論文の概要: Predicting toxicity by quantum machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07715v3
• Date: Wed, 16 Dec 2020 02:34:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 22:55:08.595843
• Title: Predicting toxicity by quantum machine learning
• Title（参考訳）: 量子機械学習による毒性予測
• Authors: Teppei Suzuki, Michio Katouda
• Abstract要約: 本研究では, 定量的構造活性相関に基づく221種類のフェノールの毒性予測のためのQMLモデルを開発した。 その結果、量子エンタングルメントによって強化されたデータエンコーディングは、従来のエンタングルよりも表現力が高いことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.696069523681178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, parameterized quantum circuits have been regarded as machine learning models within the framework of the hybrid quantum-classical approach. Quantum machine learning (QML) has been applied to binary classification problems and unsupervised learning. However, practical quantum application to nonlinear regression tasks has received considerably less attention. Here, we develop QML models designed for predicting the toxicity of 221 phenols on the basis of quantitative structure activity relationship. The results suggest that our data encoding enhanced by quantum entanglement provided more expressive power than the previous ones, implying that quantum correlation could be beneficial for the feature map representation of classical data. Our QML models performed significantly better than the multiple linear regression method. Furthermore, our simulations indicate that the QML models were comparable to those obtained using radial basis function networks, while improving the generalization performance. The present study implies that QML could be an alternative approach for nonlinear regression tasks such as cheminformatics.
• Abstract（参考訳）: 近年、パラメータ化量子回路は、ハイブリッド量子古典的アプローチの枠組みの中で機械学習モデルと見なされている。 量子機械学習(QML)は二項分類問題や教師なし学習に応用されている。 しかし、非線形回帰タスクに対する実用的な量子応用は、あまり注目されていない。 本稿では, 定量的構造活性相関に基づく221種類のフェノールの毒性予測のためのQMLモデルを開発した。 その結果、量子エンタングルメントによって強化されたデータエンコーディングは、従来のデータよりも表現力が高く、古典的データの特徴マップ表現に量子相関が有益であることが示唆された。 qmlモデルは多重線形回帰法よりも有意に良好であった。 さらに,本シミュレーションでは,QMLモデルと放射基底関数ネットワークを用いたモデルとを比較検討し,一般化性能を向上した。 本研究は,QMLがケミノフォマティクスなどの非線形回帰タスクの代替手法である可能性を示唆している。

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