論文の概要: Opportunities and Challenges for Data Quality in the Era of Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00870v1
• Date: Sun, 30 Nov 2025 12:41:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.464442
• Title: Opportunities and Challenges for Data Quality in the Era of Quantum Computing
• Title（参考訳）: 量子コンピューティング時代におけるデータ品質の機会と課題
• Authors: Sven Groppe, Valter Uotila, Jinghua Groppe,
• Abstract要約: データ品質向上のための量子コンピューティングの潜在的な利点について検討する。 株式市場データにおけるボラティリティ体制の変化を検出するための技術的実装を提案する。 データ品質タスクに量子コンピューティングを適用する際の未解決の課題と制限を特定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.206623168926072
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In an era where data underpins decision-making across science, politics, and economics, ensuring high data quality is of paramount importance. Conventional computing algorithms for enhancing data quality, including anomaly detection, demand substantial computational resources, lengthy processing times, and extensive training datasets. This work aims to explore the potential advantages of quantum computing for enhancing data quality, with a particular focus on detection. We begin by examining quantum techniques that could replace key subroutines in conventional anomaly detection frameworks to mitigate their computational intensity. We then provide practical demonstrations of quantum-based anomaly detection methods, highlighting their capabilities. We present a technical implementation for detecting volatility regime changes in stock market data using quantum reservoir computing, which is a special type of quantum machine learning model. The experimental results indicate that quantum-based embeddings are a competitive alternative to classical ones in this particular example. Finally, we identify unresolved challenges and limitations in applying quantum computing to data quality tasks. Our findings open up new avenues for innovative research and commercial applications that aim to advance data quality through quantum technologies.
• Abstract（参考訳）: データが科学、政治、経済学にまたがる意思決定を支えている時代において、高いデータ品質を保証することが最重要課題である。 異常検出、相当な計算資源、長い処理時間、広範囲なトレーニングデータセットなど、データ品質を向上するための従来の計算アルゴリズム。 この研究は、検出に特に焦点をあてて、データ品質を向上させる量子コンピューティングの潜在的な利点を探求することを目的としている。 まず、従来の異常検出フレームワークのキーサブルーチンを置き換えて、計算強度を軽減できる量子技術について検討する。 次に、量子ベースの異常検出手法の実用的な実演を行い、その能力を強調する。 本稿では,特殊な量子機械学習モデルである量子貯水池計算を用いて,株式市場データのボラティリティ構造変化を検出するための技術的実装を提案する。 実験結果は、量子ベースの埋め込みが、この特定の例における古典的な埋め込みの競合的な代替であることを示している。 最後に、量子コンピューティングをデータ品質タスクに適用する際の未解決の課題と限界を特定する。 我々の発見は、量子技術によるデータ品質の向上を目的とした革新的な研究と商用アプリケーションのための新しい道を開く。

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