論文の概要: Quantum Computing for Climate Resilience and Sustainability Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16296v1
- Date: Tue, 23 Jul 2024 08:54:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 17:56:16.942494
- Title: Quantum Computing for Climate Resilience and Sustainability Challenges
- Title（参考訳）: 気候変動と持続可能性問題のための量子コンピューティング
- Authors: Kin Tung Michael Ho, Kuan-Cheng Chen, Lily Lee, Felix Burt, Shang Yu, Po-Heng, Lee,
- Abstract要約: 気候変動予測と持続可能な開発のための量子機械学習と最適化技術の適用について検討する。
最新の研究と開発を合成することにより、QCと量子機械学習がマルチインフラシステムを気候中立性に最適化する方法について強調する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23558144417896584
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The escalating impacts of climate change and the increasing demand for sustainable development and natural resource management necessitate innovative technological solutions. Quantum computing (QC) has emerged as a promising tool with the potential to revolutionize these critical areas. This review explores the application of quantum machine learning and optimization techniques for climate change prediction and enhancing sustainable development. Traditional computational methods often fall short in handling the scale and complexity of climate models and natural resource management. Quantum advancements, however, offer significant improvements in computational efficiency and problem-solving capabilities. By synthesizing the latest research and developments, this paper highlights how QC and quantum machine learning can optimize multi-infrastructure systems towards climate neutrality. The paper also evaluates the performance of current quantum algorithms and hardware in practical applications and presents realistic cases, i.e., waste-to-energy in anaerobic digestion, disaster prevention in flooding prediction, and new material development for carbon capture. The integration of these quantum technologies promises to drive significant advancements in achieving climate resilience and sustainable development.
- Abstract（参考訳）: 気候変動のエスカレートする影響と持続可能な開発と天然資源管理への需要の増加は、革新的な技術的解決策を必要としている。
量子コンピューティング(QC)は、これらの重要な領域に革命をもたらす可能性を持つ有望なツールとして登場した。
本稿では、気候変動予測と持続可能な開発のための量子機械学習および最適化手法の適用について検討する。
伝統的な計算手法は、しばしば気候モデルや天然資源管理のスケールと複雑さを扱うのに不足する。
しかし、量子の進歩は計算効率と問題解決能力を大幅に改善する。
最新の研究と開発を合成することにより、QCと量子機械学習がマルチインフラシステムを気候中立性に最適化する方法について強調する。
また, 現状の量子アルゴリズムとハードウェアの性能評価を行い, 嫌気性消化における省エネルギー化, 浸水予測による防災, 炭素捕獲のための新しい材料開発など現実的な事例を提示する。
これらの量子技術の統合は、気候の回復力と持続可能な開発を達成する上で、大きな進歩をもたらすことを約束している。
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