Kernel di evoluzione quantistica per grafi con attributi sui nodi

Abstract degli autori

Presentiamo un nuovo approccio per codificare grafi con attributi sui nodi su computer quantistici ad atomi neutri e proponiamo un’applicazione per il riconoscimento delle cifre. Il nostro approccio estende il kernel di evoluzione quantistica (QEK) di PASQAL introducendo una codifica delle caratteristiche a livello di nodo basata su stati quantistici a tre livelli. A questo scopo, presentiamo un prototipo che mostra come la codifica risultante possa essere utilizzata per estrarre informazioni basate sulle correlazioni per compiti di classificazione. L’intero processo quantistico è simulato mediante la libreria Pulser di Pasqal, il che impone inevitabilmente vincoli sulle dimensioni dei dataset sperimentali. Confrontiamo il nostro metodo con metodi classici di riferimento per valutarne il potenziale. Mostriamo che, nel compito di riconoscimento delle cifre, il nostro metodo, utilizzando la distanza di Wasserstein, raggiunge un’accuratezza media superiore a quella dei metodi più comunemente usati basati sulla distanza di Jensen-Shannon.