Hybrid Quantum-Classical AI for Industrial Defect Classification in Welding Images
Este estudio demuestra que los modelos híbridos cuántico-clásicos, que combinan redes neuronales convolucionales con circuitos cuánticos variacionales o kernels cuánticos, ofrecen un rendimiento competitivo frente a los enfoques de aprendizaje profundo tradicionales para la clasificación de defectos en imágenes de soldadura TIG de aluminio, validando su potencial para aplicaciones industriales de control de calidad.