La IA y los problemas difíciles del mundo · Física cuántica y computación cuántica · arXiv · 2026-10-19
Arquitectura híbrida de muestreo de bosones y red neuronal para una clasificación mejorada
Título original: Hybrid boson sampling-neural network architecture for enhanced classification
El artículo propone un marco híbrido que combina el muestreo de bosones (boson sampling) con una red neuronal para construir núcleos cuánticos destinados a la clasificación con máquinas de vectores de soporte. La red neuronal asigna las características de los datos a un circuito de muestreo de bosones programable, que produce estados cuánticos de alta dimensión. En cuatro conjuntos de datos, el modelo superó a los núcleos clásicos lineal y sigmoide.