Optimizing quantum sensing networks via genetic algorithms and deep learning
Questo studio ottimizza le topologie di reti di sensing quantistico per la stima di deboli campi magnetici combinando algoritmi genetici e deep learning, rivelando che l'aumento delle dimensioni della rete oltre una soglia critica porta a un calo delle prestazioni a causa della perdita di scalatura superlineare e di effetti di interferenza quantistica.