Qmes uses meta-learning to automatically recommend quantum kernel encoding circuits without expensive per-dataset evaluation. Reduces mean regret by 2.2–4.2× versus baselines while eliminating quantum computation costs at inference time.

#QuantumML #AutoML #Research

Neural networks identify when partial quantum measurements uniquely determine complete quantum states, reconstructing 4-qubit density matrices with high fidelity from reduced data. Validated experimentally on NMR quantum processor.

#QuantumML #QuantumInformation #Research

Kritischer Bug in Qiskit ML's SamplerQNN verwirft 85-99,6% gültiger Quantenmessungen auf echter Hardware, was die Genauigkeit von 0,94 auf 0,39 reduziert. Die layout-basierte Marginalisierungslösung wurde zusammengeführt und ist vorwärtskompatibel.

#QuantumML #SoftwareZuverlässigkeit #Forschung

Critical bug in Qiskit ML's SamplerQNN discards 85-99.6% of valid quantum measurements on real hardware, reducing accuracy from 0.94 to 0.39. Layout-based marginalisation fix now merged and forward-compatible.

#QuantumML #SoftwareReliability #Research