論文の概要: QNN-VRCS: A Quantum Neural Network for Vehicle Road Cooperation Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12705v2
- Date: Thu, 23 Jan 2025 08:17:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-24 15:56:17.162109
- Title: QNN-VRCS: A Quantum Neural Network for Vehicle Road Cooperation Systems
- Title（参考訳）: QNN-VRCS:自動車道路協調システムのための量子ニューラルネットワーク
- Authors: Nouhaila Innan, Bikash K. Behera, Saif Al-Kuwari, Ahmed Farouk,
- Abstract要約: 本研究は、車載道路協調システム(VRCS)を強化するために量子コンピューティング技術を統合する。
本稿では、トラフィックデータ処理の複雑さをよりよく扱うために、最適化された量子ニューラルネットワーク(QNN)を提案する。
2つのトラフィックデータセットに対する実証的な評価は、我々のモデルは97.42%と84.08%の優れた分類精度を達成していることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7985570786346745
- License:
- Abstract: The escalating complexity of urban transportation systems, exacerbated by factors such as traffic congestion, diverse transportation modalities, and shifting commuter preferences, necessitates the development of more sophisticated analytical frameworks. Traditional computational approaches often struggle with the voluminous datasets generated by real-time sensor networks, and they generally lack the precision needed for accurate traffic prediction and efficient system optimization. This research integrates quantum computing techniques to enhance Vehicle Road Cooperation Systems (VRCS). By leveraging quantum algorithms, specifically $UU^{\dagger}$ and variational $UU^{\dagger}$, in conjunction with quantum image encoding methods such as Flexible Representation of Quantum Images (FRQI) and Novel Enhanced Quantum Representation (NEQR), we propose an optimized Quantum Neural Network (QNN). This QNN features adjustments in its entangled layer structure and training duration to better handle the complexities of traffic data processing. Empirical evaluations on two traffic datasets show that our model achieves superior classification accuracies of 97.42% and 84.08% and demonstrates remarkable robustness in various noise conditions. This study underscores the potential of quantum-enhanced 6G solutions in streamlining complex transportation systems, highlighting the pivotal role of quantum technologies in advancing intelligent transportation solutions.
- Abstract（参考訳）: 都市交通システムのエスカレートする複雑さは、交通渋滞、交通の多様さ、通勤の嗜好の変化などによって悪化し、より洗練された分析フレームワークの開発を必要としている。
従来の計算手法では、リアルタイムセンサーネットワークが生成する膨大なデータセットに悩まされることが多く、正確なトラフィック予測と効率的なシステム最適化に必要な精度が欠如している。
本研究は、車載道路協調システム(VRCS)を強化するために量子コンピューティング技術を統合する。
量子アルゴリズム、特に$U^{\dagger}$と変動型$U^{\dagger}$を、フレキシブルな量子画像表現(FRQI)や新しい量子表現(NEQR)などの量子画像符号化手法と併用することにより、最適化された量子ニューラルネットワーク(QNN)を提案する。
このQNNは、その絡み合った層構造と、トラフィックデータ処理の複雑さをよりよく扱うためのトレーニング期間を調整している。
2つのトラヒックデータセットの実証評価から,本モデルは97.42%,84.08%の優れた分類精度を達成し,様々な騒音条件下での顕著な堅牢性を示す。
この研究は、複雑な輸送システムの合理化における量子化6Gソリューションの可能性を強調し、インテリジェントな輸送ソリューションの進化における量子技術の役割を浮き彫りにしている。
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