Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Hybrid Classical Quantum Computing Approach to the Satellite Mission Planning Problem

論文の概要: A Hybrid Classical Quantum Computing Approach to the Satellite Mission Planning Problem

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00029v1
Date: Mon, 31 Jul 2023 18:00:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-02 16:50:46.632536
Title: A Hybrid Classical Quantum Computing Approach to the Satellite Mission Planning Problem
Title（参考訳）: ハイブリッド量子計算による衛星ミッション計画問題へのアプローチ
Authors: Nils Quetschlich, Vincent Koch, Lukas Burgholzer, Robert Wille
Abstract要約: 衛星ミッション計画問題(SMPP)を解くためのハイブリッドコンピューティング手法を提案する。最大21カ所でSMPPを解くことの適用性を示す。この概念実証はGitHubで公開されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2124391505046272
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Hundreds of satellites equipped with cameras orbit the Earth to capture images from locations for various purposes. Since the field of view of the cameras is usually very narrow, the optics have to be adjusted and rotated between single shots of different locations. This is even further complicated by the fixed speed -- determined by the satellite's altitude -- such that the decision what locations to select for imaging becomes even more complex. Therefore, classical algorithms for this Satellite Mission Planning Problem (SMPP) have already been proposed decades ago. However, corresponding classical solutions have only seen evolutionary enhancements since then. Quantum computing and its promises, on the other hand, provide the potential for revolutionary improvement. Therefore, in this work, we propose a hybrid classical quantum computing approach to solve the SMPP combining the advantages of quantum hardware with decades of classical optimizer development. Using the Variational Quantum Eigensolver (VQE), Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), and its warm-start variant (W-QAOA), we demonstrate the applicability of solving the SMPP for up to 21 locations to choose from. This proof-of-concept -- which is available on GitHub (https://github.com/cda-tum/mqt-problemsolver) as part of the Munich Quantum Toolkit (MQT) -- showcases the potential of quantum computing in this application domain and represents a first step toward competing with classical algorithms in the future.
Abstract（参考訳）: 何百もの衛星が、様々な目的のために地球を周回し、様々な場所から画像を撮影している。カメラの視野は通常非常に狭いため、光学系は異なる場所の単一のショット間で調整され回転する必要がある。これは、衛星の高度によって決定される固定速度によってさらに複雑になり、撮像のためにどの場所を選択するかがより複雑になる。そのため、この衛星ミッション計画問題(SMPP)の古典的アルゴリズムはすでに数十年前に提案されている。しかし、それ以来、対応する古典的解は進化的な拡張しか見られない。一方、量子コンピューティングとその約束は、革命的な改善の可能性を秘めている。そこで本研究では,量子ハードウェアの利点と,数十年にわたる古典的オプティマイザ開発を組み合わせたSMPPを解くための,ハイブリッドな古典的量子コンピューティング手法を提案する。変分量子固有解法 (VQE) と量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) と温暖開始変種 (W-QAOA) を用いて, SMPP を最大21箇所で解けることを示す。この概念実証(https://github.com/cda-tum/mqt-problemsolver)は、ミュンヘン量子ツールキット(MQT)の一部としてGitHubで利用可能であり、このアプリケーション領域における量子コンピューティングの可能性を示し、将来的には古典的なアルゴリズムと競合する第一歩となる。

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