Apuesta todo por la IA: Ética de IA, Quantum y redes neuronales GANs

El 29 de noviembre a las 19:10h, Antón Makarov y Alexander Benítez de la División de Inteligencia Artificial y Big Data de GMV participan en este Meetup de IA organizado por IBM con una intervención sobre el caso de uso que están trabajando dentro del proyecto CUCO: computación cuántica para optimizar la adquisición de imágenes por satélite.

Dentro del campo de la observación de la tierra se abarcan problemas de muy diversa índole, generalmente a través del análisis de imágenes tomadas en distintas bandas de radiación o emisión electromagnética. Sin embargo, previo a estos análisis, los propios operadores de satélites han de enfrentarse a un problema de optimización de recursos, el cual puede describirse de la siguiente forma:

Dado un conjunto de imágenes solicitadas para un paso de órbita de un satélite, el objetivo es el de determinar cuál es el subconjunto de imágenes que se debería tomar en dicho paso de órbita, tratando de optimizar cierta(s) medida(s) (beneficio, importancia, capacidad, etc.).

En la práctica totalidad de los casos, tomar el conjunto completo de imágenes solicitadas no es factible, dado que la órbita del satélite es fija, y existen una serie de restricciones que limitan las combinaciones de imágenes posibles de adquirir. Por ejemplo, algunas imágenes no pueden ser tomadas con la misma cámara dado que existen restricciones de tiempo de maniobra, tiempo de captura, proximidad geográfica, etc. En este meetup, veremos cómo se puede formular este problema matemáticamente para poder resolverlo mediante computación cuántica.