論文の概要: Assessing Quantum Extreme Learning Machines for Software Testing in Practice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15494v4
- Date: Sat, 27 Sep 2025 16:15:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 20:10:04.169847
- 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: QELM(Quantum Extreme Learning Machines)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。
3つの古典的ソフトウェアテストケーススタディにおいて,量子ノイズがQELMに与える影響について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.441803850794365
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Machine learning has been extensively applied for classical software testing activities such as test generation, minimization, and prioritization. Along the same lines, there has been interest in applying quantum machine learning to classical software testing. For example, Quantum Extreme Learning Machines (QELMs) were recently applied for testing classical software of industrial elevators. However, studies on QELMs, whether in software testing or other areas, used ideal 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 classical software testing case studies, providing insights into QELMs' robustness to noise for software testing applications. Such insights assess QELMs potential as a viable solution for 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 and 50% in classification software testing tasks. Quantum noise also increases uncertainty in QELM models, producing a saturation effect where larger qubit counts make the models increasingly random and unreliable. While error mitigation techniques can enhance noise resilience, achieving an average 3% performance drop in classification, their effectiveness varies by context. For classification tasks, QLEAR performs well, whereas Zero Noise Extrapolation is more effective for regression and smaller qubit counts. However, no single mitigation approach consistently reduces uncertainty across tasks or scales reliably as the number of qubits increases, highlighting the need for QELM-tailored strategies.
- Abstract（参考訳）: 機械学習は、テスト生成、最小化、優先順位付けといった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、古典的なソフトウェアテストに量子機械学習を適用することに関心がある。
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,3つの古典的ソフトウェアテストケーススタディにおいて,量子ノイズがQELMに与える影響について検討し,ソフトウェアテストアプリケーションにおけるQELMの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、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は量子ノイズに大きく影響され,性能は250%低下し,ソフトウェアテストタスクは50%低下した。
量子ノイズはまたQELMモデルの不確実性を高め、より大きい量子ビット数でモデルをランダムで信頼性の低いものにする飽和効果を生み出す。
誤差軽減技術は耐雑音性を高め、平均3%の性能低下を達成するが、その効果は文脈によって異なる。
分類タスクでは、QLEARはよく機能するが、Zero Noise Extrapolationは回帰とより小さなキュービット数に対してより効果的である。
しかしながら、単一緩和アプローチは、キュービット数が増加するにつれてタスクやスケール間の不確実性を確実に低減し、QELM調整戦略の必要性を強調している。
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