Ученые ННГУ объединили ИИ и квантовые технологии для анализа МРТ-снимков
Разработчики Нижегородского госуниверситета им. Н. И. Лобачевского создали гибридную квантово-классическую нейросеть, способную с высокой точностью диагностировать опухоли на МРТ-снимках. Это одна из первых успешных попыток объединить возможности стандартных нейросетей и квантовых схем, сообщает пресс-служба вуза.
Фото: Егор Снетков / Коммерсантъ
Фото: Егор Снетков / Коммерсантъ
Суть подхода — в оптимизации архитектуры нейросети, пояснила автор исследования, старший научный сотрудник лаборатории «Искусственный интеллект в превентивной медицине» Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Института информационных технологий, математики и механики (ИИТММ) ННГУ Марина Бастракова: «Классические глубокие модели могут содержать миллиарды обучаемых параметров и требуют значительных вычислительных ресурсов. В нашей архитектуре квантовый слой работает с сильно сжатым представлением признаков».
Ученые ННГУ зафиксировали, что гибридная квантово-классическая нейросеть показывает более высокую точность диагностики МРТ-снимков с шумами и дефектами: при сильном гауссовском шуме точность одной из квантово-классических моделей составляла 96,6% против 92,2% у классической сети. «Модели с более развитыми повторяющимися квантовыми блоками в наших экспериментах лучше сохраняли точность при искажении изображений. Это позволяет предполагать, что квантовые преобразования признаков играют существенную роль в формировании более устойчивого представления данных», — прокомментировала Марина Бастракова, добавив, что эффект предстоит подтвердить на реальном квантовом оборудовании.
В перспективе ученые готовятся продвигать гибридный подход в реальной медицинской практике: обсуждается участие в проекте профильных учреждений и научных центров.