量子科技中心_量科网

机器学习（ML）作为一套通用性高、适应性强且用途广泛的计算框架，可用于探究各领域的复杂系统。然而，该技术对计算资源的需求——无论是模型参数量还是训练数据规模——往往极其庞大，甚至可能构成应用障碍。在天体物理学领域尤其如此，研究者通常需要分析海量空间多媒体数据流。在此背景下，量子计算以其突破性潜力成为极具吸引力的替代方案，有望以可行方式应对这些挑战。本研究具体提出包含数据编码、量子线路设计、模型训练与评估的四步量子机器学习（QML）工作流程，并以天体物理学中的伽马射线暴（GRB）信号检测为案例，重点探究数据编码环节的不同方法与模型。实验结果表明QML技术在天体物理领域的有效性，同时揭示数据编码作为关键因素对QML模型性能的重要影响。