論文の概要: Quantum Machine Learning for Health State Diagnosis and Prognostics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12265v1
- Date: Wed, 25 Aug 2021 22:57:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-30 14:03:13.142068
- Title: Quantum Machine Learning for Health State Diagnosis and Prognostics
- Title（参考訳）: 健康状態診断と予後診断のための量子機械学習
- Authors: Gabriel San Mart\'in, Enrique L\'opez Droguett
- Abstract要約: 健康状態診断と予後診断のためのハイブリッド量子機械学習フレームワークを提案する。
この論文は、リスクと信頼性の領域における量子機械学習アルゴリズムの探索と応用を開始することを願っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Quantum computing is a new field that has recently attracted researchers from
a broad range of fields due to its representation power, flexibility and
promising results in both speed and scalability. Since 2020, laboratories
around the globe have started to experiment with models that lie in the
juxtaposition between machine learning and quantum computing. The availability
of quantum processing units (QPUs) to the general scientific community through
open APIs (e.g., Qiskit from IBM) have kindled the interest in developing and
testing new approaches to old problems. In this paper, we present a hybrid
quantum machine learning framework for health state diagnostics and
prognostics. The framework is exemplified using a problem involving ball
bearings dataset. To the best of our knowledge, this is the first attempt to
harvest and leverage quantum computing to develop and apply a hybrid
quantum-classical machine learning approach to a prognostics and health
management (PHM) problem. We hope that this paper initiates the exploration and
application of quantum machine learning algorithms in areas of risk and
reliability.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、その表現力、柔軟性、そしてスピードとスケーラビリティの両面で有望な結果により、最近幅広い分野の研究者を惹きつけた新しい分野である。
2020年以降、世界中の研究所が、機械学習と量子コンピューティングの相互関係にあるモデルを実験し始めた。
量子処理ユニット(QPU)がオープンAPI(IBMのQiskitなど)を通じて一般科学コミュニティに利用可能になったことで、古い問題に対する新しいアプローチの開発とテストへの関心が高まった。
本稿では,健康状態診断と予後診断のためのハイブリッド量子機械学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、ボールベアリングデータセットに関わる問題を用いて例示される。
我々の知る限りでは、これは量子コンピューティングを収穫し活用し、ハイブリッド量子古典機械学習アプローチを予後・健康管理(PHM)問題に応用する最初の試みである。
本稿では、リスクと信頼性の分野で量子機械学習アルゴリズムの探索と応用を開始することを願っている。
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