論文の概要: Machine Learning Applications of Quantum Computing: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13262v3
- Date: Tue, 17 Sep 2024 09:04:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 21:51:13.721027
- Title: Machine Learning Applications of Quantum Computing: A Review
- Title（参考訳）: 量子コンピューティングの機械学習応用
- Authors: Thien Nguyen, Tuomo Sipola, Jari Hautamäki,
- Abstract要約: このレビューでは、高度なデータ処理とアプリケーションに焦点を当てた、量子コンピューティングと機械学習の相互作用について論じている。
主にサイバーセキュリティにおける量子コンピューティングの重要性の増大に焦点を当てている。
このレビューは、量子化された機械学習アルゴリズムの進歩とサイバーセキュリティなどの分野における潜在的な応用を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.554326244334867
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: At the intersection of quantum computing and machine learning, this review paper explores the transformative impact these technologies are having on the capabilities of data processing and analysis, far surpassing the bounds of traditional computational methods. Drawing upon an in-depth analysis of 32 seminal papers, this review delves into the interplay between quantum computing and machine learning, focusing on transcending the limitations of classical computing in advanced data processing and applications. This review emphasizes the potential of quantum-enhanced methods in enhancing cybersecurity, a critical sector that stands to benefit significantly from these advancements. The literature review, primarily leveraging Science Direct as an academic database, delves into the transformative effects of quantum technologies on machine learning, drawing insights from a diverse collection of studies and scholarly articles. While the focus is primarily on the growing significance of quantum computing in cybersecurity, the review also acknowledges the promising implications for other sectors as the field matures. Our systematic approach categorizes sources based on quantum machine learning algorithms, applications, challenges, and potential future developments, uncovering that quantum computing is increasingly being implemented in practical machine learning scenarios. The review highlights advancements in quantum-enhanced machine learning algorithms and their potential applications in sectors such as cybersecurity, emphasizing the need for industry-specific solutions while considering ethical and security concerns. By presenting an overview of the current state and projecting future directions, the paper sets a foundation for ongoing research and strategic advancement in quantum machine learning.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングと機械学習の交差点では、従来の計算手法の限界をはるかに超えて、これらの技術がデータ処理と分析の能力に与える影響について検討する。
このレビューは、32のセミナル論文の詳細な分析に基づいて、量子コンピューティングと機械学習の相互作用を掘り下げ、先進的なデータ処理とアプリケーションにおける古典的コンピューティングの限界を超越することに焦点を当てる。
このレビューでは、これらの進歩から大きな恩恵を受ける重要な分野であるサイバーセキュリティの強化における量子化手法の可能性を強調している。
学術データベースとしてScience Directを主に活用したこの文献レビューは、機械学習における量子技術の変革的効果を掘り下げ、さまざまな研究や学術論文から洞察を引き出す。
主にサイバーセキュリティにおける量子コンピューティングの重要性の増大に焦点が当てられているが、このレビューは、分野が成熟するにつれて他のセクターに有望な意味があることも認めている。
我々の体系的なアプローチは、量子機械学習アルゴリズム、アプリケーション、課題、そして潜在的な将来の発展に基づくソースを分類し、量子コンピューティングが実用的な機械学習シナリオでますます実装されていることを明らかにする。
このレビューは、量子化された機械学習アルゴリズムの進歩とサイバーセキュリティなどの分野における潜在的な応用を強調し、倫理的およびセキュリティ上の懸念を考慮しつつ、業界固有のソリューションの必要性を強調している。
本論文は,現状の概要と今後の方向性を提示することによって,量子機械学習の継続的な研究と戦略的発展の基礎を定めている。
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