論文の概要: Generative AI-enabled Quantum Computing Networks and Intelligent Resource Allocation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07120v1
• Date: Sat, 13 Jan 2024 17:16:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 19:47:19.349760
• Title: Generative AI-enabled Quantum Computing Networks and Intelligent Resource Allocation
• Title（参考訳）: 生成型AI対応量子コンピューティングネットワークとインテリジェントリソース割り当て
• Authors: Minrui Xu, Dusit Niyato, Jiawen Kang, Zehui Xiong, Yuan Cao, Yulan Gao, Chao Ren, Han Yu
• Abstract要約: 量子コンピューティングネットワークは、大規模な生成AI計算タスクと高度な量子アルゴリズムを実行する。 量子コンピューティングネットワークにおける効率的なリソース割り当ては、量子ビットの可変性とネットワークの複雑さのために重要な課題である。 我々は、生成学習から量子機械学習まで、最先端強化学習(RL)アルゴリズムを導入し、最適な量子リソース割り当てを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.78352800340032
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing networks enable scalable collaboration and secure information exchange among multiple classical and quantum computing nodes while executing large-scale generative AI computation tasks and advanced quantum algorithms. Quantum computing networks overcome limitations such as the number of qubits and coherence time of entangled pairs and offer advantages for generative AI infrastructure, including enhanced noise reduction through distributed processing and improved scalability by connecting multiple quantum devices. However, efficient resource allocation in quantum computing networks is a critical challenge due to factors including qubit variability and network complexity. In this article, we propose an intelligent resource allocation framework for quantum computing networks to improve network scalability with minimized resource costs. To achieve scalability in quantum computing networks, we formulate the resource allocation problem as stochastic programming, accounting for the uncertain fidelities of qubits and entangled pairs. Furthermore, we introduce state-of-the-art reinforcement learning (RL) algorithms, from generative learning to quantum machine learning for optimal quantum resource allocation to resolve the proposed stochastic resource allocation problem efficiently. Finally, we optimize the resource allocation in heterogeneous quantum computing networks supporting quantum generative learning applications and propose a multi-agent RL-based algorithm to learn the optimal resource allocation policies without prior knowledge.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングネットワークは、大規模生成AI計算タスクと高度な量子アルゴリズムを実行しながら、複数の古典的および量子コンピューティングノード間のスケーラブルなコラボレーションとセキュアな情報交換を可能にする。 量子コンピューティングネットワークは量子ビット数や絡み合ったペアのコヒーレンス時間といった制限を克服し、分散処理によるノイズ低減や複数の量子デバイス接続によるスケーラビリティ向上など、生成型aiインフラストラクチャの利点を提供する。 しかし、量子コンピューティングネットワークにおける効率的なリソース割り当ては、量子ビットの可変性やネットワークの複雑さなどの要因により重要な課題である。 本稿では,資源コストを最小限に抑えてネットワークのスケーラビリティを向上させるために,量子コンピューティングネットワークのためのインテリジェントなリソース割り当てフレームワークを提案する。 量子コンピューティングネットワークのスケーラビリティを実現するために,量子ビットと絡み合ったペアの不確かさを考慮し,資源割当問題を確率的プログラミングとして定式化する。 さらに,提案した確率的資源割り当て問題を効率的に解くために,生成学習から量子機械学習まで,最先端強化学習(RL)アルゴリズムを導入する。 最後に、量子生成学習アプリケーションをサポートする異種量子コンピューティングネットワークにおけるリソース割り当てを最適化し、事前知識のない最適なリソース割り当てポリシーを学習するためのマルチエージェントRLベースのアルゴリズムを提案する。

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