論文の概要: Exoplanetary atmospheres retrieval via a quantum extreme learning machine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03617v1
• Date: Wed, 03 Sep 2025 18:10:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 20:21:09.935566
• Title: Exoplanetary atmospheres retrieval via a quantum extreme learning machine
• Title（参考訳）: 量子極端学習マシンによる外惑星大気の探索
• Authors: Marco Vetrano, Tiziano Zingales, G. Massimo Palma, Salvatore Lorenzo,
• Abstract要約: 量子エクストリームラーニングマシン(QELM)を利用した大気検索の新しい手法を提案する。 QELMは、入力データを処理するためのブラックボックスとして量子システムを使用する量子機械学習技術である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The study of exoplanetary atmospheres traditionally relies on forward models to analytically compute the spectrum of an exoplanet by fine-tuning numerous chemical and physical parameters. However, the high-dimensionality of parameter space often results in a significant computational overhead. In this work, we introduce a novel approach to atmospheric retrieval leveraging on quantum extreme learning machines (QELMs). QELMs are quantum machine learning techniques that employ quantum systems as a black box for processing input data. In this work, we propose a framework for extracting exoplanetary atmospheric features using QELMs, employing an intrinsically fault-tolerant strategy suitable for near-term quantum devices, and we demonstrate such fault tolerance with a direct implementation on IBM Fez. The QELM architecture we present shows the potential of quantum computing in the analysis of astrophysical datasets and may, in the near-term future, unlock new computational tools to implement fast, efficient, and more accurate models in the study of exoplanetary atmospheres.
• Abstract（参考訳）: 伝統的に外惑星大気の研究は、多くの化学的および物理的パラメータを微調整することで、外惑星のスペクトルを解析的に計算する前方モデルに依存している。 しかし、パラメータ空間の高次元性はしばしば大きな計算オーバーヘッドをもたらす。 本研究では,量子極端学習機械(QELM)を利用した大気圏の探索手法を提案する。 QELMは、入力データを処理するためのブラックボックスとして量子システムを使用する量子機械学習技術である。 本稿では,QELMを用いて外惑星大気の特徴を抽出する枠組みを提案し,近距離量子デバイスに適した本質的なフォールトトレラント戦略を適用し,IBM Fez上での直接実装による耐故障性を示す。 提案するQELMアーキテクチャは、天体物理学的なデータセットの分析における量子コンピューティングの可能性を示し、近い将来、新しい計算ツールをアンロックして、外惑星大気の研究において、より高速で効率的、より正確なモデルを実装する可能性がある。

関連論文リスト

• Quantum Visual Fields with Neural Amplitude Encoding [70.86293548779774]
  本稿では2次元画像と3次元幾何場学習のための新しいタイプの量子入射ニューラル表現(QINR)を提案する。 QVFは古典的なデータを学習可能エネルギー多様体に接地したニューラル振幅符号化を用いて量子状態ベクトルに符号化する。 我々のアンサッツは、学習可能なパラメトリド量子回路の完全に絡み合った設計に従い、実際のヒルベルト空間で量子(単位)演算を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-14T17:59:52Z)
• Comparing Quantum Machine Learning Approaches in Astrophysical Signal Detection [1.2124551005857038]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-14T16:16:58Z)
• Extending Quantum Computing through Subspace, Embedding and Classical Molecular Dynamics Techniques [0.05185707610786576]
  量子コンピュータを用いた化学システムの研究を容易にする技術について概説する。 マルチスケール/マルチ物理シミュレーションワークフロー内に展開された量子選択型構成相互作用の実証-概念実証について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-22T15:37:00Z)
• Quantum Extreme Learning of molecular potential energy surfaces and force fields [5.13730975608994]
  量子ニューラルネットワークは、分子系のポテンシャルエネルギー表面と力場を学習するために用いられる。 この特定の教師付き学習ルーチンは、古典的コンピュータ上で実行される単純な線形回帰からなるリソース効率のトレーニングを可能にする。 我々は、任意の次元の分子を研究するために使用でき、NISQデバイスで即時使用するために最適化された設定をテストした。 他の教師付き学習ルーチンと比較して、提案されたセットアップは最小限の量子リソースを必要とするため、量子プラットフォーム上で直接実装することが可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T18:00:01Z)
• Symmetry-invariant quantum machine learning force fields [0.0]
  我々は、データに着想を得た、広範囲な物理関連対称性の集合を明示的に組み込んだ量子ニューラルネットワークを設計する。 この結果から,分子力場生成は量子機械学習の枠組みを生かして著しく利益を得る可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-19T16:15:53Z)
• Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
  本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。 我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。 これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z)
• Recent Advances for Quantum Neural Networks in Generative Learning [98.88205308106778]
  量子生成学習モデル(QGLM)は、古典的な学習モデルを上回る可能性がある。 機械学習の観点からQGLMの現状を概観する。 従来の機械学習タスクと量子物理学の両方におけるQGLMの潜在的な応用について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T07:32:57Z)
• On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
  そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。 私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T14:01:40Z)
• Quantum-tailored machine-learning characterization of a superconducting qubit [50.591267188664666]
  我々は,量子デバイスのダイナミクスを特徴付ける手法を開発し,デバイスパラメータを学習する。 このアプローチは、数値的に生成された実験データに基づいてトレーニングされた物理に依存しないリカレントニューラルネットワークより優れている。 このデモンストレーションは、ドメイン知識を活用することで、この特徴付けタスクの正確性と効率が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T15:58:57Z)
• Probing non-Markovian quantum dynamics with data-driven analysis: Beyond "black-box" machine learning models [0.0]
  オープン量子系の非マルコフ力学の解析に対するデータ駆動型アプローチを提案する。 提案手法では, 環境の有効次元と, 共同系環境量子力学のスペクトルを計測する。 オープン量子システムの様々なモデルを用いて提案手法の性能を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-26T14:27:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。