“`html

Квантовое машинное обучение для ускорения анализа сигналов ЭЭГ

Истоки квантовых вычислений уходят к идеям Ричарда Фейнмана о симуляции различных гамильтонианов с использованием контролируемых квантовых систем, а Дэвид Дойч позднее сформулировал теорию квантовых машин Тьюринга. Это привело к предложению многочисленных квантовых алгоритмов, способствуя 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.

Обработка сигналов ЭЭГ

ЭЭГ записывает электрическую активность мозга через электроды на коже головы, что важно для понимания нейронных процессов и диагностики расстройств. В связи с объемом данных, автоматизированный анализ ЭЭГ является важным. Обработка включает предварительную обработку, извлечение признаков и классификацию. Извлечение признаков является ключевым для картографирования мозга; основные признаки включают энтропию выборки и спектры мощности. Текущие методы классификации полагаются на машинное обучение, с разнообразными вкладами. Подписи энтропии из волновых пакетов предлагают надежную классификацию, вдохновляя использование признаков WPEE через QWPT и улучшенный классификатор QSVM.

Процедура подготовки квантового состояния разработана Колледжем информационной инженерии, Шанхайским морским университетом, Центром исследований интеллектуальной обработки информации и квантового интеллектуального вычисления, а также Школой компьютерных наук и инженерии Университета науки и технологии Аньхой для обработки классической информации на квантовом компьютере. Сигнал ЭЭГ изначально кодируется в квантовое состояние амплитудного кодирования, облегчая многоканальные и многопробные сценарии. Этот метод распространяется на другие временные ряды, такие как речь и тенденции на фондовом рынке. Квантовое вейвлет-пакетное преобразование (QWPT) извлекает признаки энергии энтропии вейвлет-пакета (WPEE) из сигнала ЭЭГ. Извлеченные признаки подаются на вход классификатору квантового машинного обучения (QML), такому как улучшенная квантовая машина опорных векторов (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 энтропии вейвлет-пакета (WPEE) извлекается с помощью квантового вейвлет-пакетного преобразования Хаара. Универсальное нелинейное ядро реализуется эффективно для классификации квантовой машины опорных векторов, 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.

Экспериментальные результаты

Исследователи подробно описывают экспериментальные результаты предложенного фреймворка. Исходно набор данных ЭЭГ преобразуется в соответствующее квантовое состояние. Затем применяется модуль QWPT, порождающий 64 признака на выборку. Эти признаки служат в качестве входных данных для обучения и тестирования модели QSVM. Производительность классификации варьируется в зависимости от различных ядер. В частности, производительность зависит от выбора гиперпараметров; таким образом, параметры внутри ядерных функций оптимизируются с использованием алгоритма поиска по сетке.

Заключение

Молодая область QML обладает огромным потенциалом для развития искусственного интеллекта. Данное исследование представляет структурированный иерархический фреймворк, основанный на квантовой механике, специально разработанный для обработки сигналов ЭЭГ, включая подготовку, извлечение признаков и классификацию. Каждый компонент тщательно реализован с использованием квантовых методов, демонстрируя значительный потенциал для расширения на различные 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 по сложности.

Использование искусственного интеллекта для вашего бизнеса

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/flycodetelegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ 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 Flycode.ru.

“`