論文の概要: Quantum Computing for Automotive Applications: From Algorithms to Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14183v1
• Date: Sat, 21 Sep 2024 16:03:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 23:48:26.022392
• Title: Quantum Computing for Automotive Applications: From Algorithms to Applications
• Title（参考訳）: 自動車用量子コンピューティング:アルゴリズムから応用まで
• Authors: BMW Group Quantum Team, Johannes Klepsch, Jernej Rudi Finžgar, Florian Kiwit, Leonhard Hölscher, Marvin Erdmann, Lukas Müller, Chandan Kumar, Andre Luckow,
• Abstract要約: この章では、自動車のバリューチェーンにおける効率性、正確性、スケーラビリティを高めるために、最先端の量子アルゴリズムを調査します。 我々は, 短期および耐故障性アルゴリズムにおける鍵となる課題と, 産業応用におけるその実践的利用について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.99539571295432
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing could impact various industries, with the automotive industry with many computational challenges, from optimizing supply chains and manufacturing to vehicle engineering, being particularly promising. This chapter investigates state-of-the-art quantum algorithms to enhance efficiency, accuracy, and scalability across the automotive value chain. We explore recent advances in quantum optimization, machine learning, and numerical and chemistry simulations, highlighting their potential and limitations. We identify and discuss key challenges in near-term and fault-tolerant algorithms and their practical use in industrial applications. While quantum algorithms show potential in many application domains, current noisy intermediate-scale quantum hardware limits scale and, thus, business benefits. In the long term, fault-tolerant systems promise theoretical speedups; however, they also require further progress in hardware and software (e.\,g., related to error correction and data loading). We expect that with this progress, significant practical benefits will emerge eventually.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、サプライチェーンの最適化や製造から自動車工学まで、多くの計算上の課題を抱える自動車産業など、様々な産業に影響を与える可能性がある。 この章では、自動車のバリューチェーンにおける効率性、正確性、スケーラビリティを高めるために、最先端の量子アルゴリズムを調査します。 量子最適化、機械学習、数値および化学シミュレーションの最近の進歩を探求し、その可能性と限界を強調した。 我々は、短期および耐故障性アルゴリズムにおける鍵となる課題と、産業アプリケーションにおけるそれらの実践的利用を識別し、議論する。 量子アルゴリズムは多くのアプリケーション領域においてポテンシャルを示すが、現在のノイズの多い中間スケールの量子ハードウェアはスケールし、したがってビジネス上の利点がある。 長期的には、フォールトトレラントシステムは理論的なスピードアップを約束するが、ハードウェアとソフトウェアのさらなる進歩も必要である。 という。 エラー訂正とデータ読み込みに関連する)。 この進歩により、最終的には重要な実用的利益が生まれると期待している。

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