Classical and Hybrid Quantum Machine Learning for Trigger-Like Event Selection on CMS Open Data: An Eight-Qubit, PCA-Constrained Benchmark
Este estudio evalúa cuatro modelos de aprendizaje automático cuántico clásicos y cuatro híbridos en una tarea de disparador de datos abiertos de CMS con ocho cúbits y restricciones de PCA, encontrando que, si bien la red neuronal artificial clásica supera a todas las contrapartes cuánticas en precisión y ROC-AUC, los incrustamientos cuánticos híbridos entrenables (específicamente la red convolucional cuántica) logran resultados competitivos, sirviendo como un punto de referencia controlado en lugar de una demostración de ventaja cuántica.