Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the status of current quantum machine learning software

論文の概要: On the status of current quantum machine learning software

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08962v1
Date: Tue, 11 Mar 2025 23:55:10 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-13 15:40:39.773358
Title: On the status of current quantum machine learning software
Title（参考訳）: 現在の量子機械学習ソフトウェアの現状について
Authors: Manish K. Gupta, Tomasz Rybotycki, Piotr Gawron,
Abstract要約: 実際に利用可能な量子デバイス上で,ハイブリッド量子古典モデルを動作させることがいかに困難かを検討する。また、そのような取り組みのコストとモデルの品質の変化を分析した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: The recent advancements in noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices implementation allow us to study their application to real-life computational problems. However, hardware challenges are not the only ones that hinder our quantum computation capabilities. Software limitations are the other, less explored side of this medal. Using satellite image segmentation as a task example, we investigated how difficult it is to run a hybrid quantum-classical model on a real, publicly available quantum device. We also analyzed the costs of such endeavor and the change in quality of model.
Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間規模量子(NISQ)デバイスの実装の最近の進歩により、現実の計算問題への応用の研究が可能となった。しかし、量子計算能力を妨げるのはハードウェアの問題だけではない。ソフトウェアの制限は、このメダルのもう1つ、あまり検討されていない側面です。衛星画像のセグメンテーションをタスクの例として用いて、実際の公開量子デバイス上でハイブリッド量子古典モデルを実行するのがいかに難しいかを検討した。また、そのような取り組みのコストとモデルの品質の変化を分析した。

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