IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Física quântica e computação quântica · arXiv · 2026-10-19
Arquitetura híbrida de amostragem de bósons e rede neural para classificação aprimorada
Título original: Hybrid boson sampling-neural network architecture for enhanced classification
O artigo propõe uma estrutura híbrida que combina amostragem de bósons (boson sampling) com uma rede neural para construir kernels quânticos para classificação por máquina de vetores de suporte. A rede neural mapeia as características dos dados em um circuito de amostragem de bósons programável, produzindo estados quânticos de alta dimensão. Em quatro conjuntos de dados, o modelo superou os kernels clássicos linear e sigmoide.