IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Fusão nuclear e energia · arXiv · 2026-10-23
Sobreamostragem sintética de minoria inspirada em computação quântica e robusta a ruído para monitoramento de condição e classificação de falhas em sistemas industriais e de energia
Título original: Noise-Robust Quantum-Inspired Synthetic Minority Oversampling for Condition Monitoring and Fault Classification in Industrial and Energy Systems
O desequilíbrio de classes dificulta que o aprendizado de máquina aprenda padrões de falhas minoritárias no monitoramento de condição industrial. Os autores estendem o método de sobreamostragem Quantum SMOTE adicionando ruído diretamente à sua estimativa de similaridade baseada em swap test, de modo que a robustez da própria sobreamostragem possa ser testada. Em quatro conjuntos de dados públicos e cinco classificadores, o QSMOTE melhorou os resultados em até 170% em um conjunto de dados de falha de motor, e os efeitos do ruído variaram conforme o modelo de ruído e o classificador.