論文の概要: Quantum neural network autoencoder and classifier applied to an industrial case study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04127v1
• Date: Mon, 9 May 2022 08:50:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-10 17:29:22.597686
• Title: Quantum neural network autoencoder and classifier applied to an industrial case study
• Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークオートエンコーダと分類器の産業事例研究への応用
• Authors: Stefano Mangini, Alessia Marruzzo, Marco Piantanida, Dario Gerace, Daniele Bajoni, Chiara Macchiavello
• Abstract要約: 実際の産業プロセスに有用なアルゴリズムを開発することが重要となる。 この研究は、量子コンピューティングプロシージャを産業パイプラインの実例シナリオに統合する最初の試みの1つである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing technologies are in the process of moving from academic research to real industrial applications, with the first hints of quantum advantage demonstrated in recent months. In these early practical uses of quantum computers it is relevant to develop algorithms that are useful for actual industrial processes. In this work we propose a quantum pipeline, comprising a quantum autoencoder followed by a quantum classifier, which are used to first compress and then label classical data coming from a separator, i.e., a machine used in one of Eni's Oil Treatment Plants. This work represents one of the first attempts to integrate quantum computing procedures in a real-case scenario of an industrial pipeline, in particular using actual data coming from physical machines, rather than pedagogical data from benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング技術は、学術研究から実際の産業応用への移行の過程にあり、近年の量子優位性の最初のヒントが示されている。 量子コンピュータの初期の実用利用においては、実際の産業プロセスに有用なアルゴリズムを開発することが重要である。 本研究では,量子オートエンコーダと量子分類器を組み合わせた量子パイプラインを提案し,まずセパレータから得られる古典的データ,すなわちエニ油処理プラントの1つで使用される機械を圧縮し,ラベル付けする。 この研究は、ベンチマークデータセットからの教育的データではなく、特に物理マシンからの実際のデータを使用して、産業パイプラインの実際のシナリオで量子コンピューティング手順を統合する最初の試みの1つです。

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