論文の概要: Addressing the Current Challenges of Quantum Machine Learning through Multi-Chip Ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08782v2
• Date: Tue, 20 May 2025 09:56:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 12:33:37.370096
• Title: Addressing the Current Challenges of Quantum Machine Learning through Multi-Chip Ensembles
• Title（参考訳）: マルチチップ・アンサンブルによる量子機械学習の現状と課題
• Authors: Junghoon Justin Park, Jiook Cha, Samuel Yen-Chi Chen, Huan-Hsin Tseng, Shinjae Yoo,
• Abstract要約: 本稿では,これらのハードルを体系的に克服するマルチチップアンサンブルVQCフレームワークを提案する。 より小さく、独立に動作する量子チップのアンサンブル間の高次元計算により、我々のアプローチは明らかにバレンプラトーを緩和し、一般化を促進し、追加の緩和オーバーヘッドを伴わずに量子エラーバイアスと分散の両方を同時に減少させる。 これにより、標準的なベンチマークや現実世界のPhyloNet EEGデータセットで検証されているような、大規模なデータの堅牢な処理が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.3236800339513
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Practical Quantum Machine Learning (QML) is challenged by noise, limited scalability, and poor trainability in Variational Quantum Circuits (VQCs) on current hardware. We propose a multi-chip ensemble VQC framework that systematically overcomes these hurdles. By partitioning high-dimensional computations across ensembles of smaller, independently operating quantum chips and leveraging controlled inter-chip entanglement boundaries, our approach demonstrably mitigates barren plateaus, enhances generalization, and uniquely reduces both quantum error bias and variance simultaneously without additional mitigation overhead. This allows for robust processing of large-scale data, as validated on standard benchmarks (MNIST, FashionMNIST, CIFAR-10) and a real-world PhysioNet EEG dataset, aligning with emerging modular quantum hardware and paving the way for more scalable QML.
• Abstract（参考訳）: 実用的な量子機械学習(QML)は、現在のハードウェア上でのノイズ、限られたスケーラビリティ、および可変量子回路(VQC)のトレーニング容易性に悩まされている。 本稿では,これらのハードルを体系的に克服するマルチチップアンサンブルVQCフレームワークを提案する。 小型で独立に動作する量子チップのアンサンブルに高次元の計算を分割し、制御されたチップ間絡み合いの境界を利用することにより、我々のアプローチは明らかに不規則なプラトーを緩和し、一般化を促進し、量子エラーバイアスと分散を、追加の緩和オーバーヘッドなしで同時に減少させる。 これにより、標準ベンチマーク(MNIST、FashionMNIST、CIFAR-10)や現実世界のPhystoNet EEGデータセットで検証されるような、大規模データの堅牢な処理が可能になり、新たなモジュール量子ハードウェアと整合し、よりスケーラブルなQMLを実現することができる。

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