論文の概要: Quantum Neural Networks for Wind Energy Forecasting: A Comparative Study of Performance and Scalability with Classical Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22845v1
• Date: Sat, 28 Jun 2025 10:51:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.59698
• Title: Quantum Neural Networks for Wind Energy Forecasting: A Comparative Study of Performance and Scalability with Classical Models
• Title（参考訳）: 風力エネルギー予測のための量子ニューラルネットワーク:古典モデルによる性能と拡張性の比較研究
• Authors: Batuhan Hangun, Oguz Altun, Onder Eyecioglu,
• Abstract要約: 古典的な機械学習手法の強力な代替手段として量子ニューラルネットワーク(QNN)が登場している。 本研究は,風力タービンの出力予測のためのQNNの詳細な検討を行う。 実験により,QNNが従来のベンチマーク手法と競合する予測性能を達成できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum Neural Networks (QNNs), a prominent approach in Quantum Machine Learning (QML), are emerging as a powerful alternative to classical machine learning methods. Recent studies have focused on the applicability of QNNs to various tasks, such as time-series forecasting, prediction, and classification, across a wide range of applications, including cybersecurity and medical imaging. With the increased use of smart grids driven by the integration of renewable energy systems, machine learning plays an important role in predicting power demand and detecting system disturbances. This study provides an in-depth investigation of QNNs for predicting the power output of a wind turbine. We assess the predictive performance and simulation time of six QNN configurations that are based on the Z Feature Map for data encoding and varying ansatz structures. Through detailed cross-validation experiments and tests on an unseen hold-out dataset, we experimentally demonstrate that QNNs can achieve predictive performance that is competitive with, and in some cases marginally better than, the benchmarked classical approaches. Our results also reveal the effects of dataset size and circuit complexity on predictive performance and simulation time. We believe our findings will offer valuable insights for researchers in the energy domain who wish to incorporate quantum machine learning into their work.
• Abstract（参考訳）: 量子ニューラルネットワーク(Quantum Neural Networks, QNN)は、量子機械学習(Quantum Machine Learning, QML)において、古典的な機械学習手法の強力な代替手段として出現している。 近年の研究では、サイバーセキュリティや医用画像などの幅広い応用において、時系列予測、予測、分類といった様々なタスクにQNNを適用することに焦点を当てている。 再生可能エネルギーシステムの統合によるスマートグリッドの利用の増加により、機械学習は電力需要の予測とシステム障害の検出において重要な役割を果たす。 本研究は,風力タービンの出力予測のためのQNNの詳細な検討を行う。 データエンコーディングと様々なアンサッツ構造に対するZ特徴マップに基づく6つのQNN構成の予測性能とシミュレーション時間を評価する。 未確認のホールドアウトデータセット上での詳細なクロスバリデーション実験とテストを通じて、QNNが競合する予測性能を達成できることを実験的に実証し、場合によってはベンチマークされた古典的アプローチよりもはるかに優れていることを示す。 また,データセットのサイズと回路の複雑さが予測性能およびシミュレーション時間に与える影響を明らかにした。 私たちの発見は、量子機械学習を研究に取り入れたいと願うエネルギー分野の研究者に貴重な洞察を与えるだろうと考えています。

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