論文の概要: Quantum Machine Learning in Climate Change and Sustainability: a Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09162v1
- Date: Fri, 13 Oct 2023 14:56:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-16 12:28:57.076503
- Title: Quantum Machine Learning in Climate Change and Sustainability: a Review
- Title（参考訳）: 気候変動と持続可能性における量子機械学習の展望
- Authors: Amal Nammouchi, Andreas Kassler, Andreas Theorachis
- Abstract要約: 気候変動と持続可能性に関連する問題を解決するために量子機械学習を適用した既存の文献をレビューする。
量子機械学習アプローチの課題と現在の限界について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5217870815854702
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Climate change and its impact on global sustainability are critical
challenges, demanding innovative solutions that combine cutting-edge
technologies and scientific insights. Quantum machine learning (QML) has
emerged as a promising paradigm that harnesses the power of quantum computing
to address complex problems in various domains including climate change and
sustainability. In this work, we survey existing literature that applies
quantum machine learning to solve climate change and sustainability-related
problems. We review promising QML methodologies that have the potential to
accelerate decarbonization including energy systems, climate data forecasting,
climate monitoring, and hazardous events predictions. We discuss the challenges
and current limitations of quantum machine learning approaches and provide an
overview of potential opportunities and future work to leverage QML-based
methods in the important area of climate change research.
- Abstract（参考訳）: 気候変動とその世界的な持続可能性への影響は重要な課題であり、最先端技術と科学的洞察を組み合わせた革新的な解決策を要求する。
量子機械学習(QML)は、気候変動や持続可能性など、さまざまな領域の複雑な問題に対処するために量子コンピューティングのパワーを活用する、有望なパラダイムとして登場した。
本研究では、気候変動と持続可能性に関連する問題を解決するために量子機械学習を適用した既存の文献を調査する。
我々は, エネルギーシステム, 気候データ予測, 気候モニタリング, 危険事象予測など, 脱炭素化を加速する可能性を持つ有望なqml方法論について検討する。
本稿では、量子機械学習アプローチの課題と現状の限界について論じ、気候変動研究の重要分野におけるqmlに基づく手法活用の可能性と今後の課題について概観する。
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