Fugu-MT 論文翻訳(概要): Flood Prediction Using Classical and Quantum Machine Learning Models

論文の概要: Flood Prediction Using Classical and Quantum Machine Learning Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01001v1
Date: Mon, 1 Jul 2024 06:31:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 00:25:59.903826
Title: Flood Prediction Using Classical and Quantum Machine Learning Models
Title（参考訳）: 古典的および量子的機械学習モデルを用いた洪水予測
Authors: Marek Grzesiak, Param Thakkar,
Abstract要約: 本研究では,洪水予測の改善を目的とした量子機械学習の可能性について検討する。私たちは2023年にドイツのウッパー川沿いで毎日の洪水イベントに焦点を合わせています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study investigates the potential of quantum machine learning to improve flood forecasting we focus on daily flood events along Germany's Wupper River in 2023 our approach combines classical machine learning techniques with QML techniques this hybrid model leverages quantum properties like superposition and entanglement to achieve better accuracy and efficiency classical and QML models are compared based on training time accuracy and scalability results show that QML models offer competitive training times and improved prediction accuracy this research signifies a step towards utilizing quantum technologies for climate change adaptation we emphasize collaboration and continuous innovation to implement this model in real-world flood management ultimately enhancing global resilience against floods
Abstract（参考訳）: 本研究は,2023年のドイツ・ヴッパー川流域の洪水予報における量子機械学習の可能性について検討する。我々は,古典的機械学習技術とQML技術を組み合わせたアプローチである。このハイブリッドモデルは,重ね合わせや絡み合いなどの量子特性を活用して,トレーニング時間精度とスケーラビリティを指標として,古典的およびQMLモデルを比較した結果,QMLモデルは,競争的なトレーニング時間を提供し,予測精度を改善した予測精度を向上することを示す。

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