Оценка прогнозируемых квантовых ядер для классификации данных IoT Использование квантовых вычислений для машинного обучения открывает новые перспективы. Исследователи разрабатывают квантовые модели, чтобы найти преимущества перед классическими подходами. Проблема в том, что для квантовых алгоритмов нужны специальные наборы данных, а существующие требуют адаптации под квантовое оборудование. В статье рассматривается использование данных от IoT-устройств и квантово-вдохновлённый алгоритм Projected Quantum Kernel (PQK) для построения модели прогнозирования. arXiv: 2505.14593 Обзоры | Квантовая физика
Оценка прогнозируемых квантовых ядер для классификации данных IoT
Использование квантовых вычислений для машинного обучения открывает новые перспективы. Исследователи разрабатывают квантовые модели, чтобы найти преимущества перед классическими подходами. Проблема в том, что для квантовых алгоритмов нужны специальные наборы данных, а существующие требуют адаптации под квантовое оборудование. В статье рассматривается использование данных от IoT-устройств и квантово-вдохновлённый алгоритм Projected Quantum Kernel (PQK) для построения модели прогнозирования.
arXiv: 2505.14593
