論文の概要: Exploiting the Quantum Advantage for Satellite Image Processing: Review and Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09453v2
• Date: Tue, 14 Nov 2023 12:35:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 18:25:04.793506
• Title: Exploiting the Quantum Advantage for Satellite Image Processing: Review and Assessment
• Title（参考訳）: 衛星画像処理における量子アドバンテージの展開 : レビューと評価
• Authors: Soronzonbold Otgonbaatar, Dieter Kranzlm\"uller
• Abstract要約: 本稿では,地球観測(EO)と衛星画像における量子コンピューティングの現状について述べる。 衛星データを扱う際の量子学習モデルの潜在的な限界と応用について分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3597551064547502
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article examines the current status of quantum computing in Earth observation (EO) and satellite imagery. We analyze the potential limitations and applications of quantum learning models when dealing with satellite data, considering the persistent challenges of profiting from quantum advantage and finding the optimal sharing between high-performance computing (HPC) and quantum computing (QC). We then assess some parameterized quantum circuit models transpiled into a Clifford+T universal gate set. The T-gates shed light on the quantum resources required to deploy quantum models, either on an HPC system or several QC systems. In particular, if the T-gates cannot be simulated efficiently on an HPC system, we can apply a quantum computer and its computational power over conventional techniques. Our quantum resource estimation showed that quantum machine learning (QML) models, with a sufficient number of T-gates, provide the quantum advantage if and only if they generalize on unseen data points better than their classical counterparts deployed on the HPC system and they break the symmetry in their weights at each learning iteration like in conventional deep neural networks. We also estimated the quantum resources required for some QML models as an initial innovation. Lastly, we defined the optimal sharing between an HPC+QC system for executing QML models for hyperspectral satellite images. These are a unique dataset compared to other satellite images since they have a limited number of input qubits and a small number of labeled benchmark images, making them less challenging to deploy on quantum computers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、地球観測(EO)と衛星画像における量子コンピューティングの現状について述べる。 衛星データを扱う際の量子学習モデルの潜在的な限界と応用を解析し、量子優位からの利益の持続的な課題を考慮し、ハイパフォーマンスコンピューティング(hpc)と量子コンピューティング(qc)の最適な共有を求める。 次に、Clifford+T普遍ゲートセットに変換されたパラメータ化量子回路モデルを評価する。 Tゲートは、HPCシステムまたはいくつかのQCシステム上で量子モデルをデプロイするために必要な量子資源に光を当てた。 特に、TゲートがHPCシステム上で効率的にシミュレートできない場合、従来の手法よりも量子コンピュータとその計算能力を適用することができる。 我々の量子リソース推定は、十分な数のTゲートを持つ量子機械学習(QML)モデルが、従来のHPCシステムにデプロイされたデータポイントよりもよく見えないデータポイントを一般化し、従来のディープニューラルネットワークのように各学習イテレーションの重みの対称性を破る場合にのみ、量子優位性を提供することを示した。 また、いくつかのQMLモデルに必要な量子リソースを初期革新として推定した。 最後に、高スペクトル衛星画像のQMLモデルを実行するためのHPC+QCシステム間の最適共有を定義した。 これらは、入力量子ビット数とラベル付きベンチマーク画像数が少ないため、他の衛星画像と比較してユニークなデータセットであり、量子コンピュータへのデプロイが困難ではない。

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