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Quantum Hub Thüringen



 

Das Ziel des Teilprojektes Qi3.5 Machine Learning für Quantenbildgebung durch Integration physikalischen Wissens im Quantum Hub Thüringen ist es mittels sogenannter hybrider Modellierung maschinelle Lernverfahren für bildgebende Verfahren basierend auf Quantentechnologie zu entwickeln. Bei der hybriden Modellierung komplexer Aufgaben, wie z.B. in der Bildgebung, werden physikalische Konzepte, z.B. aus der Optik, Quantenphysik oder statistischen Physik, und tiefe neuronale Netze zusammen gebracht, um neue Lernverfahren zu entwickeln, die von Vorteilen beider Ansätze profitieren und physikalisch konsistente Ergebnisse liefern. Das Wissen über physikalische Vorgänge beschleunigt und verbessert die datengetriebenen maschinellen Lernverfahren, weil etwaige Zusammenhänge nicht mehr explizit gelernt werden müssen.

 

Laufzeit: 05/2021 - 12/2023

Fördermittelgeber: TAB

Partner: Konsortium des Quantum Hub Thüringen

Ansprechperson: Auliya Unnisa Fitri, Julia Fligge-Niebling

 

 

Laufende Projekte
SKIAS
CausalAnomalies
LOKI
PSDAI
Revealing the differences between deep neural network models based on outcome explanation methods
Effects of Label Noise in Deep Learning
Robust Deep Learning based Data Fusion Approaches
Sensor AI
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