論文の概要: Exploring Quantum Machine Learning for Weather Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01422v1
• Date: Mon, 01 Sep 2025 12:28:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.687126
• Title: Exploring Quantum Machine Learning for Weather Forecasting
• Title（参考訳）: 気象予報のための量子機械学習の探索
• Authors: Maria Heloísa F. da Silva, Gleydson F. de Jesus, Christiano M. S. Nascimento, Valéria L. da Silva, Clebson Cruz,
• Abstract要約: 本稿では,NASAの地球規模のエネルギー資源予測(POWER)データベースから,実際の気象データに基づいて学習した量子ニューラルネットワーク(QNN)の実装について述べる。 以上の結果から,QNNは従来のリカレントニューラルネットワーク(RNN)よりも精度とロバスト性が高い可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weather forecasting plays a crucial role in supporting strategic decisions across various sectors, including agriculture, renewable energy production, and disaster management. However, the inherently dynamic and chaotic behavior of the atmosphere presents significant challenges to conventional predictive models. On the other hand, introducing quantum computing simulation techniques to the forecasting problems constitutes a promising alternative to overcome these challenges. In this context, this work explores the emerging intersection between quantum machine learning (QML) and climate forecasting. We present the implementation of a Quantum Neural Network (QNN) trained on real meteorological data from NASA's Prediction of Worldwide Energy Resources (POWER) database. The results show that QNN has the potential to outperform a classical Recurrent Neural Network (RNN) in terms of accuracy and adaptability to abrupt data shifts, particularly in wind speed prediction. Despite observed nonlinearities and architectural sensitivities, the QNN demonstrated robustness in handling temporal variability and faster convergence in temperature prediction. These findings highlight the potential of quantum models in short and medium term climate prediction, while also revealing key challenges and future directions for optimization and broader applicability.
• Abstract（参考訳）: 気象予報は、農業、再生可能エネルギー生産、災害管理など、様々な分野における戦略的決定を支援する上で重要な役割を果たしている。 しかしながら、大気の本質的にダイナミックでカオス的な振る舞いは、従来の予測モデルに重大な課題をもたらす。 一方、予測問題に対する量子コンピューティングシミュレーション技術の導入は、これらの課題を克服するための有望な代替手段である。 この文脈で、この研究は量子機械学習(QML)と気候予報の交わりの出現を探求する。 本稿では,NASAの地球規模のエネルギー資源予測(POWER)データベースから,実際の気象データに基づいて学習した量子ニューラルネットワーク(QNN)の実装について述べる。 その結果、QNNは、特に風速予測において、急激なデータシフトに対する精度と適応性の観点から、古典的リカレントニューラルネットワーク(RNN)より優れている可能性が示唆された。 観測された非線形性とアーキテクチャ上の感度にもかかわらず、QNNは時間的変動と温度予測の高速化に頑健性を示した。 これらの知見は、短期的および中期的な気候予測における量子モデルの可能性を強調し、また最適化のための重要な課題と将来の方向性を明らかにしている。

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