Introdotta la codifica quantistica basata su shot per un caricamento efficiente dei dati nel QML

Un nuovo approccio per il caricamento dei dati, chiamato codifica quantistica basata su shot (SBQE), è stato introdotto per superare le sfide del caricamento efficiente dei dati nell'apprendimento automatico quantistico nel prossimo futuro. Le tecniche attuali come la codifica ad angolo, ampiezza e base non riescono a sfruttare appieno la capacità esponenziale dello spazio di Hilbert o richiedono profondità di circuito che superano i limiti di coerenza dei sistemi quantistici a scala intermedia rumorosi. SBQE alloca la risorsa nativa dell'hardware—gli shot—basandosi su una distribuzione classica che dipende dai dati attraverso vari stati quantistici iniziali. Considerando il numero di shot come un parametro apprendibile, SBQE produce una rappresentazione a stato misto con valori attesi lineari nelle probabilità classiche, facilitando l'integrazione con funzioni di attivazione non lineari. Questo metodo rispecchia un percettrone multistrato, con pesi implementati tramite circuiti quantistici. Viene delineato un protocollo di implementazione compatibile. Questa ricerca è stata pubblicata su arXiv con l'identificatore 2604.06135v2.