論文の概要: Data-driven multi-objective optimization for alloy recycling using factorization machines and quantum annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.03208v2
• Date: Wed, 08 Jul 2026 06:28:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-09 12:30:34.664578
• Title: Data-driven multi-objective optimization for alloy recycling using factorization machines and quantum annealing
• Title（参考訳）: 分解機と量子アニールを用いた合金リサイクルのためのデータ駆動多目的最適化
• Abstract要約: 本稿では,FM+QA(Integrated factorization-machine and quantum-annealing)方式の体系的評価を行う。 FM+QAは、複数の競合する目的を持つデータ駆動型材料発見問題の適用性を高める。 量子アンニールに基づく将来の戦略が現実的に有益になる可能性のある問題サイズについて、批判的な視点を提供する。
• 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: Quantum annealing has the potential to provide practical quantum advantage for complex optimization tasks. Here, we present a systematic assessment of an integrated factorization-machine and quantum-annealing workflow (FM+QA) for a technologically relevant application: multi-objective Pareto optimization in metal up-cycling through alloy design. To address the non-convex nature of the Pareto front, we employ the recently proposed data-driven Tchebycheff scalarization (DDTS) scheme. Our results show that FM+QA extends the applicability of QUBO-based optimization to data-driven materials discovery problems with multiple competing objectives. In particular, we analyze the scaling behavior of the approach and compare quantum annealing with classical simulated annealing using both regular binary encoding and one-hot encoding. Finally, we provide a critical perspective on the problem sizes and encoding strategies for which quantum-annealing-based optimization may become practically beneficial in the near future.
• Abstract（参考訳）: 量子アニールは、複雑な最適化タスクに実用的な量子優位性を提供する可能性がある。 本稿では, 合金設計による金属アップサイクルにおける多目的パレート最適化 (多目的パレート最適化) について, FM+QA (Integrated factorization-machine and quantum-annealing workflow) の体系的評価を行う。 パレートフロントの非凸性に対処するために、最近提案されたデータ駆動型Tchebycheff scalarization(DDTS)方式を用いる。 その結果、FM+QAは、複数の競合対象を持つデータ駆動材料発見問題に対するQUBOに基づく最適化の適用性を拡張した。 特に,本手法のスケーリング挙動を解析し,量子アニール法と古典的シミュレートされたアニール法を比較した。 最後に、近い将来、量子アニーリングに基づく最適化が実用的に有用になる可能性のある問題サイズと符号化戦略について、批判的な視点を提供する。

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