脑机百科消息(bciwiki.com)，一项预印本研究将参数化量子电路（PQC）作为残差侧车模块集成进ResNet-50主干，用于31类神经群体解码，即从多神经元尖峰栅格中分类想象手写。研究在严格受控条件下比较了四种模型变体，并进行了九种变体的消融实验。该预印本于2026年8月23日上传至arXiv，编号2608.22475。
研究团队包括Diana Legziel Levy、Menachem Finkelstein、Peter Chin、Eilon Vaadia和Sarel Cohen。实验采用4量子比特的无噪声态矢量模拟，以反映当前近端超导硬件的实际约束。结果显示，主干梯度训练的侧车变体在3/4种子中提升了准确率（平均+0.19%，95%置信区间[-1.10%, +1.48%]），并一致降低了与基线特征的线性CKA相似度（Δ=-0.025，4/4种子），表明表征发生了结构性重组。消融实验发现简单浅层架构是最有效且可复现的配置。测量引导训练持续改善表征几何而不降低准确率。论文明确未声称量子计算相对经典方法具有计算优势。