論文の概要: Opportunities and challenges of quantum computing for climate modelling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10488v1
- Date: Fri, 14 Feb 2025 12:25:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:09:05.796316
- Title: Opportunities and challenges of quantum computing for climate modelling
- Title（参考訳）: 気候モデリングにおける量子コンピューティングの可能性と課題
- Authors: Mierk Schwabe, Lorenzo Pastori, Inés de Vega, Pierre Gentine, Luigi Iapichino, Valtteri Lahtinen, Martin Leib, Jeanette M. Lorenz, Veronika Eyring,
- Abstract要約: 気候変動への適応には、堅牢な気候予測が必要である。
これらの射影の不確かさは大きい。
機械学習ベースのハイブリッドESMの新たな開発は、システム的にエラーを低減させる大きな可能性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14545361651988323
- License:
- Abstract: Adaptation to climate change requires robust climate projections, yet the uncertainty in these projections performed by ensembles of Earth system models (ESMs) remains large. This is mainly due to uncertainties in the representation of subgrid-scale processes such as turbulence or convection that are partly alleviated at higher resolution. New developments in machine learning-based hybrid ESMs demonstrate great potential for systematically reduced errors compared to traditional ESMs. Building on the work of hybrid (physics + AI) ESMs, we here discuss the additional potential of further improving and accelerating climate models with quantum computing. We discuss how quantum computers could accelerate climate models by solving the underlying differential equations faster, how quantum machine learning could better represent subgrid-scale phenomena in ESMs even with currently available noisy intermediate-scale quantum devices, how quantum algorithms aimed at solving optimisation problems could assist in tuning the many parameters in ESMs, a currently time-consuming and challenging process, and how quantum computers could aid in the analysis of climate models. We also discuss hurdles and obstacles facing current quantum computing paradigms. Strong interdisciplinary collaboration between climate scientists and quantum computing experts could help overcome these hurdles and harness the potential of quantum computing for this urgent topic.
- Abstract（参考訳）: 気候変動への適応には堅牢な気候予測が必要であるが、地球系モデル(ESM)のアンサンブルによる予測の不確実性は依然として大きい。
これは主に、高分解能で部分的に緩和される乱流や対流のようなサブグリッドスケールの過程の表現の不確かさによるものである。
機械学習ベースのハイブリッドESMの新たな開発は、従来のESMと比較して、体系的にエラーを削減できる大きな可能性を示している。
ハイブリッド(物理+AI)ESMの研究に基づいて、量子コンピューティングによる気候モデルの改善と加速のさらなる可能性について論じる。
我々は、量子コンピュータが、基礎となる微分方程式を高速に解き、量子機械学習がESMのサブグリッドスケール現象をいかに表現できるか、最適化問題の解決を目的とした量子アルゴリズムがESMの多くのパラメータを調整するのにどのように役立つか、現在時間がかかり挑戦的なプロセス、量子コンピュータが気候モデルの分析にどう役立つか、について論じる。
また、現在の量子コンピューティングパラダイムに直面するハードルや障害についても論じる。
気候科学者と量子コンピューティングの専門家との強い学際的なコラボレーションは、これらのハードルを克服し、この急激なトピックに量子コンピューティングの可能性を活用するのに役立つだろう。
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