de.wedoany.com-Bericht: Classiq hat gemeinsam mit der Pontificia Universidad Católica de Chile (UC Chile) ein Forschungsprojekt gestartet, das hybride Quantenalgorithmen für die biomedizinische Bildanalyse entwickeln soll. Das Projekt nutzt klassisches maschinelles Lernen sowie die NVIDIA CUDA-Q-Plattform für Quanten-Klassik-Computing.

Das zwölfmonatige Kooperationsprojekt trägt den Titel „Enhancing Pathology through Quantum Computing“ (Pathologie durch Quantencomputing verbessern) und wird von Avanza UC 2025 (einem internen Forschungs- und Kreativwettbewerb der UC Chile) gefördert.

Es handelt sich um das erste öffentliche Bündnis in Lateinamerika, das Quantencomputing, maschinelles Lernen und Computerpathologie vereint.

Diese Zusammenarbeit markiert den wachsenden Einfluss von Quantencomputing und Classiq in Lateinamerika und spiegelt die sich ständig erweiternden Partnerschaften von Classiq mit akademischen, Forschungs- und öffentlichen Einrichtungen, einschließlich des Bereichs Gesundheitsinnovation, wider. Gleichzeitig stärkt sie die aufstrebende Rolle Chiles bei der Entwicklung von Quantencomputing, Künstlicher Intelligenz und fortschrittlichen Technologien.

Quantenmaschinelles Lernen wendet Quantencomputing-Methoden auf Probleme des maschinellen Lernens wie Klassifikation, Mustererkennung und komplexe Datenanalyse an. Das anfängliche Projekt konzentriert sich auf die Nierenpathologie, ein Bereich, der im öffentlichen Gesundheitswesen Chiles und ganz Lateinamerikas zunehmend an Bedeutung gewinnt.

Die Forschung umfasst die Anwendung von Quantenmaschinellem Lernen in der Computerpathologie, die automatische Segmentierung von Glomeruli und die semantische Mustersuche in gesamten histologischen Schnitten. Diese Arbeit wird in Zusammenarbeit mit den Forschern Dr. Luciano Rebouças und Dr. Washington Conrado von der Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ) in Brasilien sowie mit Professoren und Forschern der Universidade Federal da Bahia (UFBA) durchgeführt. Die Kooperation vereint Fachwissen in digitaler Pathologie, Computer Vision und biomedizinischer Datenanalyse und nutzt kuratierte histopathologische Datensätze brasilianischer Einrichtungen.

Die Forschung wird die Quantencomputing-Softwareplattform von Classiq und die NVIDIA CUDA-Q-Plattform nutzen, die einen nahtlosen Workflow von der Algorithmenentwicklung über die Simulation bis zur Ausführung bietet.

Nir Minerbi, CEO und Mitbegründer von Classiq, erklärte, dass Lateinamerika über das wissenschaftliche Talent, die institutionelle Dynamik und den Bedarf im öffentlichen Gesundheitswesen verfüge, um die nächste Phase der Quantencomputing-Anwendungen zu unterstützen. Diese Zusammenarbeit integriere Fachwissen aus Quanten-Softwareentwicklung, maschinellem Lernen und biomedizinischen Daten in einen einzigen Workflow und ein Projekt, was zur Stärkung des regionalen Quantenökosystems beitrage und gleichzeitig praktische Forschungswege im Gesundheitsbereich erkunde.

Das Projekt wird von Dr. Dardo Goyeneche von der Fakultät für Physik der Pontificia Universidad Católica de Chile geleitet. Zum Team gehört auch Dr. Daniel Uzcátegui von der Universidad Católica de la Santísima Concepción, dessen Forschung sich über maschinelles Lernen und Quanteninformationstheorie erstreckt.

Dr. Goyeneche sagte, das Projekt verbinde grundlegende Quantenforschung mit einer wichtigen biomedizinischen Herausforderung. Durch die Zusammenarbeit mit Classiq sowie Partnern in Chile und Brasilien schafften sie eine regionale Plattform für Quantenmaschinelles Lernen im Gesundheitswesen und ermöglichten es Forschern gleichzeitig, Erfahrungen mit modernen Quanten-Softwareentwicklungs-Workflows zu sammeln, die international in Forschung und Industrie eingesetzt werden.

Die Forscher werden die Classiq-Plattform nutzen, um quanten-konvolutionelle neuronale Netze, variationelle Quantenklassifikatoren und Quanten-Kernel-Methoden zu modellieren, zu synthetisieren und zu optimieren. Die ausgewählten Algorithmen werden auf der NVIDIA AI-Infrastruktur simuliert, auf IonQ-Quantenhardware ausgeführt und mit Standardmetriken der Computer Vision mit klassischen Methoden des maschinellen Lernens verglichen.

Die Zusammenarbeit steht im Einklang mit der chilenischen „Nationalen Strategie für Quantentechnologien 2025–2035“ (National Strategy for Quantum Technologies 2025–2035) und unterstützt die Pläne der UC Chile, die Forschung und Lehre im Bereich Quantencomputing gemäß dem strategischen Plan der Fakultät für Physik für 2025–2029 auszubauen.