量子画像認識エンジンの内部

シミュレーションシステムでは、画像データ（ここでは手書きの数字、ひらがな文字、衣類）は主成分分析（PCA）と呼ばれるプロセスで簡素化され、重要な特徴を保持しつつ情報量を削減される。このデータは複雑な光子状態にエンコードされ、量子リザバーで処理される。量子リザバー内での光子の干渉により、画像認識に利用できる豊富な複雑なパターンが生成される。

このシステムは最終ステップでのみトレーニングが必要で、単純な線形分類器を使用するため、正確な画像認識に効率的かつ効果的なアプローチとなっている。