量子機械学習、臨床予測で古典モデルと「同等性能」：有意な優位性示さず
arXiv cs.LGは11月4日(現地時間)、量子機械学習（QML）モデルの臨床予測における有効性を検証した論文「Matched but Not Better」を公開した。同論文によると、量子カーネルサポートベクターマシン（QSVM）と変分量子分類器（VQC）を6つの臨床データセットで5つの調整済み古典的モデルと比較した結果、いずれの量子モデルも古典的比較対象モデルを有意に上回る性能を示さなかった。古典モデルと同等か、場合によっては下回る性能に留まることが報告された。