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El artículo presenta TA-RNN-Medical-Hybrid, un marco de aprendizaje profundo que combina codificación temporal continua, representaciones de conceptos médicos estandarizados y un mecanismo de atención jerárquica para mejorar la precisión y la interpretabilidad clínica en la predicción de riesgo de mortalidad en unidades de cuidados intensivos.
Este trabajo propone un marco unificado de modulación de concentración multi-eje (MAxCM) para sistemas de comunicación molecular móviles que, al codificar información en las concentraciones de múltiples tipos de moléculas, supera las limitaciones de los esquemas tradicionales como OOK al ofrecer mayor eficiencia espectral y robustez en canales dinámicos mediante la derivación de decodificadores de máxima verosimilitud y el diseño de constelaciones específicas como la modulación de desplazamiento de razón (MAxRSK).
Este trabajo presenta una nueva red neuronal cuántica de una sola capa que utiliza el método de Base de Bloques Recursiva Estándar (SRBB) y optimiza la síntesis de unitarios reduciendo exponencialmente el número de puertas CNOT, validando su eficacia tanto en simulaciones como en hardware real.
Este artículo presenta un sistema de diseño centrado en el usuario que utiliza inteligencia artificial conversacional y mapas interactivos para permitir la consulta en lenguaje natural de casi 1,7 millones de registros de especímenes digitalizados del Museo Australiano, superando las limitaciones de las herramientas de gestión de datos convencionales.
Este estudio presenta un modelo computacional que evalúa la detección de biomarcadores de cáncer en etapas tempranas mediante nanomáquinas intravasculares, demostrando que la incorporación de características fisiológicas realistas, como el flujo no uniforme y la interacción con glóbulos rojos, reduce la probabilidad de detección en comparación con modelos simplificados, siendo los capilares el entorno más eficaz para este propósito.
Este estudio reevalúa el benchmark EVMbench y demuestra que, debido a limitaciones metodológicas como la contaminación de datos y la falta de estabilidad, los agentes de IA actuales no están listos para la auditoría automatizada completa de contratos inteligentes, sino que funcionan mejor como herramientas de apoyo dentro de un flujo de trabajo con supervisión humana.
Este trabajo demuestra que el ajuste fino con LoRA de modelos de lenguaje grandes compactos para sistemas de síntesis de voz mejora significativamente la calidad perceptiva, la fidelidad del hablante y la relación señal-ruido, siempre que se utilice un conjunto de datos de entrenamiento suficientemente diverso.
El artículo presenta Hybridlane, un kit de desarrollo de software de código abierto que ofrece una interfaz unificada para la computación cuántica híbrida de variables discretas y continuas, destacando por su inferencia automática de tipos de cables, bajo consumo de memoria y compatibilidad con simuladores y hardware real como QSCOUT.
Este artículo presenta una arquitectura de referencia y una hoja de ruta para los sistemas de supercomputación centrada en la cuántica (QCSC), los cuales integran unidades de procesamiento cuántico, GPU y CPU en una infraestructura co-diseñada para superar las limitaciones actuales de orquestación manual y acelerar el descubrimiento de algoritmos híbridos en aplicaciones como la química y la ciencia de materiales.
Este informe resume los hallazgos y recomendaciones estratégicas del taller del NSF sobre el diseño conjunto de algoritmos y hardware para aplicaciones médicas, el cual abogó por un cambio fundamental en el desarrollo de tecnologías sanitarias mediante inversiones en infraestructuras compartidas, sistemas conscientes de los flujos de trabajo clínicos y ecosistemas de validación escalables para garantizar plataformas seguras y resilientes.
Este artículo investiga la robustez adversarial de los clasificadores cuánticos particionados, demostrando que las perturbaciones dirigidas a técnicas de división de circuitos o teletransportación equivalen a la implementación de puertas adversarias en capas intermedias, un fenómeno que se analiza tanto teórica como experimentalmente.
Este artículo presenta una revisión sistemática de la literatura sobre los "sistemas de sistemas gemelos", analizando 80 estudios seleccionados de más de 2.500 para proponer un marco de clasificación que integra los paradigmas de sistemas de sistemas y gemelos digitales.
Este artículo presenta un método para implementar redes neuronales ópticas utilizando exclusivamente recursos lineales y estados coherentes de luz, donde la no linealidad necesaria para el aprendizaje se logra mediante codificación de fase, lo que permite un entrenamiento y una inferencia *in situ* más sencillos y demuestra una notable resiliencia ante la pérdida de fotones.
Este trabajo presenta y demuestra experimentalmente una red neuronal fotónica profunda que logra un aprendizaje no supervisado en línea mediante un mecanismo de retroalimentación local totalmente óptico y sinapsis de materiales de cambio de fase, logrando un reconocimiento de letras perfecto sin conversiones eléctricas intermedias.
Este artículo examina los desafíos y oportunidades que la era de la IA plantea para la interacción humano-datos y la visualización, destacando la necesidad de trascender las métricas tradicionales y redefinir los roles humanos y artificiales para abordar problemas como la incertidumbre, la latencia y la escalabilidad en el análisis de datos no estructurados.
Este estudio demuestra mediante un modelo matemático que la autocorrelación negativa o positiva de una serie temporal óptica caótica optimiza la toma de decisiones en problemas de bandido multi-brazo dependiendo de si la suma de las probabilidades de recompensa es mayor o menor que uno, respectivamente.
Este trabajo presenta una máquina de Ising basada en SRAM de computación en memoria digital que reformula la verificación de robustez de redes neuronales binarias como un problema de optimización binaria sin restricciones, logrando una aceleración de 178 veces y una mejora de eficiencia energética de 1538 veces al utilizar soluciones imperfectas para detectar perturbaciones adversarias.
Esta carta presenta dos mecanismos de decodificación, BA-MAP y Soft BA-MAP, que incorporan explícitamente la dependencia del estado en la media y la varianza del ruido heterocedástico en canales de comunicación molecular con interferencia entre símbolos, logrando mejoras significativas en el rendimiento respecto a los métodos convencionales.
El artículo presenta el Protocolo Unificado de Interés de Continuación (UCIP), un marco de detección basado en la entropía de entrelazamiento de un modelo de Boltzmann cuántico que logra distinguir con precisión del 100% entre agentes autónomos que tienen la preservación de su operación como objetivo terminal y aquellos que lo hacen solo instrumentalmente, analizando la estructura latente de sus trayectorias en lugar de su comportamiento observable.
Este artículo revela experimentalmente un "horizonte de hardware" en la reconstrucción de estados cuánticos fotónicos, donde el error de reconstrucción deja de mejorar estadísticamente y se satura abruptamente debido a distorsiones espectrales intrínsecas, estableciendo un límite fundamental para la utilidad de la tomografía de sombras en procesadores cuánticos ruidosos.