論文の概要: Quantum-Assisted Machine Learning Models for Enhanced Weather Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23408v1
- Date: Sun, 30 Mar 2025 12:03:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-01 19:35:57.106116
- Title: Quantum-Assisted Machine Learning Models for Enhanced Weather Prediction
- Title（参考訳）: 気象予測のための量子支援機械学習モデル
- Authors: Saiyam Sakhuja, Shivanshu Siyanwal, Abhishek Tiwari, Britant, Savita Kashyap,
- Abstract要約: 量子機械学習(QML)は、予測モデリング能力を改善するために量子コンピューティングを使用することで、天気予報に対する革命的なアプローチとして提示される。
本研究では,量子ゲート型リカレントユニット(QGRU),量子ニューラルネットワーク(QNN),量子長短期記憶(QLSTM),変分量子回路(VQC),量子支援ベクトルマシン(QSVM)などのQMLモデルを適用する。
その結果、QMLモデルは予測と分類の両方において、特に二項分類において妥当な精度を達成できることを示した。
本研究は、天気予報・舗装におけるQMLの実現可能性に関する知見を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8458496687170665
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum Machine Learning (QML) presents as a revolutionary approach to weather forecasting by using quantum computing to improve predictive modeling capabilities. In this study, we apply QML models, including Quantum Gated Recurrent Units (QGRUs), Quantum Neural Networks (QNNs), Quantum Long Short-Term Memory(QLSTM), Variational Quantum Circuits(VQCs), and Quantum Support Vector Machines(QSVMs), to analyze meteorological time-series data from the ERA5 dataset. Our methodology includes preprocessing meteorological features, implementing QML architectures for both classification and regression tasks. The results demonstrate that QML models can achieve reasonable accuracy in both prediction and classification tasks, particularly in binary classification. However, challenges such as quantum hardware limitations and noise affect scalability and generalization. This research provides insights into the feasibility of QML for weather prediction, paving the way for further exploration of hybrid quantum-classical frameworks to enhance meteorological forecasting.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、予測モデリング能力を改善するために量子コンピューティングを使用することで、天気予報に対する革命的なアプローチとして提示される。
本研究では,量子Gated Recurrent Units (QGRUs), Quantum Neural Networks (QNNs), Quantum Long Short-Term Memory (QLSTM), Variational Quantum Circuits (VQCs), Quantum Support Vector Machines (QSVMs)を含むQMLモデルを用いて,ERA5データセットからの気象時系列データを解析する。
本手法は,気象特性の事前処理,分類処理と回帰処理の両方にQMLアーキテクチャを実装することを含む。
その結果、QMLモデルは予測と分類の両方において、特に二項分類において妥当な精度を達成できることを示した。
しかし、量子ハードウェアの制限やノイズといった課題はスケーラビリティや一般化に影響を及ぼす。
本研究はQMLによる気象予報の実現可能性に関する知見を提供し、気象予報を強化するためのハイブリッド量子古典的フレームワークのさらなる探索の道を開くものである。
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