Kwantowe uczenie maszynowe

Prazo de candidatura: 28/01/2027 · desde 02/06/2026

Oczekiwany wynik:integracja obliczeń kwantowych z procesami wstępnego przetwarzania danych i procesami uczenia się w przypadku zadań wymagających dużej ilości danych lub wymagających dużych nakładów obliczeniowych, wykazująca wyraźną poprawę szybkości przetwarzania, złożoności obliczeniowej, dokładności modelowania i zmniejszonych wymagań dotyczących próbek w skalach osiągalnych za pomocą urządzeń z epoki NISQ,Niezawodne i skalowalne modele i algorytmy kwantowego uczenia maszynowego (QML), zinte