論文の概要: Assessing Quantum Extreme Learning Machines for Software Testing in Practice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15494v3
- Date: Mon, 23 Dec 2024 14:14:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:53:51.927634
- Title: Assessing Quantum Extreme Learning Machines for Software Testing in Practice
- Title（参考訳）: ソフトウェアテスト実践のための量子エクストリーム学習マシンの評価
- Authors: Asmar Muqeet, Hassan Sartaj, Aitor Arrieta, Shaukat Ali, Paolo Arcaini, Maite Arratibel, Julie Marie Gjøby, Narasimha Raghavan Veeraragavan, Jan F. Nygård,
- Abstract要約: 量子ノイズが3つの産業的および実世界の古典的ソフトウェアテストケーススタディにおいてQELMに与える影響について検討する。
その結果,QELMは量子ノイズの影響が大きく,回帰タスクは250%,分類タスクは50%であった。
誤差軽減技術は耐雑音性を高めることができるが、平均3.0%の性能低下を達成することはできるが、その効果は文脈によって異なる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.687075675562935
- License:
- Abstract: Machine learning has been extensively applied for various classical software testing activities such as test generation, minimization, and prioritization. Along the same lines, recently, there has been interest in applying quantum machine learning to software testing. For example, Quantum Extreme Learning Machines (QELMs) were recently applied for testing classical software of industrial elevators. However, most studies on QELMs, whether in software testing or other areas, used ideal quantum simulators that fail to account for the noise in current quantum computers. While ideal simulations offer insight into QELM's theoretical capabilities, they do not enable studying their performance on current noisy quantum computers. To this end, we study how quantum noise affects QELM in three industrial and real-world classical software testing case studies, providing insights into QELMs' robustness to noise. Such insights assess QELMs potential as a viable solution for industrial software testing problems in today's noisy quantum computing. Our results show that QELMs are significantly affected by quantum noise, with a performance drop of 250% in regression tasks and 50% in classification tasks. Although introducing noise during both ML training and testing phases can improve results, the reduction is insufficient for practical applications. While error mitigation techniques can enhance noise resilience, achieving an average 3.0% performance drop in classification, but their effectiveness varies by context, highlighting the need for QELM-tailored error mitigation strategies.
- Abstract（参考訳）: 機械学習は、テスト生成、最小化、優先順位付けなど、様々な古典的なソフトウェアテスト活動に広く適用されてきた。
同じラインに沿って、最近は、ソフトウェアテストに量子機械学習を適用することに興味がある。
例えば、Quantum Extreme Learning Machines (QELMs) は、最近産業用エレベーターの古典的ソフトウェアをテストするために応用された。
しかし、QELMに関するほとんどの研究は、ソフトウェアテストや他の分野でも、現在の量子コンピュータのノイズを考慮できない理想的な量子シミュレータを用いていた。
理想的なシミュレーションはQELMの理論的能力に関する洞察を与えるが、現在のノイズの多い量子コンピュータでの性能の研究は不可能である。
そこで本研究では,量子ノイズがQELMにどのように影響するかを,産業用および実世界の3つの古典的ソフトウェアテストケーススタディで検討し,QELMのノイズに対する堅牢性について考察する。
このような洞察は、今日のノイズの多い量子コンピューティングにおいて、産業用ソフトウェアテスト問題の実行可能なソリューションとしてQELMの可能性を評価する。
その結果,QELMは量子ノイズの影響が大きく,回帰タスクは250%,分類タスクは50%であった。
MLトレーニングとテストフェーズの両方でノイズを発生させることは、結果を改善することができるが、実用的な応用には不十分である。
誤差緩和技術は耐雑音性を向上するが、平均3.0%の性能低下を達成することはできるが、その効果は文脈によって異なり、QELM調整誤差軽減戦略の必要性が強調される。
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