量子科技中心_量科网

随着容错量子计算时代的临近，量子计算方法在遥感等数据密集型科学领域的应用日益受到关注。量子机器学习(QML)已在这类高要求任务中展现出潜力。近期备受关注的量子数据融合领域尤为突出——这是一个复杂的数据分析难题。该工作提出了一种自动化QML(AQML)方法来解决数据融合挑战，通过处理多源输入数据，评估了AQML生成的量子电路相较于经典多层感知机(MLP)和人工设计QML模型的性能表现。此外，研究人员将该方法应用于多光谱ONERA数据集的变化检测任务，其准确率超越了此前报道的基于QML的变化检测结果。