論文の概要: Comparing Quantum Machine Learning Approaches in Astrophysical Signal Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19505v1
• Date: Mon, 14 Jul 2025 16:16:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-03 20:19:02.82898
• Title: Comparing Quantum Machine Learning Approaches in Astrophysical Signal Detection
• Title（参考訳）: 天体物理信号検出における量子機械学習手法の比較
• Authors: Mansur Ziiatdinov, Farida Farsian, Francesco Schilliró, Salvatore Distefano,
• Abstract要約: 4段階の量子機械学習(QML)ワークフローを提案する。 天体物理学領域におけるガンマ線バースト(GRB)信号検出を中心としたケーススタディにおいて,異なる手法とモデルについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2124551005857038
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Learning (ML) serves as a general-purpose, highly adaptable, and versatile framework for investigating complex systems across domains. However, the resulting computational resource demands, in terms of the number of parameters and the volume of data required to train ML models, can be high, often prohibitive. This is the case in astrophysics, where multimedia space data streams usually have to be analyzed. In this context, quantum computing emerges as a compelling and promising alternative, offering the potential to address these challenges in a feasible way. Specifically, a four-step quantum machine learning (QML) workflow is proposed encompassing data encoding, quantum circuit design, model training and evaluation. Then, focusing on the data encoding step, different techniques and models are investigated within a case study centered on the Gamma-Ray Bursts (GRB) signal detection in the astrophysics domain. The results thus obtained demonstrate the effectiveness of QML in astrophysics, highlighting the critical role of data encoding, which significantly affects the QML model performance.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、ドメイン間の複雑なシステムを調査するための汎用的で高度に適応可能で汎用的なフレームワークとして機能する。 しかし、結果の計算資源要求は、パラメータの数とMLモデルのトレーニングに必要なデータ量の観点からすると、高い、しばしば禁じられる。 これは、通常、マルチメディア空間データストリームを解析する必要がある天体物理学のケースである。 この文脈では、量子コンピューティングは魅力的で有望な代替手段として現れ、これらの課題に実現可能な方法で対処する可能性を提供する。 具体的には、データエンコーディング、量子回路設計、モデルトレーニング、評価を含む4段階の量子機械学習(QML)ワークフローを提案する。 次に, 天体物理学領域におけるガンマ線バースト(GRB)信号検出を中心としたケーススタディにおいて, データ符号化ステップ, 異なる技術, モデルについて検討した。 その結果、天体物理学におけるQMLの有効性を示し、QMLモデルの性能に大きな影響を及ぼすデータ符号化の重要な役割を強調した。

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