論文の概要: Uncertainty in Supply Chain Digital Twins: A Quantum-Classical Hybrid Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10254v1
- Date: Fri, 15 Nov 2024 15:02:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-18 15:37:40.289612
- Title: Uncertainty in Supply Chain Digital Twins: A Quantum-Classical Hybrid Approach
- Title(参考訳): サプライチェーン型ディジタル双生児の不確実性:量子-古典的ハイブリッドアプローチ
- Authors: Abdullah Abdullah, Fannya Ratana Sandjaja, Ayesha Abdul Majeed, Gyan Wickremasinghe, Karen Rafferty, Vishal Sharma,
- Abstract要約: 本研究では,量子古典型ハイブリッド機械学習(ML)モデルを用いた不確実性定量化(UQ)について検討する。
これは、量子コンピューティング技術がUQのデータ機能を、特に従来の方法と組み合わせることで、どのように変換できるかを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.8031328949697987
- License:
- Abstract: This study investigates uncertainty quantification (UQ) using quantum-classical hybrid machine learning (ML) models for applications in complex and dynamic fields, such as attaining resiliency in supply chain digital twins and financial risk assessment. Although quantum feature transformations have been integrated into ML models for complex data tasks, a gap exists in determining their impact on UQ within their hybrid architectures (quantum-classical approach). This work applies existing UQ techniques for different models within a hybrid framework, examining how quantum feature transformation affects uncertainty propagation. Increasing qubits from 4 to 16 shows varied model responsiveness to outlier detection (OD) samples, which is a critical factor for resilient decision-making in dynamic environments. This work shows how quantum computing techniques can transform data features for UQ, particularly when combined with traditional methods.
- Abstract(参考訳): 本研究では,サプライチェーンのディジタルツインにおけるレジリエンスの達成や金融リスク評価など,複雑・動的分野への応用を目的とした量子古典的ハイブリッド機械学習(ML)モデルを用いた不確実性定量化(UQ)について検討する。
量子特徴変換は複雑なデータタスクのためのMLモデルに統合されているが、ハイブリッドアーキテクチャ(量子古典的アプローチ)におけるUQへの影響を決定するにはギャップがある。
この研究は、ハイブリッドフレームワーク内の異なるモデルに対する既存のUQ技術を適用し、量子的特徴変換が不確実性伝播にどのように影響するかを調べる。
4から16までの量子ビットの増加は、動的環境における弾力性決定に重要な要因である外乱検出(OD)サンプルに対するモデル応答性を示す。
この研究は、特に従来の手法と組み合わせた場合、量子コンピューティング技術がUQのデータ機能をどのように変換できるかを示している。
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