Cross-platform hardware benchmark of style-based quantum GANs for data augmentation on superconducting and trapped-ion processors
Este artigo apresenta um benchmark multiplataforma comparando o desempenho de um GAN quântico de estilo fixo para aumento de dados de física de altas energias nos processadores de supercondutores ibm_torino da IBM e aria-1 de íons aprisionados da IonQ, revelando que, embora a IonQ tenha alcançado uma qualidade estatística ligeiramente superior, a plataforma da IBM ofereceu um tempo de execução de ponta a ponta significativamente mais rápido.