Quantum Machine Learning in Climate Change and Sustainability: a Review

要約

気候変動とその地球規模の持続可能性への影響は重大な課題であり、最先端のテクノロジーと科学的洞察を組み合わせた革新的なソリューションが求められています。
量子機械学習 (QML) は、量子コンピューティングの力を利用して、気候変動や持続可能性を含むさまざまな領域の複雑な問題に対処する有望なパラダイムとして浮上しています。
この研究では、気候変動と持続可能性関連の問題を解決するために量子機械学習を適用する既存の文献を調査します。
エネルギーシステム、気候データ予測、気候モニタリング、危険事象予測など、脱炭素化を加速する可能性のある有望な QML 手法をレビューします。
量子機械学習アプローチの課題と現在の限界について議論し、気候変動研究の重要な分野で QML ベースの手法を活用するための潜在的な機会と将来の取り組みの概要を提供します。

要約(オリジナル)

Climate change and its impact on global sustainability are critical challenges, demanding innovative solutions that combine cutting-edge technologies and scientific insights. Quantum machine learning (QML) has emerged as a promising paradigm that harnesses the power of quantum computing to address complex problems in various domains including climate change and sustainability. In this work, we survey existing literature that applies quantum machine learning to solve climate change and sustainability-related problems. We review promising QML methodologies that have the potential to accelerate decarbonization including energy systems, climate data forecasting, climate monitoring, and hazardous events predictions. We discuss the challenges and current limitations of quantum machine learning approaches and provide an overview of potential opportunities and future work to leverage QML-based methods in the important area of climate change research.

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