論文の概要: Advances in Machine Learning: Where Can Quantum Techniques Help?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08379v1
- Date: Fri, 11 Jul 2025 07:47:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.282484
- Title: Advances in Machine Learning: Where Can Quantum Techniques Help?
- Title（参考訳）: 機械学習の進歩:量子技術はどんな助けになるのか?
- Authors: Samarth Kashyap, Rohit K Ramakrishnan, Kumari Jyoti, Apoorva D Patel,
- Abstract要約: 量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングと人工知能の交差点における有望なフロンティアである。
本稿では,従来の機械学習の計算ボトルネックに対処するQMLの可能性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Quantum Machine Learning (QML) represents a promising frontier at the intersection of quantum computing and artificial intelligence, aiming to leverage quantum computational advantages to enhance data-driven tasks. This review explores the potential of QML to address the computational bottlenecks of classical machine learning, particularly in processing complex datasets. We introduce the theoretical foundations of QML, including quantum data encoding, quantum learning theory and optimization techniques, while categorizing QML approaches based on data type and computational architecture. It is well-established that quantum computational advantages are problem-dependent, and so potentially useful directions for QML need to be systematically identified. Key developments, such as Quantum Principal Component Analysis, quantum-enhanced sensing and applications in material science, are critically evaluated for their theoretical speed-ups and practical limitations. The challenges posed by Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices, including hardware noise, scalability constraints and data encoding overheads, are discussed in detail. We also outline future directions, emphasizing the need for quantum-native algorithms, improved error correction, and realistic benchmarks to bridge the gap between theoretical promise and practical deployment. This comprehensive analysis underscores that while QML has significant potential for specific applications such as quantum chemistry and sensing, its broader utility in real-world scenarios remains contingent on overcoming technological and methodological hurdles.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングと人工知能の交差点における有望なフロンティアであり、量子計算の利点を活用してデータ駆動タスクを強化することを目指している。
本稿では,従来の機械学習,特に複雑なデータセット処理における計算ボトルネックに対処するQMLの可能性について検討する。
データ型と計算アーキテクチャに基づいたQMLアプローチを分類しながら、量子データ符号化、量子学習理論、最適化技術を含むQMLの理論的基礎を紹介する。
量子計算の優位性は問題に依存しており、QMLにとって潜在的に有用な方向を体系的に同定する必要があることは確実である。
量子主成分分析(Quantum principal Component Analysis)、量子強化センシング(quantum-enhanced Sensor)、物質科学への応用などの重要な発展は、理論的なスピードアップと実用的限界によって批判的に評価されている。
ハードウェアノイズやスケーラビリティの制約,データエンコーディングオーバーヘッドなど,NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)デバイスがもたらす課題について,詳しく論じる。
また、将来的な方向性を概説し、量子ネイティブアルゴリズムの必要性を強調し、エラー修正を改善し、理論的な約束と実践的なデプロイメントのギャップを埋めるための現実的なベンチマークも行います。
この包括的分析は、QMLは量子化学やセンシングのような特定の応用に有意な可能性を秘めているが、現実のシナリオにおけるより広範な実用性は、技術的なハードルと方法論的ハードルを克服する上で重要なものであることを示している。
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