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中性原子平台是一种模拟量子模拟器，能够通过可编程的铷原子阵列（利用光镊技术），将图映射到二维量子比特寄存器上，其中价电子的能态被用作量子比特。这使得实现解决图组合优化和量子机器学习（QML）任务（如图分类）的算法成为可能。然而，真实硬件的限制以及公开可用的机器数量极少，使得此类实现并非易事。在该工作中，该团队利用256量子比特的Aquila平台（通过AWS提供）成功计算了量子演化核（QEK），以从PROTEINS数据集的图中提取特征，随后应用经典机器学习（ML）技术进行最终分类。该方法与经典核进行了基准测试，结果表现略优，证明了即使在有噪声的量子模拟器情况下，该方法依然有效。