論文の概要: Architectural Patterns for Designing Quantum Artificial Intelligence Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10487v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 04:11:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:38:19.897555
• Title: Architectural Patterns for Designing Quantum Artificial Intelligence Systems
• Title（参考訳）: 量子人工知能システム設計のためのアーキテクチャパターン
• Authors: Mykhailo Klymenko, Thong Hoang, Xiwei Xu, Zhenchang Xing, Muhammad Usman, Qinghua Lu, Liming Zhu,
• Abstract要約: 人工知能システムを強化するために量子コンピューティング技術を利用することで、トレーニングと推論時間を改善し、ノイズや敵攻撃に対する堅牢性を高め、精度を損なうことなくパラメータの数を減らすことが期待されている。 しかし、概念実証やシミュレーションを超えてこれらのシステムの実用的な応用を開発することは、量子ハードウェアの限界とそのようなシステムのソフトウェア工学における未発達の知識基盤によって大きな課題に直面している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.42535682546052
• License:
• Abstract: Utilising quantum computing technology to enhance artificial intelligence systems is expected to improve training and inference times, increase robustness against noise and adversarial attacks, and reduce the number of parameters without compromising accuracy. However, moving beyond proof-of-concept or simulations to develop practical applications of these systems while ensuring high software quality faces significant challenges due to the limitations of quantum hardware and the underdeveloped knowledge base in software engineering for such systems. In this work, we have conducted a systematic mapping study to identify the challenges and solutions associated with the software architecture of quantum-enhanced artificial intelligence systems. Our review uncovered several architectural patterns that describe how quantum components can be integrated into inference engines, as well as middleware patterns that facilitate communication between classical and quantum components. These insights have been compiled into a catalog of architectural patterns. Each pattern realises a trade-off between efficiency, scalability, trainability, simplicity, portability and deployability, and other software quality attributes.
• Abstract（参考訳）: 人工知能システムを強化するために量子コンピューティング技術を利用することで、トレーニングと推論時間を改善し、ノイズや敵攻撃に対する堅牢性を高め、精度を損なうことなくパラメータの数を減らすことが期待されている。 しかし、量子ハードウェアの限界とそのようなシステムのソフトウェア工学における未発達の知識基盤が原因で、概念実証やシミュレーションを超えて、これらのシステムの実用的な応用を開発しつつ、高いソフトウェア品質を確保することは重大な課題に直面している。 本研究では,量子化人工知能システムのソフトウェアアーキテクチャに関連する課題と解決策を特定するために,系統的なマッピング研究を行った。 我々のレビューでは、量子コンポーネントを推論エンジンに統合する方法を説明するいくつかのアーキテクチャパターンと、古典的および量子的コンポーネント間の通信を容易にするミドルウェアパターンを明らかにした。 これらの洞察はアーキテクチャパターンのカタログにまとめられている。 各パターンは、効率性、スケーラビリティ、トレーサビリティ、単純さ、移植性、デプロイ性、その他のソフトウェア品質特性のトレードオフを実現する。

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