論文の概要: Quantum Computing -- Strategic Recommendations for the Industry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08578v1
• Date: Tue, 13 Jan 2026 13:58:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:19.225328
• Title: Quantum Computing -- Strategic Recommendations for the Industry
• Title（参考訳）: 量子コンピューティング - 産業のための戦略的勧告-
• Authors: Marvin Erdmann, Lukas Karch, Abhishek Awasthi, Caitlin Isobel Jones, Pallavi Bhardwaj, Florian Krellner, Jonas Stein, Claudia Linnhoff-Popien, Nico Kraus, Peter Eder, Sarah Braun, Tong Liu,
• Abstract要約: 本稿では,異なる量子アーキテクチャとプロバイダからハードウェアトラジェクトリを合成する。 標準化されたトラヒックライト評価フレームワークの下で、現実のユースケースの成熟度と可能性を評価する。 提案した研究の核心は、最適化問題と機械学習応用の領域におけるユースケース評価である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.489537192567809
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This whitepaper surveys the current landscape and short- to mid-term prospects for quantum-enabled optimization and machine learning use cases in industrial settings. Grounded in the QCHALLenge program, it synthesizes hardware trajectories from different quantum architectures and providers, and assesses their maturity and potential for real-world use cases under a standardized traffic-light evaluation framework. We provide a concise summary of relevant hardware roadmaps, distinguishing superconducting and ion-trap technologies, their current states, modalities, and projected scaling trajectories. The core of the presented work are the use case evaluations in the domains of optimization problems and machine learning applications. For the conducted experiments, we apply a consistent set of evaluation criteria (model formulation, scalability, solution quality, runtime, and transferability) which are assessed in a shared system of three categories, ranging from optimistic (solutions produced by quantum computers are competitive with classical methods and/or a clear path to a quantum advantage is shown) to pessimistic (significant hurdles prevent practical application of quantum solutions now and potentially in the future). The resulting verdicts illuminate where quantum approaches currently offer promise, where hybrid classical-quantum strategies are most viable, and where classical methods are expected to remain superior.
• Abstract（参考訳）: このホワイトペーパーは、産業環境における量子可能最適化と機械学習ユースケースの現在の状況と短期的、短期的な展望を調査します。 QCHALLengeプログラムに基づいて、異なる量子アーキテクチャやプロバイダからハードウェアトラジェクトリを合成し、標準化されたトラフィックライト評価フレームワークの下で、現実のユースケースの成熟度と可能性を評価する。 関連ハードウェアのロードマップを簡潔に要約し、超伝導とイオントラップ技術、その現状、モダリティ、および投影されたスケーリングトラジェクトリを区別する。 提案した研究の核心は、最適化問題と機械学習アプリケーションの領域におけるユースケース評価である。 実験では,楽観的(量子コンピュータが生成する解法は古典的手法と競合する)から悲観的(量子的解の実用的適用を現在かつ将来的に防止する重要なハードル)まで,3つのカテゴリの共有システムで評価される一貫した評価基準(モデル定式化,スケーラビリティ,ソリューション品質,実行性,転送可能性)を適用した。 結論は、量子アプローチが現在約束している場所、ハイブリッド古典量子戦略が最も有効であり、古典的手法が優位である場所を照らす。

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