.jpg)
La computació quàntica avança cap a aplicacions industrials, però triar el paradigma adequat continua sent un repte. Un estudi recent va comparar, en condicions controlades, dos enfocaments predominants: variable contínua (CV) i variable discreta (DV), aplicats a la classificació de defectes en oblees semiconductors (dataset WM-811K). Per aïllar l'impacte del circuit quàntic, es va utilitzar una xarxa convolucional comuna de ~4,3 milions de paràmetres que alimentava caps intercanviables: un clàssic, un CV-QNN i un DV-QNN, cadascun escalat a 3, 4 i 8 qumodes/qubits. Els resultats mostren que el cap CV supera clarament el DV: amb 4 qumodes assoleix un 79,7% de precisió davant del 61,6% del DV, una bretxa de 18 punts. L'avantatge és especialment marcada a la classe Edge-Loc, on el CV aconsegueix un recall de 0,66 mentre que el DV no supera 0,05, cosa que demostra que la capa estructurada CV capta millor les distincions espacials fines. Les corbes d'entrenament revelen que la limitació del DV és un sostre de capacitat representacional, no un fracàs d'optimització. Tot i que ambdós caps quàntics queden per sota del baseline clàssic (85,0%), l'estudi aïlla on un cap estructurat ja aporta valor i com, amb millores en soroll i escala, cada paradigma podria oferir avantatges pràctics.
Per a les empreses que exploren aquestes tecnologies, comptar amb aplicacions a mida és clau per integrar solucions quàntiques o clàssiques en fluxos de producció reals. A Q2BSTUDIO desenvolupem programari a mida que combina intel·ligència artificial, agents IA i serveis cloud AWS i Azure per optimitzar processos com el control de qualitat en manufactura. A més, oferim serveis d'intel·ligència de negoci amb Power BI i ciberseguretat per protegir les dades crítiques. La classificació de defectes és només un exemple de com la IA per a empreses pot transformar la indústria, i el nostre equip ajuda a implementar aquestes capacitats mitjançant solucions adaptades a cada necessitat.
