論文の概要: Quantum Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12292v1
• Date: Sat, 14 Jun 2025 00:58:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:45.69187
• Title: Quantum Machine Learning
• Title（参考訳）: 量子機械学習
• Authors: Muhammad Usman,
• Abstract要約: 量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの先進的なユースケースの一つとして広く考えられている。 本章では、QMLの基本について紹介し、QMLの分野における最近の進歩と今後の動向について概観する。 MLタスクにおいて量子優位を達成するための重要な機会を強調し、現在QMLの分野で直面しているいくつかのオープンな課題について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8544206632559302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The meteoric rise of artificial intelligence in recent years has seen machine learning methods become ubiquitous in modern science, technology, and industry. Concurrently, the emergence of programmable quantum computers, coupled with the expectation that large-scale fault-tolerant machines will follow in the near to medium-term future, has led to much speculation about the prospect of quantum machine learning (QML), namely machine learning (ML) solutions which take advantage of quantum properties to outperform their classical counterparts. Indeed, QML is widely considered as one of the front-running use cases for quantum computing. In recent years, research in QML has gained significant global momentum. In this chapter, we introduce the fundamentals of QML and provide a brief overview of the recent progress and future trends in the field of QML. We highlight key opportunities for achieving quantum advantage in ML tasks, as well as describe some open challenges currently facing the field of QML. Specifically in the context of cybersecurity, we introduce the potential for QML in defence and security-sensitive applications, where it has been predicted that the seamless integration of quantum computing into ML will herald the development of robust and reliable QML systems, resilient against sophisticated threats arising from data manipulation and poisoning.
• Abstract（参考訳）: 近年の人工知能の台頭により、現代の科学、技術、産業では機械学習の手法が普及している。 同時に、プログラム可能な量子コンピュータの出現は、大規模フォールトトレラントマシンが近未来から中期にかけて続くという期待と相まって、量子機械学習(QML)、すなわち、量子特性を利用した機械学習(ML)ソリューションの展望について多くの憶測を呼んだ。 実際、QMLは量子コンピューティングの先進的なユースケースの1つとして広く考えられている。 近年、QMLの研究は世界的な勢いを増している。 本章では、QMLの基本について紹介し、QMLの分野における最近の進歩と今後の動向について概観する。 MLタスクにおいて量子優位を達成するための重要な機会を強調し、現在QMLの分野で直面しているいくつかのオープンな課題について説明する。 具体的には、サイバーセキュリティの文脈において、防衛およびセキュリティに敏感なアプリケーションにおけるQMLの可能性を紹介し、量子コンピューティングのMLへのシームレスな統合は、堅牢で信頼性の高いQMLシステムの開発を先導するものと予測されている。

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