論文の概要: Supervised Quantum Machine Learning: A Future Outlook from Qubits to Enterprise Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24765v3
• Date: Tue, 10 Jun 2025 01:41:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 12:52:34.24305
• Title: Supervised Quantum Machine Learning: A Future Outlook from Qubits to Enterprise Applications
• Title（参考訳）: Supervised Quantum Machine Learning: キュービットからエンタープライズアプリケーションへの展望
• Authors: Srikanth Thudumu, Jason Fisher, Hung Du,
• Abstract要約: Supervised Quantum Machine Learning (QML)は、量子コンピューティングと古典的な機械学習の共通点である。 本稿では, 量子回路, 量子ニューラルネットワーク, 量子カーネル法などの手法に着目し, 教師付きQMLの最近の展開を概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6144680854063939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Supervised Quantum Machine Learning (QML) represents an intersection of quantum computing and classical machine learning, aiming to use quantum resources to support model training and inference. This paper reviews recent developments in supervised QML, focusing on methods such as variational quantum circuits, quantum neural networks, and quantum kernel methods, along with hybrid quantum-classical workflows. We examine recent experimental studies that show partial indications of quantum advantage and describe current limitations including noise, barren plateaus, scalability issues, and the lack of formal proofs of performance improvement over classical methods. The main contribution is a ten-year outlook (2025-2035) that outlines possible developments in supervised QML, including a roadmap describing conditions under which QML may be used in applied research and enterprise systems over the next decade.
• Abstract（参考訳）: Supervised Quantum Machine Learning (QML)は、量子コンピューティングと古典的な機械学習の共通部分であり、量子リソースを使用してモデルトレーニングと推論をサポートすることを目的としている。 本稿では, 量子回路, 量子ニューラルネットワーク, 量子カーネル法などの手法と, ハイブリッド量子古典的ワークフローに着目し, 教師付きQMLの最近の展開を概観する。 量子優位性の部分的な指標を示す最近の実験的研究について検討し、ノイズ、不毛な高原、スケーラビリティの問題、古典的手法による性能改善の正式な証明の欠如など、現在の制限について述べる。 主な貢献は10年間の展望(2025-2035)であり、今後10年間にQMLが応用研究やエンタープライズシステムで使用される可能性がある状況を説明するロードマップを含む、教師付きQMLの開発の可能性について概説している。

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