論文の概要: QESM: A Leap Towards Quantum-Enhanced ML Emulation Framework for Earth and Climate Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01551v1
- Date: Wed, 2 Oct 2024 13:40:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 17:04:38.431139
- Title: QESM: A Leap Towards Quantum-Enhanced ML Emulation Framework for Earth and Climate Modeling
- Title（参考訳）: QESM:地球と気候モデリングのための量子強化MLエミュレーションフレームワークを目指して
- Authors: Adib Bazgir, Yuwen Zhang,
- Abstract要約: 現在の気候モデルは、十分な解像度がないため、しばしば正確さに苦しむ。
我々は、CNNのような従来のモデルを量子バージョンに置き換える。
これらの量子モデルは、気候関連の結果を予測する上でより正確であることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1652179599507607
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Current climate models often struggle with accuracy because they lack sufficient resolution, a limitation caused by computational constraints. This reduces the precision of weather forecasts and long-term climate predictions. To address this issue, we explored the use of quantum computing to enhance traditional machine learning (ML) models. We replaced conventional models like Convolutional Neural Networks (CNN), Multilayer Perceptrons (MLP), and Encoder-Decoder frameworks with their quantum versions: Quantum Convolutional Neural Networks (QCNN), Quantum Multilayer Perceptrons (QMLP), and Quantum Encoder-Decoders (QED). These quantum models proved to be more accurate in predicting climate-related outcomes compared to their classical counterparts. Using the ClimSim dataset, a large collection of climate data created specifically for ML-based climate prediction, we trained and tested these quantum models. Individually, the quantum models performed better, but their performance was further improved when we combined them using a meta-ensemble approach, which merged the strengths of each model to achieve the highest accuracy overall. This study demonstrates that quantum machine learning can significantly improve the resolution and accuracy of climate simulations. The results offer new possibilities for better predicting climate trends and weather events, which could have important implications for both scientific understanding and policy-making in the face of global climate challenges.
- Abstract（参考訳）: 現在の気候モデルは、計算の制約によって引き起こされる限界である十分な解像度が欠如しているため、しばしば正確性に苦しむ。
これにより天気予報と長期気象予報の精度が低下する。
この問題に対処するために、従来の機械学習(ML)モデルを強化するために量子コンピューティングの使用について検討した。
我々は、量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)、量子多層パーセプトロン(QMLP)、量子エンコーダ-デコーダ(QED)といった従来のモデルに置き換えた。
これらの量子モデルは、古典的なモデルに比べて、気候に関する結果を予測する上でより正確であることが判明した。
ClimSimデータセットは、MLベースの気候予測専用に作成された大量の気候データであり、これらの量子モデルをトレーニングし、テストした。
個々の量子モデルの性能は向上したが,メタアンサンブルアプローチを用いて組み合わせることで,それらの性能がさらに向上し,各モデルの強度を総合的に高い精度を達成することができた。
この研究は、量子機械学習が気候シミュレーションの解像度と精度を大幅に改善できることを示した。
この結果は、地球温暖化問題に直面した科学的理解と政策決定の両方に重要な影響を及ぼす可能性がある、気候のトレンドと気象イベントの予測を改善する新たな可能性を提供する。
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