Quantum-Hybrid verbessert Empfehlungssystem: QHAM + Deep Learning erzielt Rekord

Ein neues Hybridmodell kombiniert die Kraft der Quanten-Hopfield‑Assoziativen‑Speicher (QHAM) mit tiefen neuronalen Netzen und erzielt damit beeindruckende Ergebnisse im MovieLens‑1M‑Datensatz. Durch die Clusterung von Nutzer‑Archetypen mittels K‑Means und die Umwandlung der Cluster in polare Muster wird die Datenbasis für das variationale QHAM optimiert.

Das Modell wurde über 35 Epochen mit einem MSE‑Verlust trainiert. In einer idealen, fehlerfreien Umgebung erreichte es einen ROC‑Wert von 0,9795, eine Genauigkeit von 0,8841 und einen F‑1‑Score von 0,8786. Selbst bei simulierten Hardware‑Fehlern – Bit‑Flip‑ und Readout‑Fehler im Qiskit‑AER‑Noise‑Model – blieb die Leistung stark: ROC 0,9177, Genauigkeit 0,8013 und F‑1‑Score 0,7866.

Ein weiterer Fortschritt ist die effiziente Reduktion des Qubit‑Overheads. Anstatt alle Qubits zu aktualisieren, wird in jeder Iteration nur ein zufällig ausgewähltes Ziel‑Qubit angepasst, was die Rechenressourcen erheblich spart, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Diese Arbeit präsentiert einen neuartigen Rahmen, der klassische Deep‑Learning‑Methoden mit quantenmechanischen Speichermechanismen verbindet und damit neue Maßstäbe für Empfehlungssysteme setzt. Die Ergebnisse zeigen, dass Quanten‑Technologien bereits heute signifikante Vorteile in der Datenverarbeitung und Mustererkennung bieten können.