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Quantum Annealer for Network Flow Minimization in InSAR Images

Otgonbaatar, Soronzonbold und Datcu, Mihai (2021) Quantum Annealer for Network Flow Minimization in InSAR Images. FRINGE 2021, 2021-05-31 - 2021-06-01, virtual.

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Offizielle URL: https://www.youtube.com/watch?v=nTy6_cwUrzI

Kurzfassung

Quantum Machine Learning is a young field of resarch, and it promises to provide the computational advantage over a conventional method for a family of problems in a practical domain. For practical problems in Earth observation (EO), the deluge of remotely-sensed images counting hundreds of Terabytes per day needs to be converted into meaningful information, largely impacting the socio-economic-environmental triangle. The particularity of EO images as “instrument” measurements extends the challenge of information extraction beyond the spatial information, as EO sensors gather physical parameters of a scene. Hence, our objectives are to enlarge the current methodologies and achievements made in emergent Quantum Machine Learning using a D-Wave quantum annealer as well as a gate-based quantum computer. As an exploratory work, we present the result obtained from the practical optimization problem in EO when appying a D-Wave quantum annealer.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/142359/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Quantum Annealer for Network Flow Minimization in InSAR Images
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Otgonbaatar, SoronzonboldSoronzonbold.Otgonbaatar (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, MihaiMihai.Datcu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juni 2021
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Quantum Machine Learning, D-Wave quantum annealer, optimization, Earth observation, InSAR
Veranstaltungstitel:FRINGE 2021
Veranstaltungsort:virtual
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:31 Mai 2021
Veranstaltungsende:1 Juni 2021
Veranstalter :ESA
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Künstliche Intelligenz
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Otgonbaatar, Soronzonbold
Hinterlegt am:28 Mai 2021 16:31
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:42

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