Önde gelen bir kuantum yazılım ve hizmet şirketi olan QC Ware, bugün dünyanın önde gelen biyoteknoloji şirketlerinden biriyle ortak bir araştırma projesinin, diyabetik retinopatinin varlığını ve türünü daha iyi tespit etmek için kuantum hesaplamadan yararlanarak tıbbi görüntüleme analizi ve teşhisinde yeni keşifler ortaya çıkardığını duyurdu.
Araştırmaları, yeni simüle edilmiş kuantum hesaplama makine öğrenimi algoritmalarının, diyabetik retinopatiyi tespit etmek için açık kaynaklı retinal tıbbi görüntüleri analiz etmede bazı durumlarda klasik hesaplamadan daha iyi performans gösterdiğini gösterdi.
Duyuru, makine öğreniminin benimsenmesi tıbbi teşhisleri hızlandırmaya devam ederken geldi ve kuantum hesaplamanın tıpta veri bilimini önemli ölçüde optimize etmek için sahip olabileceği gücü gösteriyor.
“Kuantum Görme Dönüştürücüleri” adlı araştırmaya göre, kuantum dönüştürücü modelleri klasik modellerle eşit düzeyde ve sıklıkla daha iyi performans gösterdi. Dahası, kuantum modelleri daha basittir ve eğitmek için klasik muadillerine göre daha az kaynağa ihtiyaç duyarken, yine de en az onlar kadar iyi veya daha iyi sonuçlar üretmektedir.
QC Ware’de kuantum algoritmalarından sorumlu kıdemli başkan yardımcısı olan çalışma yazarı Iordanis Kerenidis, “Bu sonuçlar çok cesaret verici ve görüntü işleme ve tıbbi teşhisin hızlandırılmasında kuantum hesaplamanın olası geleceğini gösteren araştırmalara öncülük etmekten mutluluk duyuyoruz” dedi. Açıklamada, “Bu önemli çalışmayı ilerletmek ve sağlık hizmetlerinde eşitlik açıklarını kapatmaya yardımcı olacak daha hızlı, daha hassas teşhis araçlarını mümkün kılmak için gelecekte çalışma yapmayı dört gözle bekliyoruz” denildi.
Transformatör tasarımlarının, her bir veri öğesini yalnızca yakın bağlamına odaklanmak yerine genel bağlamı içinde değerlendiren dikkat mekanizması, onları diğer sinir ağlarından ayıran temel bir özelliktir. Araştırmacılar, dikkat mekanizmasına kuantum hesaplama uygulayarak geleneksel modeller kullanılarak elde edilenlerle karşılaştırılabilir veya daha iyi sonuçlar elde etmek için daha az karmaşık ve eğitilmesi daha basit sistemler kullanmaktadır.
Çalışmada yakın zamanda geliştirilen kuantum dönüştürücü sinir ağı tasarımlarının ve bunların klasik hesaplama muadillerinin performansı incelendi. Çalışma ekibi, standartlaştırılmış, kamuya açık tıbbi görüntü veri kümeleri üzerindeki performansı test etmek için kuantum yaklaşımlarını kullanırken çoğunlukla diyabetik retinopati aşamasını tespit etmek ve teşhis etmek için kullanılabilecek retina görüntülerine odaklandı.
QC Ware CEO’su Matt Johnson’a göre, bu tür kuantum sinir ağı tasarımlarının resmi tanımı daha önce hiç yapılmadı. Bulgular, kuantumun hem teşhis hem de ilaç keşfi yoluyla sağlık hizmetlerinde oynayabileceği genişleyen role işaret ediyor ve gelecek için temel oluşturduğumuz için heyecanlıyız. Bu kadar küçük kuantum sistemlerinde böyle bir performans elde edebilirsek gelecek için büyük umutlarım var.
Araştırmacılar algoritmaları 100 kübite kadar simüle edilmiş sistemler üzerinde değerlendirdi ve çalışmayı yürütmek için IBM’in 27 kübitlik süper iletken kuantum bilgisayarında altı kübite kadar doğrudan testler yaptı.
Kaynak: thequantuminsider
