Mintafelismerés kvantuminformatikai módszerrel

A mintafelismerő algoritmusok napjaink intelligens rendszereinek szerves részét képezik. Az, hogy egy ilyen rendszer képes legyen a külvilág ingereinek érzékelésén túl azok felismerésére és kategorizálására mára már alapvető elvárás - legyen szó biztonságtechnikáról, önműködő járművekről vagy akár közösségi oldalakról.

A megnövekedett alkalmazási igény következtében égető problémává vált az optimalizálás. A cél minél pontosabb azonosítás, minél rövidebb idő alatt. A két szempont általában fordítottan arányos egymással, így egyiken gyakran csak a másik rovására tudunk javítani. A korszerű szoftverfejlesztés lehetővé tette, hogy neurális hálókon keresztül a lehető legjobb idő-hiba aránnyal tudjunk dolgozni, azonban egy nagyobb adatbázis esetén még így is jelentős válaszidővel kell számolnunk.

A hardver oldali fejlesztés igénye már nagyon régen felmerült, és mivel a számítási kapacitás növelése - mint megoldandó probléma - az informatika teljes területére kiterjed, évről évre közelebb kerül az alternatív megoldások realizálása. Ilyen alternatív és újszerű koncepció a kvantummechanikai ismereteinket felhasználó kvantum-informatika területe.

E dolgozat során felvázolom a jelenleg alkalmazott mintafelismerés alapkoncepcióját, majd a szükséges kvantuminformatikai fogalmak bevezetése után részleteiben is bemutatom a mintafelismerés egy lehetséges kvantuminformatikai algoritmusát, illetve annak előnyeit és hátrányait.

szerző

• 
  Leimeter Roland
  mechatronikai mérnöki
  nappali alapszak

konzulens

• 
  Dr. Imre Sándor
  egyetemi tanár, Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék

helyezés