{rfName}
Au

Indexat a

Llicència i ús

Icono OpenAccess

Citacions

43

Altmetrics

Grant support

The authors gratefully acknowledges the computer resources at Artemisa, funded by the European Union ERDF and Comunitat Valenciana as well as the technical support provided by the Instituto de Fisica Corpuscular, IFIC (CSIC-UV). This work has been supported by Spanish Project PGC2018-094792-B-100 (MCIU/AEI/FEDER, EU), CAM/FEDER Project No. S2018/TCS-4342 (QUITEMAD-CM), and CSIC Platform PTI-001.

Anàlisi d'autories institucional

Altares-Lopez, SAutor o coautorRibeiro, AAutor o coautor

Compartir

6 desetembre de 2021
Publicacions
>
Article
Sí

Automatic design of quantum feature maps

Publicat a:Quantum Science And Technology. 6 (4): 45015- - 2021-10-01 6(4), DOI: 10.1088/2058-9565/ac1ab1

Autors: Altares-Lopez, Sergio; Ribeiro, Angela; Garcia-Ripoll, Juan Jose;

Afiliacions

CSIC, Inst Fis Fundamental IFF, Consejo Super Invest Cient, Calle Serrano 113b, Madrid 28006, Spain - Autor o coautor
Univ Politecn Madrid, Programa Doctorado Automat & Robot, Calle Jose Gutierrez Abascal 2, E-28006 Madrid, Spain - Autor o coautor
UPM, CSIC, Ctr Automat & Robot CAR, Consejo Super Invest Cient, Ctra Campo Real Km 0,200, Arganda Del Rey 28500, Spain - Autor o coautor

Resum

We propose a new technique for the automatic generation of optimal ad-hoc ansatze for classification by using quantum support vector machine. This efficient method is based on non-sorted genetic algorithm II multiobjective genetic algorithms which allow both maximize the accuracy and minimize the ansatz size. It is demonstrated the validity of the technique by a practical example with a non-linear dataset, interpreting the resulting circuit and its outputs. We also show other application fields of the technique that reinforce the validity of the method, and a comparison with classical classifiers in order to understand the advantages of using quantum machine learning.

Paraules clau

Application fieldsArtificial intelligenceAutomatic designAutomatic generationAutomatic quantum classifier generationGenetic algorithmsMulti-objective genetic algorithmNon linearNon-sorted genetic algorithmsOptimizationQuantum computingQuantum featuresQuantum machine learningQuantum machinesSupport vector machines

Indicis de qualitat

Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió

El treball ha estat publicat a la revista Quantum Science And Technology a causa de la seva progressió i el bon impacte que ha aconseguit en els últims anys, segons l'agència WoS (JCR), s'ha convertit en una referència en el seu camp. A l'any de publicació del treball, 2021, es trobava a la posició 14/86, aconseguint així situar-se com a revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoria Physics, Multidisciplinary.

Des d'una perspectiva relativa, i atenent a l'indicador de impacte normalitzat calculat a partir de les Citacions Mundials de Scopus Elsevier, proporciona un valor per a la mitjana Ponderada de l'Impacte Normalitzat de l'agència Scopus: 1.64, el que indica que, comparat amb treballs en la mateixa disciplina i en el mateix any de publicació, el situa com un treball citat per sobre de la mitjana. (font consultada: ESI 14 Nov 2024)

Aquesta informació es reforça amb altres indicadors del mateix tipus, que encara que dinàmics en el temps i dependents del conjunt de citacions mitjanes mundials en el moment del seu càlcul, coincideixen a posicionar en algun moment el treball, entre el 50% més citats dins de la seva temàtica:

  • Field Citation Ratio (FCR) de la font Dimensions: 15.5 (font consultada: Dimensions Jul 2025)

Concretament, i atenent a les diferents agències d'indexació, aquest treball ha acumulat, fins a la data 2025-07-17, el següent nombre de cites:

  • WoS: 3
  • Scopus: 28

Impacte i visibilitat social

Des de la dimensió d'influència o adopció social, i prenent com a base les mètriques associades a les mencions i interaccions proporcionades per agències especialitzades en el càlcul de les denominades "Mètriques Alternatives o Socials", podem destacar a data 2025-07-17:

  • L'ús, des de l'àmbit acadèmic evidenciat per l'indicador de l'agència Altmetric referit com a agregacions realitzades pel gestor bibliogràfic personal Mendeley, ens dona un total de: 40.
  • L'ús d'aquesta aportació en marcadors, bifurcacions de codi, afegits a llistes de favorits per a una lectura recurrent, així com visualitzacions generals, indica que algú està fent servir la publicació com a base del seu treball actual. Això pot ser un indicador destacat de futures cites més formals i acadèmiques. Aquesta afirmació està avalada pel resultat de l'indicador "Capture", que aporta un total de: 51 (PlumX).

Amb una intenció més de divulgació i orientada a audiències més generals, podem observar altres puntuacions més globals com:

  • El Puntuació total de Altmetric: 5.5.
  • El nombre de mencions a la xarxa social X (abans Twitter): 9 (Altmetric).

És fonamental presentar evidències que recolzin l'alineació plena amb els principis i directrius institucionals sobre Ciència Oberta i la Conservació i Difusió del Patrimoni Intel·lectual. Un clar exemple d'això és:

  • El treball s'ha enviat a una revista la política editorial de la qual permet la publicació en obert Open Access.

Anàlisi del lideratge dels autors institucionals

Hi ha un lideratge significatiu, ja que alguns dels autors pertanyents a la institució apareixen com a primer o últim signant, es pot apreciar en el detall: Primer Autor (ALTARES LOPEZ, SERGIO) .