GMV präsentiert die Fortschritte bei der Anwendung von Quantencomputing zur Optimierung der Bilderfassung von Erdbeobachtungssatelliten

GMV expone los avances en aplicar computación cuántica a la optimización de la adquisición de imágenes en satélites de observación de la Tierra

Am 23. November hat GMV auf der 24. Internationalen Konferenz IDEAL (Intelligent Data Engineering and Automated Learning), die an der Universität Évora stattfand, die unlängst erzielten Fortschritte bei der Anwendung des Quantencomputing zum Optimieren der Bilderfassung von Erdbeobachtungssatelliten verdeutlicht.

Antón Makarov präsentierte als Data Scientist bei GMV einen Konferenzbeitrag unter dem Titel „Optimization of Image Acquisition for Earth Observation Satellites via Quantum Computing“, in dem er die Ergebnisse der im Rahmen des Projekts CUCO unternommenen Forschungen darlegt. Ziel dieses auf nationaler und unternehmerischer Ebene im Quantencomputing bahnbrechenden Projekts ist, den Stand der Technik bei Quantenalgorithmen weiterzuentwickeln und dieses Wissen bei verschiedenen Proofs of Concept in strategischen Sektoren wie Energie, Finanzen, Weltraum, Verteidigung und Logistik anzuwenden.

Im Weltraumbereich erweist sich die Herausforderung, die optimale Teilmenge an Bildern zur Erfassung durch einen Satelliten auszuwählen, aufgrund der kombinatorischen Explosion des Problems als außerordentlich komplex. In seiner Präsentation zeigte Makarov auf, wie Quantencomputing effizientere Lösungen für dieses Problem anbieten kann, was nicht nur einen erheblichen Wettbewerbsvorteil darstellt, sondern auch den Weg zur Bewältigung noch komplexerer Herausforderungen wie bei Konstellationen aus mehreren Satelliten bahnt.

Das vom Zentrum für die Entwicklung industrieller Technologien (CDTI) unterstützte und vom Ministerium für Wissenschaft und Innovation als Teil des Plans zur wirtschaftlichen Erholung, Transformation und Resilienz geförderte Projekt CUCO sticht als erstes großes Vorhaben des Quantencomputing auf nationaler und unternehmerischer Ebene heraus. Sein interdisziplinärer Ansatz ist darauf ausgerichtet, den Fortschritt bei Quantenalgorithmen voranzutreiben, auf praktische Szenarien anzuwenden und so einen signifikanten Meilenstein beim Verknüpfen der Quantentechnologie mit Anwendungen aus dem echten Leben zu erreichen.

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