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La computación cuántica avanza hacia aplicaciones industriales, pero elegir el paradigma adecuado sigue siendo un desafío. Un estudio reciente comparó, en condiciones controladas, dos enfoques predominantes: variable continua (CV) y variable discreta (DV), aplicados a la clasificación de defectos en obleas semiconductoras (dataset WM-811K). Para aislar el impacto del circuito cuántico, se utilizó una red convolucional común de ~4,3 millones de parámetros que alimentaba cabezales intercambiables: uno clásico, uno CV-QNN y uno DV-QNN, cada uno escalado a 3, 4 y 8 qumodos/qubits. Los resultados muestran que el cabezal CV supera claramente al DV: con 4 qumodos alcanza un 79,7% de precisión frente al 61,6% del DV, una brecha de 18 puntos. La ventaja es especialmente marcada en la clase Edge-Loc, donde el CV logra un recall de 0,66 mientras que el DV no supera 0,05, lo que demuestra que la capa estructurada CV capta mejor las distinciones espaciales finas. Las curvas de entrenamiento revelan que la limitación del DV es un techo de capacidad representacional, no un fallo de optimización. Aunque ambos cabezales cuánticos quedan por debajo del baseline clásico (85,0%), el estudio aísla dónde un cabezal estructurado ya aporta valor y cómo, con mejoras en ruido y escala, cada paradigma podría ofrecer ventajas prácticas.
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