論文の概要: Quantum Machine Learning for Remote Sensing: Exploring potential and challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07626v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 08:38:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 16:59:37.256541
• Title: Quantum Machine Learning for Remote Sensing: Exploring potential and challenges
• Title（参考訳）: リモートセンシングのための量子機械学習:可能性と課題を探る
• Authors: Artur Miroszewski, Jakub Nalepa, Bertrand Le Saux, Jakub Mielczarek
• Abstract要約: リモートセンシング分野における量子機械学習(QML)の適用について検討する。 QMLは、宇宙からのデータ分析に有用な洞察を与えることができると信じられている。 本稿では,量子コンピュータのランタイムに悪影響を及ぼす現象であるカーネル値集中の問題に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.74698923766526
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The industry of quantum technologies is rapidly expanding, offering promising opportunities for various scientific domains. Among these emerging technologies, Quantum Machine Learning (QML) has attracted considerable attention due to its potential to revolutionize data processing and analysis. In this paper, we investigate the application of QML in the field of remote sensing. It is believed that QML can provide valuable insights for analysis of data from space. We delve into the common beliefs surrounding the quantum advantage in QML for remote sensing and highlight the open challenges that need to be addressed. To shed light on the challenges, we conduct a study focused on the problem of kernel value concentration, a phenomenon that adversely affects the runtime of quantum computers. Our findings indicate that while this issue negatively impacts quantum computer performance, it does not entirely negate the potential quantum advantage in QML for remote sensing.
• Abstract（参考訳）: 量子技術産業は急速に拡大し、様々な科学分野に有望な機会を提供している。 これらの新興技術の中で、量子機械学習(QML)は、データ処理と分析に革命をもたらす可能性があるため、かなりの注目を集めている。 本稿では,リモートセンシング分野におけるQMLの適用について検討する。 QMLは、宇宙のデータ分析に有用な洞察を与えることができると考えられている。 リモートセンシングのためのQMLにおける量子優位性を取り巻く一般的な信念を掘り下げ、対処すべきオープンな課題を強調します。 この課題を浮き彫りにするため,量子コンピュータのランタイムに悪影響を及ぼす現象であるカーネル値集中の問題に焦点をあてた研究を行った。 この問題は量子コンピュータの性能に悪影響を及ぼすが、遠隔センシングにおけるQMLの量子優位性を完全に否定するものではない。

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