Quantum-Kernel-Framework übertrifft klassische Methoden bei komplexen Datensätzen
Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich des Quanten-Maschinellen Lernens hat gezeigt, dass speziell entwickelte Quanten-Kernel bei der Analyse hochdimensionaler, realer Datensätze deutlich bessere Ergebnisse liefern als herkömmliche klassische Kernel. Die Studie, veröffentlicht auf arXiv (2511.10831v1), nutzt ein variationales Quanten-Kernel-Framework, das ressourcenschonende Ansatzpunkte (Ansätze) für komplexe Klassifikationsaufgaben kombiniert und eine Parameter‑Skalierungstechnik einführt, um die Konvergenz zu beschleunigen.
