論文の概要: Quantum Reinforcement Learning: Recent Advances and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14595v1
• Date: Thu, 16 Oct 2025 11:59:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.841162
• Title: Quantum Reinforcement Learning: Recent Advances and Future Directions
• Title（参考訳）: 量子強化学習の最近の進歩と今後の方向性
• Authors: Jawaher Kaldari, Shehbaz Tariq, Saif Al-Kuwari, Samuel Yen-Chi Chen, Symeon Chatzinotas, Hyundong Shin,
• Abstract要約: 強化学習は 未開のフロンティアとして 有望です QRLフレームワークのアルゴリズムやアーキテクチャ,SDKのサポートなど,包括的な分析を行う。 量子にインスパイアされた強化学習におけるイノベーションを促す有望なユースケースについて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.89638884527093
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As quantum machine learning continues to evolve, reinforcement learning stands out as a particularly promising yet underexplored frontier. In this survey, we investigate the recent advances in QRL to assess its potential in various applications. While QRL has generally received less attention than other quantum machine learning approaches, recent research reveals its distinct advantages and transversal applicability in both quantum and classical domains. We present a comprehensive analysis of the QRL framework, including its algorithms, architectures, and supporting SDK, as well as its applications in diverse fields. Additionally, we discuss the challenges and opportunities that QRL can unfold, highlighting promising use cases that may drive innovation in quantum-inspired reinforcement learning and catalyze its adoption in various interdisciplinary contexts.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習が進化を続けるにつれ、強化学習は特に有望だが未発見のフロンティアとして際立っている。 本稿では,QRLの最近の進歩を考察し,様々な応用におけるその可能性について検討する。 QRLは一般的に、他の量子機械学習アプローチよりもあまり注目されていないが、最近の研究では、量子と古典の両方の領域において、その明確な利点と超越性を明らかにしている。 本稿では、QRLフレームワークのアルゴリズム、アーキテクチャ、SDKのサポートを含む包括的な分析と、様々な分野の応用について述べる。 さらに、QRLが展開できる課題と機会について議論し、量子にインスパイアされた強化学習の革新を促し、様々な学際的な文脈でその採用を促進する有望なユースケースを強調した。

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