論文の概要: AQ-PINNs: Attention-Enhanced Quantum Physics-Informed Neural Networks for Carbon-Efficient Climate Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01626v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 05:52:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 02:43:06.884252
• Title: AQ-PINNs: Attention-Enhanced Quantum Physics-Informed Neural Networks for Carbon-Efficient Climate Modeling
• Title（参考訳）: AQ-PINN:炭素効率気候モデリングのための注意力強化量子物理学インフォームドニューラルネットワーク
• Authors: Siddhant Dutta, Nouhaila Innan, Sadok Ben Yahia, Muhammad Shafique,
• Abstract要約: 本稿では,これらの課題に対処するための量子物理学情報ニューラルネットワークモデル(AQ-PINN)を提案する。 このアプローチは、気候モデリングのための物理情報ニューラルネットワーク(PINN)に量子コンピューティング技術を統合する。 AQ-PINNは,従来のマルチヘッド自己保持法と比較して,モデルパラメータの51.51%削減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.12923730892552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing computational demands of artificial intelligence (AI) in addressing climate change raise significant concerns about inefficiencies and environmental impact, as highlighted by the Jevons paradox. We propose an attention-enhanced quantum physics-informed neural networks model (AQ-PINNs) to tackle these challenges. This approach integrates quantum computing techniques into physics-informed neural networks (PINNs) for climate modeling, aiming to enhance predictive accuracy in fluid dynamics governed by the Navier-Stokes equations while reducing the computational burden and carbon footprint. By harnessing variational quantum multi-head self-attention mechanisms, our AQ-PINNs achieve a 51.51% reduction in model parameters compared to classical multi-head self-attention methods while maintaining comparable convergence and loss. It also employs quantum tensor networks to enhance representational capacity, which can lead to more efficient gradient computations and reduced susceptibility to barren plateaus. Our AQ-PINNs represent a crucial step towards more sustainable and effective climate modeling solutions.
• Abstract（参考訳）: 気候変動に対処する人工知能(AI)の計算需要の増大は、Jevonsパラドックスで強調されているように、非効率性と環境への影響に関する重大な懸念を提起する。 本稿では,これらの課題に対処するための量子物理学情報ニューラルネットワークモデル(AQ-PINN)を提案する。 このアプローチは、計算負担と炭素フットプリントを低減しつつ、Navier-Stokes方程式によって制御される流体力学の予測精度を高めることを目的として、物理情報ニューラルネットワーク(PINN)に量子コンピューティング技術を統合する。 我々のAQ-PINNは、変動型量子多頭部自己保持機構を利用することで、古典的多頭部自己保持法と比較して、モデルパラメータの51.51%削減を実現し、コンバージェンスとロスを同等に維持する。 また、量子テンソルネットワークを用いて表現能力を高め、より効率的な勾配計算とバレンプラトーへの感受性の低下につながる。 我々のAQ-PINNは、より持続的で効果的な気候モデリングソリューションへの重要な一歩である。

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