Гібридна квантово-вдосконалена модель штучного інтелекту в задачі автоматичного розпізнавання та швидкого перетворення неструктурованої текстової інформації на просторову (Сучасні інформаційні технології, 2023)
Вступ. Ефективне перетворення великого об’єму неструктурованих текстових даних на просторову інформацію є критично важливим для управління системами розподілу води. Це дозволяє здійснювати конверсію великих наборів текстової інформації, таких як звіти, замовлення, листи й інші документи, на точкові класи просторових об’єктів у географічних інформаційних системах. Для опрацювання цієї проблеми, у новому перспективному підході йдеться про поєднання гібридних квантово-класичних нейронних мереж із геоінформаційними технологіями.Методи. Використано гібридні квантово-вдосконалені нейронні мережі разом із методами ГІС для розпізнавання іменованих сутностей, таких як особисті рахунки з їхніми адресами й геокодуванням, та елементи бухгалтерської документації Київводоканалу. Вказана інформація потім оприлюднюється на геопорталі з використанням платформи ArcGIS Enterprise у реальному часі, що є дуже перспективним для ефективного керування розподіленням води. Характеристики розробленої моделі оцінено за показниками точності, параметрами відкликання та зваженим гармонічним середнім значенням точності та відкликання.Результати. Отримані результати вказують , що розроблена гібридна квантово-класична модель штучного інтелекту може бути успішно застосована до трансформації великих об’ємів неструктурованої текстової інформації на просторову. Модель була інтегрована в ГІС із використанням ArcGIS Enterprise платформи. Суміщаючи отримані точкові класи просторових об’єктів з уже існуючими даними та методами просторових поєднань, автори розробили інтерактивну карту з інтервалом оновлення кожні п’ять хвилин.Висновки. Використовуючи переваги квантових обчислень і поєднуючи їх із класичним апаратним забезпеченням та класичними моделями штучного інтелекту, стало можливим досягти подібних і навіть кращих характеристик порівняно з існуючими сучасними методами для опрацювання різних завдань. Квантове оброблення природної мови є новим перспективним напрямом, який має потенціал докорінно змінити підхід, за яким аналізується та розуміється мова людини.
Keywords: QNLP, гібридні квантово-класичні нейронні мережі, геокодування, геоаналіз, геоінформаційні системи, ArcGIS, розпізнавання сутностей, неструктурована текстова інформація, варіаційний квантовий запальник, QLSTM, просторові об'єкти.