論文の概要: Hybrid Photonic-Quantum Reservoir Computing For Time-Series Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09218v1
• Date: Thu, 13 Nov 2025 01:41:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-13 22:34:54.470302
• Title: Hybrid Photonic-Quantum Reservoir Computing For Time-Series Prediction
• Title（参考訳）: 時系列予測のためのハイブリッドフォトニック量子貯留層計算
• Authors: Oishik Kar, Aswath Babu H,
• Abstract要約: 本稿では,HPQRC(Hybrid Photonic-Quantum Reservoir Computing)パラダイムの設計と実装について検討する。 これは、フォトニック系の高速並列性と、複雑な非線形力学をモデル化する量子貯水池の容量を結合させる。 我々は、HPQRCが古典的モデルと量子的モデルの両方よりも計算時間が少なく、はるかに高い精度が得られることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motivated by the perspective of advanced time-series prediction and exploitation of Quantum Reservoir Computing (QRC), we explored the design and implementation of a Hybrid Photonic-Quantum Reservoir Computing (HPQRC) paradigm. It brings together the high-speed parallelism of photonic systems with the quantum reservoir's capacity of modeling complex, nonlinear dynamics, and hence acts as a powerful tool for performing real-time prediction in resource resource-constrained environment with low latency. We have engineered a solution using this architecture to address issues like computational bottlenecks, energy inefficiency, and sensitivity to noise that are common in existing reservoir computing models. Our simulation results show that HPQRC attains much higher accuracy with lower computational time than both classical and quantum-only models. This model is robust when environments are noisy and scales well across large datasets, and therefore is suitable for application on diverse problems such as financial forecasting, industrial automation, and smart sensor networks. Our results substantiate that HPQRC performs significantly faster than traditional architectures and could be a viable and highly scalable platform for actual edge computing systems. Overall, HPQRC demonstrates significant advancements in time series modeling capabilities. In combination with enhanced predictive accuracy with reduced computational requirements, HPQRC establishes itself as an effective analytical tool for complex dynamic systems that require both precision and processing efficiency.
• Abstract（参考訳）: 我々は,高度な時系列予測と量子貯留層コンピューティング(QRC)の活用の観点から,ハイブリッドフォトニック量子貯留層コンピューティング(HPQRC)のパラダイムの設計と実装について検討した。 これは、フォトニックシステムの高速並列性と、複雑な非線形力学をモデル化する量子貯水池の容量を結合し、低レイテンシでリソース制約環境においてリアルタイム予測を行う強力なツールとして機能する。 我々は、このアーキテクチャを用いて、計算ボトルネック、エネルギー不効率、既存の貯水池コンピューティングモデルに共通するノイズに対する感度といった問題に対処するソリューションを設計した。 シミュレーションの結果,HPQRCは古典的モデルと量子的モデルの両方よりも計算時間が少なく,精度が高いことがわかった。 このモデルは、環境が騒々しく、大規模なデータセットにわたってうまくスケールしている場合、堅牢であるため、財務予測、産業自動化、スマートセンサーネットワークといった様々な問題に適用するのに適している。 我々の結果は,HPQRCが従来のアーキテクチャよりもはるかに高速に動作し,実際のエッジコンピューティングシステムにおいて,実行可能かつスケーラブルなプラットフォームになり得ることを裏付けている。 全体として、HPQRCは時系列モデリング機能の大幅な進歩を示している。 HPQRCは予測精度の向上と計算要求の削減と組み合わせて、精度と処理効率の両方を必要とする複雑な力学系の効果的な解析ツールとして自らを確立している。

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