論文の概要: Quantum Cognitive Modeling: New Applications and Systems Research
Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00597v1
- Date: Fri, 1 Sep 2023 17:34:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-04 12:51:39.015332
- Title: Quantum Cognitive Modeling: New Applications and Systems Research
Directions
- Title（参考訳）: 量子認知モデリング:新しい応用とシステム研究の方向性
- Authors: Raghavendra Pradyumna Pothukuchi, Leon Lufkin, Yu Jun Shen, Alejandro
Simon, Rome Thorstenson, Bernardo Eilert Trevisan, Michael Tu, Mudi Yang, Ben
Foxman, Viswanatha Srinivas Pothukuchi, Gunnar Epping, Bryant J Jongkees, Thi
Ha Kyaw, Jerome R Busemeyer, Jonathan D Cohen, Abhishek Bhattacharjee
- Abstract要約: 我々は新しい量子応用のクラスとして計算認知モデルを導入する。
私たちが発見した研究の機会の中で、量子クラウドスケジューリングの2つの簡単なアイデアについて研究する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.494754771937714
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Expanding the benefits of quantum computing to new domains remains a
challenging task. Quantum applications are concentrated in only a few domains,
and driven by these few, the quantum stack is limited in supporting the
development or execution demands of new applications. In this work, we address
this problem by identifying both a new application domain, and new directions
to shape the quantum stack. We introduce computational cognitive models as a
new class of quantum applications. Such models have been crucial in
understanding and replicating human intelligence, and our work connects them
with quantum computing for the first time. Next, we analyze these applications
to make the case for redesigning the quantum stack for programmability and
better performance. Among the research opportunities we uncover, we study two
simple ideas of quantum cloud scheduling using data from gate-based and
annealing-based quantum computers. On the respective systems, these ideas can
enable parallel execution, and improve throughput. Our work is a contribution
towards realizing versatile quantum systems that can broaden the impact of
quantum computing on science and society.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの利点を新しい領域に拡張することは、依然として困難な課題である。
量子アプリケーションはわずか数個のドメインに集中しており、量子スタックは、新しいアプリケーションの開発や実行の要求をサポートするために制限されている。
本稿では、新しいアプリケーションドメインと量子スタックを形成する新しい方向の両方を特定することで、この問題に対処します。
量子応用の新しいクラスとして計算認知モデルを導入する。
このようなモデルは人間の知性を理解し、複製するのに不可欠であり、我々の研究は量子コンピューティングとそれらを初めて結びつける。
次に、これらのアプリケーションを分析し、プログラマビリティと性能向上のために量子スタックを再設計する。
我々はゲートベースの量子コンピュータとアニーリングベースの量子コンピュータのデータを用いて、量子クラウドスケジューリングの2つの簡単なアイデアを研究する。
各システムにおいて、これらのアイデアは並列実行を可能にし、スループットを向上させることができる。
我々の研究は、量子コンピューティングが科学と社会に与える影響を拡大できる汎用量子システムの実現への貢献である。
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