Достоверное квантовое машинное обучение: дорожная карта для надёжности, устойчивости и безопасности в эпоху NISQ Quantum machine learning (QML) — перспективная парадигма для решения сложных задач, но есть риски, которые мешают надёжному применению QML в реальных условиях. В исследовании предлагается подход Trustworthy Quantum Machine Learning (TQML), который включает количественную оценку неопределённости, устойчивость к атакам и сохранение конфиденциальности данных. Цель — сделать надёжность ключевым фактором при разработке квантового ИИ. arXiv: 2511.02602 Обзоры | Квантовая физика
Достоверное квантовое машинное обучение: дорожная карта для надёжности, устойчивости и безопасности в эпоху NISQ
Quantum machine learning (QML) — перспективная парадигма для решения сложных задач, но есть риски, которые мешают надёжному применению QML в реальных условиях. В исследовании предлагается подход Trustworthy Quantum Machine Learning (TQML), который включает количественную оценку неопределённости, устойчивость к атакам и сохранение конфиденциальности данных. Цель — сделать надёжность ключевым фактором при разработке квантового ИИ.
arXiv: 2511.02602
