ワシントンSTEM・起業・研究研究所(WISER)と欧州のエネルギー大手E.ONは、複数出力時系列電力需要予測のためのハイブリッド量子古典機械学習(QML)を評価する共同研究を完了しました。arXivで公開されたこの共同プロジェクトは、100量子ビット以上のIBM量子ハードウェアで実行されたユーティリティ規模の実験により、ノイズの多い中間規模量子(NISQ)デバイスが複雑で相関のある顧客消費パターンをモデル化できるかどうかをテストしました。
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ワシントンSTEM・起業・研究研究所(WISER)と欧州のエネルギー大手E.ONは、複数出力時系列電力需要予測のためのハイブリッド量子古典機械学習(QML)を評価する共同研究を完了しました。arXivで公開されたこの共同プロジェクトは、100量子ビット以上のIBM量子ハードウェアで実行されたユーティリティ規模の実験により、ノイズの多い中間規模量子(NISQ)デバイスが複雑で相関のある顧客消費パターンをモデル化できるかどうかをテストしました。
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