論文の概要: Exploring the application of quantum technologies to industrial and real-world use cases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03302v1
• Date: Tue, 06 May 2025 08:33:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.264379
• Title: Exploring the application of quantum technologies to industrial and real-world use cases
• Title（参考訳）: 量子技術の産業・現実世界への応用を探る
• Authors: Eneko Osaba, Esther Villar-Rodriguez, Izaskun Oregi,
• Abstract要約: 量子コンピューティングの最近の進歩は、実用性の時代につながっている。 この時代の目標は、量子コンピューティングを活用して、機械学習、最適化、物質シミュレーションといった分野における現実世界の問題を解決することである。 この写本は、このパラダイムにおける最近のコントリビューションを提示し、概説している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.44241702149260353
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in quantum computing are leading to an era of practical utility, enabling the tackling of increasingly complex problems. The goal of this era is to leverage quantum computing to solve real-world problems in fields such as machine learning, optimization, and material simulation, using revolutionary quantum methods and machines. All this progress has been achieved even while being immersed in the noisy intermediate-scale quantum era, characterized by the current devices' inability to process medium-scale complex problems efficiently. Consequently, there has been a surge of interest in quantum algorithms in various fields. Multiple factors have played a role in this extraordinary development, with three being particularly noteworthy: (i) the development of larger devices with enhanced interconnections between their constituent qubits, (ii) the development of specialized frameworks, and (iii) the existence of well-known or ready-to-use hybrid schemes that simplify the method development process. In this context, this manuscript presents and overviews some recent contributions within this paradigm, showcasing the potential of quantum computing to emerge as a significant research catalyst in the fields of machine learning and optimization in the coming years.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの最近の進歩は、実用性の時代へとつながり、ますます複雑な問題の解決を可能にしている。 この時代の目標は、量子コンピューティングを活用して、機械学習、最適化、物質シミュレーションといった分野における現実世界の問題を解決することである。 これらの進歩は、現在のデバイスが中規模複雑な問題を効率的に処理できないことが特徴で、ノイズの多い中間スケールの量子時代に没頭しているにもかかわらず達成されている。 その結果、様々な分野における量子アルゴリズムへの関心が高まっている。 この異常な発展において、複数の要因が重要な役割を果たしており、3つが特に注目すべき点である。 一 構成量子ビット間の相互接続性を高めた大型装置の開発。 (二)専門的な枠組みの整備、及び 三 方法開発プロセスを簡素化する、よく知られた、あるいは利用可能なハイブリッドスキームが存在すること。 この文脈では、このパラダイムにおける最近の貢献を概説し、今後数年間の機械学習と最適化の分野において、量子コンピューティングが重要な研究触媒として出現する可能性を示している。

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