연구자들이 구조화된 노이즈를 가진 학습 패리티에 대한 마콜레이 시스템 조건화에서 10배 개선을 달성했으며, 안전한 통신 및 머신러닝 응용 프로그램을 위한 양자 회로 요구사항을 감소시켰습니다.

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양자 유래 이중 확률 어텐션은 조직병리학 이미지로부터 데이터가 제한된 암에서 임상적으로 관련된 유전자의 예측을 개선했으며, IBM 프로세서에서 양자 회로의 성공적인 배포를 달성했습니다.

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연구원들은 텐서 네트워크에 전역 정규화 조건을 추가하여 MNIST에서 94.7%의 정확도를 달성하면서 불안정성 문제를 해결했습니다. 이는 양자 물리학과 머신러닝을 연결하며, 원래 물리 시스템 시뮬레이션에 사용되던 DMRG를 적응시켜 유효한 양자...

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타원형 편미분방정식을 푸는 양자 물리-기반 신경망의 비점근적 지연 훈련 이론을 수립합니다. 신경 탄젠트 커널 선형화가 회로 매개변수 및 영역 차원에 의존하는 명시적인 유한 폭 경계를 가진 비선형 그래디언트 흐름을 근사함을 증명합니다.

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D-Wave의 4,500-큐비트 양자 어닐러에서 양자 저수지 컴퓨팅을 시연하며, 비용이 많이 드는 훈련 루프 없이 혼돈적 시계열 예측을 달성합니다. 시간 처리에서 양자 메모리에 필수적인 다체 상호작용을 증명합니다.

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양자 매개변수 상관관계를 노이지한 실험 데이터에서 추출하기 위해 정규화 흐름과 베이지안 추론을 결합하는 머신러닝 프레임워크로, 광자-첨가 분수와 열 열화가 광학 시스템에서 비-가우스 상태 준비에 어떻게 영향을 미치는지 보여줍니다.

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연구자들은 훈련 가능한 양자 템플릿을 사용하여 양자 상태를 입력으로 직접 처리하는 새로운 RBM 아키텍처를 개발했습니다. 위상 라벨 없이 여러 양자 시스템에서 효과적인 위상 인식을 입증했으며, 양자 상태 처리와 고전 머신러닝을 연결합니다...

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하이브리드 양자-고전 신경망은 펩타이드-HLA 결합 예측에서 고전적 기준선을 능가하며 샘플 효율성이 개선되었습니다—개인화된 암 면역요법 응용에서 희귀 HLA 대립유전자에 특히 가치가 있습니다.

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양자 그래프 합성곱 신경망(QSGC, QLGC)을 구현하며 고전적인 C·FK에 대비 3log₂C 매개변수를 사용하여 경쟁력 있는 성능을 달성합니다. 자세한 기울기 분산 분석을 통해 다항 로그 특징 체계에서 불모의 고원을 회피하는 훈련가능성을 증명합니다.

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변분 양자 회로는 얽힌 맛 채널을 가진 파이온 파편화 함수를 성공적으로 표현하며 얕은 네트워크를 사용하여 높은 정확도를 달성합니다. 물리학에서 영감을 받은 특성 맵과 대칭 제약은 중복성을 감소시키며 스펙트럼 분석은 압축된 Fo...를 드러냅니다.

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AeRot 양자 커널은 Lorenz-63 카오스 예측에서 조정된 고전 커널보다 우월하며, 시간 구조를 활용하여 카오스 어트랙터의 폴드-분지 모호성을 해결함으로써 0.25 시간 단위에서 +0.137 평균 R² 이점을 달성합니다.

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세 회사가 중성 원자 양자 컴퓨팅을 이용하여 희토류 분리를 위한 양자 머신러닝을 테스트하기 위해 파트너십을 맺었으며, 산업 화학 응용을 발전시키고 있습니다.

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최초의 양자 생성 훈련 데이터가 LLM 파이프라인에 통합됨: Multiverse Computing의 Quasar 1.1 438B는 IBM Quantum System Two의 하이브리드 양자 LLM을 사용하여 모델 훈련을 위한 실질적인 양자-고전 시너지를 입증합니다.

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QiT는 양자 영감 각도 인코딩 및 주기적 특성을 고전 비전 트랜스포머에 통합하여, 양자 하드웨어 없이 78.3%의 ImageNet 정확도를 달성하며, 확장 가능한 고전 연산으로 구조적 양자 개념을 분리합니다.

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상호작용 양자 분류기의 폐쇄형 푸리에 특성화를 도출했으며, 분리 불가능한 주파수 구조를 지원하는 IQC-Multi 프레임워크를 소개했습니다. 11개 벤치마크에 대한 테스트 결과, 성능은 접근 가능한 푸리에 구조와 데이터셋 간의 호환성에 따라 달라집니다.

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새로운 양자 신경망 아키텍처는 비국소 측정을 입력 종속적으로 만들어 시계열 예측 및 강화학습 작업에서 우수한 성능을 달성합니다.

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바그만 불변식을 사용하고 광자 SWAP/CYCLE 테스트를 통한 적응형 관계 학습 프레임워크는 양자 센싱 및 분류 작업에서 완벽한 정확도를 달성하며, 고전 섀도우 기반 접근법에 비해 100배 적은 측정 샷을 필요로 합니다.

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306-매개변수 양자 회로인 조건부 양자 흐름 매칭(CQFM)을 소개하며, 노이즈 초기화 모델 대비 EEG 분류 정확도를 5.1 포인트 향상시킵니다. 피험자 간 전이 능력을 갖춘 뇌-컴퓨터 인터페이스의 데이터 증강을 발전시킵니다.

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매개변수 효율적인 하이브리드 양자-고전 프레임워크가 수중 소나 감지에서 90.84% mAP₅₀를 달성하며, 단 0.15M 매개변수만 사용—YOLO/SSD 기준선보다 62-164배 적음. 양자 채널 게이팅은 메모리 제약 수중 플랫폼에서 소형 다중 클래스 감지를 가능하게 함.

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QONet은 변분 양자 회로와 DeepONet 프레임워크를 결합하여 미분방정식 연산자를 학습합니다. 얕은 회로로 낮은 오류를 달성하고, 황무지 고원을 회피하며, 고전적 방법 대비 개선된 매개변수 스케일링을 실현합니다—특히 고해상도...

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