論文の概要: Satellite image classification with neural quantum kernels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20356v2
• Date: Tue, 04 Mar 2025 08:26:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 23:34:11.719934
• Title: Satellite image classification with neural quantum kernels
• Title（参考訳）: ニューラル量子カーネルを用いた衛星画像分類
• Authors: Pablo Rodriguez-Grasa, Robert Farzan-Rodriguez, Gabriele Novelli, Yue Ban, Mikel Sanz,
• Abstract要約: 本稿では,量子機械学習技術を用いた衛星画像の分類手法を提案する。 我々は、ソーラーパネルを含む画像の分類に焦点をあて、複雑な現実世界の分類問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0699049312989311
• License:
• Abstract: Achieving practical applications of quantum machine learning for real-world scenarios remains challenging despite significant theoretical progress. This paper proposes a novel approach for classifying satellite images, a task of particular relevance to the earth observation (EO) industry, using quantum machine learning techniques. Specifically, we focus on classifying images that contain solar panels, addressing a complex real-world classification problem. Our approach begins with classical pre-processing to reduce the dimensionality of the satellite image dataset. We then apply neural quantum kernels (NQKs)-quantum kernels derived from trained quantum neural networks (QNNs)-for classification. We evaluate several strategies within this framework, demonstrating results that are competitive with the best classical methods. Key findings include the robustness of or results and their scalability, with successful performance achieved up to 8 qubits.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習の現実のシナリオに対する実践的な応用を達成することは、理論上の大きな進歩にもかかわらず、依然として困難である。 本稿では、量子機械学習技術を用いて、地球観測(EO)産業に特に関連する課題である衛星画像の分類手法を提案する。 具体的には、ソーラーパネルを含む画像の分類に焦点をあて、複雑な現実世界の分類問題に対処する。 我々のアプローチは、衛星画像データセットの次元性を減らすために、古典的な前処理から始まります。 次に、トレーニングされた量子ニューラルネットワーク(QNN)から派生したニューラルネットワーク(NQK)量子カーネルを分類に適用する。 このフレームワーク内のいくつかの戦略を評価し、最も優れた古典的手法と競合する結果を示す。 主な発見は、結果の堅牢性とスケーラビリティであり、パフォーマンスは最大8キュービットまで達成されている。

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