“`html
Квантовое машинное обучение для ускорения анализа сигналов ЭЭГ
Истоки квантовых вычислений уходят к идеям Ричарда Фейнмана о моделировании различных гамильтонианов с использованием контролируемых квантовых систем, а Дэвид Дойч позднее сформулировал теорию квантовых машин Тьюринга. Это привело к предложению множества квантовых алгоритмов, способствующих быстрым достижениям в области квантовых вычислений. Квантовое машинное обучение (QML), междисциплинарная область, направлена на ускорение процессов машинного обучения по сравнению с классическими методами. Несмотря на достижения, остаются вызовы, включая интеграцию квантового извлечения признаков и решение нелинейной динамики при применении квантовой механики к обработке сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ) для ускорения вычислений.
Источник изображения
ЭЭГ регистрирует электрическую активность мозга через электроды на коже головы, что важно для понимания нейронных процессов и диагностики расстройств. Учитывая объем данных, автоматизированный анализ ЭЭГ является важным. Обработка включает предварительную обработку, извлечение признаков и классификацию. Извлечение признаков имеет ключевое значение для картографирования мозга; основные признаки включают энтропию выборки и спектры мощности. Текущие методы классификации полагаются на машинное обучение, с разнообразными вкладами. Подписи энтропии от вейвлет-пакетов предлагают надежную классификацию, вдохновляя использование признаков WPEE через QWPT и улучшенный классификатор QSVM.
Процедура подготовки квантового состояния разработана Колледжем информационной инженерии Университета Шанхайского морского флота, Центром исследований интеллектуальной обработки информации и квантового интеллектуального вычисления и Школой компьютерных наук и инженерии Университета науки и технологии провинции Аньхой для обработки классической информации на квантовом компьютере. Сигнал ЭЭГ изначально кодируется в квантовое состояние амплитудного кодирования, облегчая многоканальные и многократные сценарии. Этот метод распространяется на другие временные ряды, такие как речь и тенденции на рынке акций. Квантовое преобразование вейвлет-пакетов (QWPT) извлекает признаки энергии вейвлет-пакета (WPEE) из сигнала ЭЭГ. Извлеченные признаки подаются на вход классификатору квантового машинного обучения (QML), такому как улучшенная квантовая опорная машина (QSVM) с эффективной реализацией нелинейных ядерных функций. Фреймворк разъясняется с помощью квантовых схем и математических выражений, демонстрируя значительные инновации, включая подготовку многоканального сигнала ЭЭГ, QWPT для извлечения признаков и улучшенную производительность QSVM. Предложение демонстрирует экспоненциальное ускорение по сравнению с классическими методами.
Алгоритм подготовки кодирует сигналы ЭЭГ в квантовые состояния с использованием QRAM и квантовой арифметики. Энергия вейвлет-пакета извлекается с помощью квантового вейвлет-пакетного преобразования Хаара. Универсальное нелинейное ядро реализуется эффективно для классификации квантовой опорной машины, позволяя разделение нелинейных данных. Квантовые схемы моделируют гамильтонианы для аппроксимации ядра. Универсальный квантовый алгоритм аппроксимации улучшает алгоритм HHL для оценки нелинейных ядер. Этот фреймворк интегрирует квантовую механику с обработкой сигналов ЭЭГ, обеспечивая эффективное извлечение признаков и классификацию.
Источник изображения
Исследователи подробно описывают экспериментальные результаты предложенного фреймворка. Исходно набор данных ЭЭГ преобразуется в соответствующее квантовое состояние. Затем применяется модуль QWPT, давая 64 признака на выборку. Эти признаки служат в качестве входных данных для обучения и тестирования модели QSVM. Производительность классификации изменяется в зависимости от различных ядер. В частности, производительность зависит от выбора гиперпараметров; таким образом, параметры внутри ядерных функций оптимизируются с помощью алгоритма поиска по сетке.
Источник изображения
В заключение, развивающаяся область QML обещает значительные успехи в развитии искусственного интеллекта. Это исследование представляет иерархически структурированный фреймворк, основанный на квантовой механике, разработанный для обработки сигналов ЭЭГ, включая подготовку, извлечение признаков и классификацию. Каждый компонент тщательно реализован с использованием квантовых техник, демонстрируя значительный потенциал для расширения на разнообразные временные ряды. Особенно важно предложение надежного метода универсальной аппроксимации нелинейных ядер в квантовом построении, подтвержденное его применением QSVM. Экспериментальная проверка на реальных данных подтверждает осуществимость и эффективность, при этом весь фреймворк демонстрирует экспоненциальное ускорение по сравнению с классическими аналогами в сложности.
Источники
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Quantum Machine Learning for Accelerating EEG Signal Analysis.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
