論文の概要: IonSense-QKG: A Quantum-Readiness Metadata Framework for Lithium-Ion Battery Dataset Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.01286v1
• Date: Wed, 01 Jul 2026 09:46:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-03 19:45:08.523854
• Title: IonSense-QKG: A Quantum-Readiness Metadata Framework for Lithium-Ion Battery Dataset Discovery
• Title（参考訳）: IonSense-QKG:リチウムイオン電池データ発見のための量子可視メタデータフレームワーク
• Abstract要約: 本稿では,リチウムイオン電池のデータセット発見のための量子可読性メタデータフレームワークIonSense-QKGを提案する。 将来のハイブリッド量子古典バッテリーベンチマークの候補リソースとしてデータセットをランク付けするために、透明な量子準備スコアが導入される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Public lithium-ion battery datasets are increasingly used for state-of-health estimation, remaining-useful-life prediction, anomaly detection, electrochemical diagnostics, second-life analytics, and battery safety research. However, these datasets vary substantially in chemistry, modality, scale, label quality, sequence structure, access status, and preprocessing complexity. These differences directly affect whether a dataset is feasible for near-term hybrid quantum-classical machine-learning workflows. This paper presents IonSense-QKG, a quantum-readiness metadata framework for lithium-ion battery dataset discovery. Starting from the EV-Battery-IonSense index, the proposed framework enriches public battery dataset records with quantum-relevant metadata, including task type, sensing modality, chemistry, label availability, sequence type, preprocessing requirements, candidate quantum encodings, estimated qubit range, and NISQ feasibility. A transparent Quantum Readiness Score is introduced to rank datasets as candidate resources for future hybrid quantum-classical battery benchmarks. The score is intended as a dataset-selection heuristic, not as evidence of quantum advantage. The framework demonstrates query-based discovery over enriched metadata to identify datasets suitable for compact quantum feature maps, quantum time-series workflows, limited-label anomaly detection, and future battery-health benchmarking. The released artifact includes metadata tables, scoring scripts, robustness checks, link-checking utilities, and SQL-style query examples. IonSense-QKG positions dataset selection as a data-management problem and provides a reproducible foundation for data-centric quantum battery analytics.
• Abstract（参考訳）: 公共リチウムイオン電池のデータセットは、健康状態の推定、寿命予測、異常検出、電気化学的診断、二次寿命分析、バッテリー安全性研究にますます使われている。 しかし、これらのデータセットは、化学、モダリティ、スケール、ラベルの品質、シーケンス構造、アクセス状態、前処理の複雑さに大きく異なる。 これらの違いは、データセットが短期的なハイブリッドな量子古典的機械学習ワークフローで実現可能であるかどうかに直接影響する。 本稿では,リチウムイオン電池のデータセット発見のための量子可読性メタデータフレームワークIonSense-QKGを提案する。 EV-Battery-IonSenseインデックスから始めて、提案フレームワークは、タスクタイプ、センシングモダリティ、化学、ラベルの可用性、シーケンスタイプ、プリプロセッシング要件、候補量子エンコーディング、推定量子ビット範囲、NISQ実現可能性を含む、量子関連メタデータで、パブリックバッテリデータセットレコードを強化する。 将来のハイブリッド量子古典バッテリーベンチマークの候補リソースとしてデータセットをランク付けするために、透明な量子準備スコアが導入される。 このスコアは、量子優位性の証拠としてではなく、データセット選択ヒューリスティックとして意図されている。 このフレームワークは、豊富なメタデータに対するクエリベースの発見を実証し、コンパクトな量子特徴マップ、量子時系列ワークフロー、限定ラベル異常検出、将来のバッテリヘルスベンチマークに適したデータセットを特定する。 リリースされたアーティファクトには、メタデータテーブル、スコアリングスクリプト、堅牢性チェック、リンクチェックユーティリティ、SQLスタイルのクエリ例が含まれている。 IonSense-QKGはデータセットの選択をデータ管理の問題として位置づけ、データ中心の量子バッテリー分析のための再現可能な基盤を提供する。

関連論文リスト

• BatteryLake: Agentic, Physics-Grounded Curation of Heterogeneous Battery Aging Data and Benchmarking [9.897021401018812]
  バッテリレイクハウス(BatteryLake)は、公共のバッテリーデータをベンチマーク対応のアセットに変換するデータレイクハウスです。 まず、LLMエージェントがメタデータを抽出し、データセット固有のコンバータを合成し、すべての出力を証拠としてグラウンド化する。 第2に、ヒューマン・イン・ザ・ループ(Human-in-the-loop)メカニズムは、選択的な予測として検証をフレーム化し、26のスキーマ、統計、物理楽観性ルールを通じてデータを認めた。 第3に,標準化されたSOHタスクとRULタスク,3つの分割プロトコル,8つのベースラインモデルファミリを備えた,25以上の機関からの41のデータセットのオープンベンチマークをリリースする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-06T16:49:19Z)
• A Systematic Survey and Benchmark of Deep Learning for Molecular Property Prediction in the Foundation Model Era [57.5440098776759]
  分子特性予測は、量子化学、化学情報学、深層学習を統合し、分子構造と生物学的挙動を結びつける。 この調査は、Quantum、Descriptor Machine Learning、Geometric Deep Learning、Foundation Modelsの4つの補完パラダイムをトレースする。 ベンチマーク分析は、広く使われているデータセットと業界的な視点を反映したデータセットの両方からエビデンスを統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-17T15:16:33Z)
• AQER: a scalable and efficient data loader for digital quantum computers [62.40228216126285]
  我々は,ターゲット状態の絡み合いを体系的に低減し,負荷回路を構成するスケーラブルなAQL手法であるAQERを開発した。 我々は、合成データセット、古典画像および言語データセット、最大50キュービットの量子多体状態データセットを用いて、AQERの有効性を評価するための体系的な実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-02T14:39:42Z)
• Towards Data-Efficient Pretraining for Atomic Property Prediction [51.660835328611626]
  タスク関連データセットでの事前トレーニングは、大規模な事前トレーニングと一致するか、あるいは超える可能性があることを示す。 本稿では,コンピュータビジョンのFr'echet Inception Distanceにインスパイアされた,化学類似度指数(CSI)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-16T11:46:23Z)
• BenchQC: A Benchmarking Toolkit for Quantum Computation [0.4037357056611557]
  変分量子固有解法 (VQE) は化学および材料科学における量子コンピューティング応用のための有望なアルゴリズムである。 本研究は、アルミニウムクラスターの基底状態エネルギーを計算するためのVQEの性能をベンチマークする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T18:51:08Z)
• Dissipation-induced Quantum Homogenization for Temporal Information Processing [44.99833362998488]
  量子貯水池は、ハミルトニアンパラメータの精密な制御や微調整なしに、情報処理やターゲット時系列生成に量子システムの複雑なリアルタイム散逸ダイナミクスを利用するため、大きなポテンシャルを持つ。 本稿では, 分散量子ホモジェナイザーを代替プラットフォームとして提案し, 貯水池力学の必要十分かつ十分な条件 – 安定性と収縮性 – を満たすことを証明する。 その結果、核磁気共鳴アンサンブルまたはフォトニック系として物理的に実装可能な量子均質化プロトコルが、貯水池コンピュータとして機能する可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-13T09:05:41Z)
• ScholarChemQA: Unveiling the Power of Language Models in Chemical Research Question Answering [54.80411755871931]
  質問回答(QA)は、言語モデルの推論と知識の深さを効果的に評価する。 化学QAは、複雑な化学情報を理解しやすい形式に効果的に翻訳することで、教育と研究の両方において重要な役割を担っている。 このデータセットは、不均衡なデータ分散や、潜在的に有用である可能性のあるかなりの量の未ラベルデータを含む、典型的な現実世界の課題を反映している。 収集したデータを完全に活用して,化学的な問題に効果的に答えるQAMatchモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T01:46:55Z)
• Generating Comprehensive Lithium Battery Charging Data with Generative AI [24.469319419012745]
  本研究では、生成AIモデルの条件として、EOL(End of Life)とECL(Equivalent Cycle Life)を紹介する。 CVAEモデルに埋め込み層を組み込むことにより, RCVAE(Refined Conditional Variational Autoencoder)を開発した。 準ビデオ形式にプリプロセッシングすることで、電圧、電流、温度、充電容量を含む電気化学データの総合的な合成を実現する。 この方法は、リチウム電池データの人工合成のための新しい研究領域を開拓する、包括的な電気化学データセットを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T09:08:45Z)
• QKSAN: A Quantum Kernel Self-Attention Network [53.96779043113156]
  量子カーネル法(Quantum Kernel Methods, QKM)のデータ表現能力とSAMの効率的な情報抽出能力を組み合わせた量子カーネル自己認識機構(Quantum Kernel Self-Attention Mechanism, QKSAM)を導入する。 量子カーネル自己保持ネットワーク(QKSAN)フレームワークは,DMP(Dederred Measurement Principle)と条件測定技術を巧みに組み込んだQKSAMに基づいて提案されている。 4つのQKSANサブモデルはPennyLaneとIBM Qiskitプラットフォームにデプロイされ、MNISTとFashion MNISTのバイナリ分類を実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T15:08:19Z)
• Quantum kernels for real-world predictions based on electronic health records [0.0]
  医療・生命科学における経験的量子優位性(EQA)に関する最初の体系的研究を報告する。 各構成座標に対して、IBM量子コンピュータを用いて、放射基底関数(RBF)カーネルとカスタムカーネルを用いた量子モデルに基づく古典的サポートベクトルマシン(SVM)モデルを訓練した。 我々は、量子カーネルが特定のデータセットに利点をもたらすレシエーションを実証的に特定し、与えられたモデルの精度を定量的に見積もる指標である地形粗さ指数を導入した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-12T12:06:19Z)
• QDataset: Quantum Datasets for Machine Learning [1.160208922584163]
  QDataSetは、QMLアルゴリズムのトレーニングと開発を容易にするために設計された量子データセットである。 データセットは、機械学習の実践者がQDataSetを使用して、応用量子計算の問題を解決するために、豊富な情報を提供するように構成されている。 関連するGitHubリポジトリのデータセットは、さまざまな最適化コンテキストにおけるQDataSetの使用を実証するセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-15T05:30:59Z)

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。