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近日，量子计算公司IonQ与一家顶级汽车制造商合作，成功将量子增强生成对抗网络（QGAN）应用在了材料科学领域。他们通过训练GAN对量子电路的输出分布进行采样，生成了钢材微观结构的合成图像，以增强传统的成像技术。与传统生成模型相比，使用了IonQ的混合QGAN方法生成的微观结构图像，在高达70%的情况下获得了更高的质量评分。这一技术为工业AI模型提供了重要支持，有望解决工业模型专有数据集不足，数据不平衡或数据生成成本高昂的挑战。