Quanten-Maschinelles-Lernen (QML) für hochdimensionale Wahrnehmung
Parametrisierte Quanten-Neuronale-Netze (QNN) projizieren Lidar/Radar-Daten in exponentiell wachsende Hilbert-Räume.
Quanten-Kernel-Ridge-Klassifikatoren
Quanten-Kernel-Schätzungen berechnen Skalarprodukte über Quantenzustände und lösen verdeckte Randfälle, an denen klassische Netze scheitern.
- Exponential feature space expansion with linear qubit scaling.
- Immunity to adversarial noise injections on perception embeddings.
- Hybrid quantum-classical training pipelines using PyTorch and Qiskit.
- Near-term deployment models combining classical edge GPUs with cloud QPUs.
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