1 A formal implementation of Behavior Trees to act in robotics

投稿日: 2025年2月18日 作成者: jarxiv

要約

行動ツリー（BT）は、自律的なロボットシステムの作用コンポーネントとして非常に人気があります。
これらのBTが実行される間にランタイム検証と同様に、BTで書かれたプログラムの検証を実行できるようにする正式な言語にそれらを変換することにより、BTに正式なセマンティクスを定義することを提案します。
これにより、BTプログラマーが正式な言語を習得することを要求することなく、モジュール性、柔軟性、および再利用性などの最も貴重な機能を侵害することなく、BT正確性を正式に検証できます。
使用する正式なフレームワークを紹介します。
Tina、そのモデルチェックツールとHippo、ランタイム検証エンジン。
次に、BTからFiacreへの翻訳が自動的にどのように行われるか、オフラインで確認できる正式なLTLおよびCTLプロパティのタイプ、および通常のBTエンジンの代わりにオンラインで正式なモデルを実行する方法を示します。
2つのRoboticsアプリケーションでアプローチを説明し、FAIARの正式なフレームワーク（状態変数、時間など）で利用可能な他の機能にBTがどのように利益をもたらすことができるかを示します。

要約(オリジナル)

Behavior Trees (BT) are becoming quite popular as an Acting component of autonomous robotic systems. We propose to define a formal semantics to BT by translating them to a formal language which enables us to perform verification of programs written with BT, as well as runtime verification while these BT execute. This allows us to formally verify BT correctness without requiring BT programmers to master formal language and without compromising BT most valuable features: modularity, flexibility and reusability. We present the formal framework we use: Fiacre, its langage and the produced TTS model; Tina, its model checking tools and Hippo, its runtime verification engine. We then show how the translation from BT to Fiacre is automatically done, the type of formal LTL and CTL properties we can check offline and how to execute the formal model online in place of a regular BT engine. We illustrate our approach on two robotics applications, and show how BT could benefit of other features available in the Fiacre formal framework (state variables, time, etc).

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著者 Felix Ingrand
発行日 2025-02-17 15:26:10+00:00
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RoboMNIST: A Multimodal Dataset for Multi-Robot Activity Recognition Using WiFi Sensing, Video, and Audio

投稿日: 2025年2月18日 作成者: jarxiv

要約

WiFiチャネル状態情報（CSI）、ビデオ、およびオーディオデータを統合する2つのロボットアームを使用して、マルチロボットアクティビティ認識（MRAR）の新しいデータセットを紹介します。
このマルチモーダルデータセットは、機会の信号を利用して、既存のWiFiインフラストラクチャを活用して、追加のセンサー展開なしで詳細な屋内環境センシングを提供します。
2つのフランカエミカロボットアームを使用してデータを収集し、3つのカメラ、3つのWiFiスニファーでCSIを収集し、3つのマイクを補完し、明確でありながら補完的なオーディオデータストリームをキャプチャしました。
CSI、視覚、聴覚データの組み合わせは、MRARの堅牢性と精度を高めることができます。
この包括的なデータセットにより、ロボット環境の全体的な理解が可能になり、人間のような知覚と相互作用を模倣する高度な自律操作が促進されます。
環境センシングのためのユビキタスなWiFi信号を再利用することにより、このデータセットは、ロボットの認識と自律システムを進めることを目的とした重要な潜在的な潜在的な潜在を提供します。
動的環境で洗練された意思決定と適応機能を開発するための貴重なリソースを提供します。

要約(オリジナル)

We introduce a novel dataset for multi-robot activity recognition (MRAR) using two robotic arms integrating WiFi channel state information (CSI), video, and audio data. This multimodal dataset utilizes signals of opportunity, leveraging existing WiFi infrastructure to provide detailed indoor environmental sensing without additional sensor deployment. Data were collected using two Franka Emika robotic arms, complemented by three cameras, three WiFi sniffers to collect CSI, and three microphones capturing distinct yet complementary audio data streams. The combination of CSI, visual, and auditory data can enhance robustness and accuracy in MRAR. This comprehensive dataset enables a holistic understanding of robotic environments, facilitating advanced autonomous operations that mimic human-like perception and interaction. By repurposing ubiquitous WiFi signals for environmental sensing, this dataset offers significant potential aiming to advance robotic perception and autonomous systems. It provides a valuable resource for developing sophisticated decision-making and adaptive capabilities in dynamic environments.

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著者 Kian Behzad,Rojin Zandi,Elaheh Motamedi,Hojjat Salehinejad,Milad Siami
発行日 2025-02-17 15:27:11+00:00
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VLP: Vision-Language Preference Learning for Embodied Manipulation

投稿日: 2025年2月18日 作成者: jarxiv

要約

報酬エンジニアリングは、強化学習（RL）の重要な課題の1つです。
選好ベースのRLは、人間のフィードバックから学習することにより、この問題に効果的に対処します。
ただし、人間の好みラベルを収集するのは時間がかかり、費用がかかります。
この論文では、新規\ textbf {v} ision- \ textbf {l} anguage \ textbf {p}参照学習フレームワークを提案します。
具体化された操作タスク。
これを達成するために、3種類の言語条件付き設定を定義し、人間の注釈なしで多用途の暗黙的優先順序を含むビジョン言語設定データセットを構築します。
優先モデルは、言語関連の機能を抽出することを学び、その後、さまざまな下流タスクで優先アノテーターとして機能します。
ポリシーは、報酬学習または直接的なポリシーの最適化を介して、注釈付きの選好に従って学ぶことができます。
シミュレートされた具体化された操作タスクに関する広範な経験的結果は、私たちの方法が正確な好みを提供し、目に見えないタスクと目に見えない言語指示に一般化し、ベースラインを大きなマージンで上回ることを示しています。

要約(オリジナル)

Reward engineering is one of the key challenges in Reinforcement Learning (RL). Preference-based RL effectively addresses this issue by learning from human feedback. However, it is both time-consuming and expensive to collect human preference labels. In this paper, we propose a novel \textbf{V}ision-\textbf{L}anguage \textbf{P}reference learning framework, named \textbf{VLP}, which learns a vision-language preference model to provide preference feedback for embodied manipulation tasks. To achieve this, we define three types of language-conditioned preferences and construct a vision-language preference dataset, which contains versatile implicit preference orders without human annotations. The preference model learns to extract language-related features, and then serves as a preference annotator in various downstream tasks. The policy can be learned according to the annotated preferences via reward learning or direct policy optimization. Extensive empirical results on simulated embodied manipulation tasks demonstrate that our method provides accurate preferences and generalizes to unseen tasks and unseen language instructions, outperforming the baselines by a large margin.

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著者 Runze Liu,Chenjia Bai,Jiafei Lyu,Shengjie Sun,Yali Du,Xiu Li
発行日 2025-02-17 15:32:14+00:00
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The Dynamic Model of the UR10 Robot and its ROS2 Integration

投稿日: 2025年2月18日 作成者: jarxiv

要約

このペーパーでは、UR10 Industrial Robotの完全な動的モデルを紹介します。
マニピュレーターの動的係数を推定するために、トリプルステージ識別アプローチが採用されています。
まず、線形パラメーターは、標準の線形回帰アルゴリズムを使用して計算されます。
その後、非線形摩擦パラメーターは、S字型モデルに従って推定されます。
最後に、推定された関節電流をトルクにマッピングするために、モータードライブのゲインが考案されます。
添付されたROS2ソフトウェアは、一般的なペイロードを考慮して簡単に再構成できるため、全体的に特定されたモデルを制御と計画の両方に使用できます。
推定ロボットモデルは、一連のエキサイティングな軌跡に対して実験的に検証され、同じマニピュレーターの最先端モデルと比較され、より高い電流予測精度（4.43倍まで）とより正確なモーターゲインを達成します。
関連するソフトウェアは、https：//codeocean.com/capsule/8515919/tree/v2で入手できます。

要約(オリジナル)

This paper presents the full dynamic model of the UR10 industrial robot. A triple-stage identification approach is adopted to estimate the manipulator’s dynamic coefficients. First, linear parameters are computed using a standard linear regression algorithm. Subsequently, nonlinear friction parameters are estimated according to a sigmoidal model. Lastly, motor drive gains are devised to map estimated joint currents to torques. The overall identified model can be used for both control and planning purposes, as the accompanied ROS2 software can be easily reconfigured to account for a generic payload. The estimated robot model is experimentally validated against a set of exciting trajectories and compared to the state-of-the-art model for the same manipulator, achieving higher current prediction accuracy (up to a factor of 4.43) and more precise motor gains. The related software is available at https://codeocean.com/capsule/8515919/tree/v2.

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著者 Vincenzo Petrone,Enrico Ferrentino,Pasquale Chiacchio
発行日 2025-02-17 15:51:57+00:00
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Robotic CBCT Meets Robotic Ultrasound

投稿日: 2025年2月18日 作成者: jarxiv

要約

マルチモダリティイメージングシステムは、コンピューター断層撮影 – 針挿入のための超音波（CT-US）ガイダンスなど、最新の臨床慣行における安全で正確な介入のための最適な融合画像を提供します。
ただし、現在のイメージングデバイスの限られた器用さとモビリティは、標準化されたワークフローへの統合と、完全に自律的な介入システムへの進歩を妨げています。
この論文では、ロボットコーンビームコンピューター断層撮影（CBCT）とロボットUSが事前に調整され、動的に共登録されている新しい臨床セットアップを紹介し、新しい臨床アプリケーションを可能にします。
このセットアップにより、登録のない剛性登録が可能になり、組織の変形がない場合のマルチモーダルガイド手順が促進されます。
まず、システム間で1回限りのプリキャリブレーションが実行されます。
ドップラー信号を自律的に生成されたプロンプトとして使用して、3D CBCTの重要な血管系を強調することにより、Bモード画像からSAM2セグメント容器を強調することにより、安全な挿入経路を確保するために。
登録に基づいて、ドップラー画像またはセグメント化された容器マスクがCBCTにマッピングされ、包括的な詳細を備えた最適な融合画像が作成されます。
システムを検証するために、特別に設計されたファントムを使用しました。これは、シミュレートされた移動流を備えたrib骨と複数の血管で覆われた病変を特徴としています。
米国とCBCTの間のマッピングエラーにより、平均偏差は1.72+-0.62 mmになりました。
ユーザー調査では、針挿入ガイダンスに対するCBCT-US融合の有効性が実証され、時間の効率、精度、成功率の大幅な改善が示されました。
針の介入性能は、従来の米国誘導ワークフローと比較して約50％向上しました。
臨床アプリケーションを導くために設計された最初のロボットデュアルモダリティイメージングシステムを紹介します。
結果は、従来の手動介入と比較して、大幅なパフォーマンスの改善を示しています。

要約(オリジナル)

The multi-modality imaging system offers optimal fused images for safe and precise interventions in modern clinical practices, such as computed tomography – ultrasound (CT-US) guidance for needle insertion. However, the limited dexterity and mobility of current imaging devices hinder their integration into standardized workflows and the advancement toward fully autonomous intervention systems. In this paper, we present a novel clinical setup where robotic cone beam computed tomography (CBCT) and robotic US are pre-calibrated and dynamically co-registered, enabling new clinical applications. This setup allows registration-free rigid registration, facilitating multi-modal guided procedures in the absence of tissue deformation. First, a one-time pre-calibration is performed between the systems. To ensure a safe insertion path by highlighting critical vasculature on the 3D CBCT, SAM2 segments vessels from B-mode images, using the Doppler signal as an autonomously generated prompt. Based on the registration, the Doppler image or segmented vessel masks are then mapped onto the CBCT, creating an optimally fused image with comprehensive detail. To validate the system, we used a specially designed phantom, featuring lesions covered by ribs and multiple vessels with simulated moving flow. The mapping error between US and CBCT resulted in an average deviation of 1.72+-0.62 mm. A user study demonstrated the effectiveness of CBCT-US fusion for needle insertion guidance, showing significant improvements in time efficiency, accuracy, and success rate. Needle intervention performance improved by approximately 50% compared to the conventional US-guided workflow. We present the first robotic dual-modality imaging system designed to guide clinical applications. The results show significant performance improvements compared to traditional manual interventions.

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著者 Feng Li,Yuan Bi,Dianye Huang,Zhongliang Jiang,Nassir Navab
発行日 2025-02-17 16:53:03+00:00
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AAM-SEALS: Developing Aerial-Aquatic Manipulators in SEa, Air, and Land Simulator

投稿日: 2025年2月18日 作成者: jarxiv

要約

現在のモバイルマニピュレーターと高忠実度のシミュレータには、海、空気、土地にまたがる統合された環境全体でシームレスに動作およびシミュレートする能力がありません。
このギャップに対処するために、AAMがこれらの多様な環境で動作して学習するために設計された包括的で光リアリスティックなシミュレーターである海、空気、およびランドシミュレーター（SEALS）に航空水生マニピュレーター（AAM）を紹介します。
AAMシールの開発は、飛行、水泳、操作のための統合コントローラーの作成、航空ダイナミクスの高忠実度シミュレーションや粒子ベースの流体力学を活用する流体力学など、いくつかの重要な課題に取り組んでいます。
私たちの評価は、滑らかな動作と、空気、水、およびそれらのインターフェイスを介した光エリアスティックな遷移を示しています。
現実世界とシミュレートされたシステム間の位置追跡エラーを比較することにより、粒子ベースの流体力学の忠実度を定量的に検証します。
AAMシールは、ロボット学習、空中ロボット工学、水中ロボット工学、モバイル操作、ロボットシミュレーターなど、幅広いロボットコミュニティに利益をもたらします。
これらの分野での研究の進歩を促進するために、コードとデータをオープンソーシングします。
概要ビデオは、https：//youtu.be/mbqiiryvr78で入手できます。
詳細については、プロジェクトWebサイトhttps://aam-seals.umd.eduをご覧ください。

要約(オリジナル)

Current mobile manipulators and high-fidelity simulators lack the ability to seamlessly operate and simulate across integrated environments spanning sea, air, and land. To address this gap, we introduce Aerial-Aquatic Manipulators (AAMs) in SEa, Air, and Land Simulator (SEALS), a comprehensive and photorealistic simulator designed for AAMs to operate and learn in these diverse environments. The development of AAM-SEALS tackles several significant challenges, including the creation of integrated controllers for flying, swimming, and manipulation, and the high-fidelity simulation of aerial dynamics and hydrodynamics leveraging particle-based hydrodynamics. Our evaluation demonstrates smooth operation and photorealistic transitions across air, water, and their interfaces. We quantitatively validate the fidelity of particle-based hydrodynamics by comparing position-tracking errors across real-world and simulated systems. AAM-SEALS benefits a broad range of robotics communities, including robot learning, aerial robotics, underwater robotics, mobile manipulation, and robotic simulators. We will open-source our code and data to foster the advancement of research in these fields. The overview video is available at https://youtu.be/MbqIIrYvR78. Visit our project website at https://aam-seals.umd.edu for more details.

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著者 William Yang,Karthikeya Kona,Yashveer Jain,Tomer Atzili,Abhinav Bhamidipati,Xiaomin Lin,Yantian Zha
発行日 2025-02-17 17:51:08+00:00
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Bandwidth-Adaptive Spatiotemporal Correspondence Identification for Collaborative Perception

投稿日: 2025年2月18日 作成者: jarxiv

要約

対応識別（COID）は、マルチロボットの共同認識における重要な機能であり、ロボットのグループがそれぞれの視野内の同じオブジェクトを一貫して参照できるようにします。
接続された自律運転などの現実世界のアプリケーションでは、車両は、通信帯域幅が限られているため、生の観察を直接共有する際に課題に直面しています。
この課題に対処するために、共同認識において帯域幅に適応する時空の共同体のための新しいアプローチを提案します。
このアプローチにより、ロボットは部分的な時空の観測を徐々に選択し、他の人と共有することができ、時間の経過とともに動的に変化するコミュニケーションの制約に適応することができます。
接続された自律運転シミュレーションのさまざまなシナリオにわたってアプローチを評価します。
実験結果は、私たちのアプローチがコイドを有効にし、動的通信帯域幅の変化に適応することを検証します。
さらに、私たちのアプローチは、コイドとデータ共有効率のための共同オブジェクトの検索に関して、8％〜56％の全体的な改善を達成し、以前の手法を上回り、最先端のパフォーマンスを達成します。
詳細については、https：//gaopeng5.github.io/acoidをご覧ください。

要約(オリジナル)

Correspondence identification (CoID) is an essential capability in multi-robot collaborative perception, which enables a group of robots to consistently refer to the same objects within their respective fields of view. In real-world applications, such as connected autonomous driving, vehicles face challenges in directly sharing raw observations due to limited communication bandwidth. In order to address this challenge, we propose a novel approach for bandwidth-adaptive spatiotemporal CoID in collaborative perception. This approach allows robots to progressively select partial spatiotemporal observations and share with others, while adapting to communication constraints that dynamically change over time. We evaluate our approach across various scenarios in connected autonomous driving simulations. Experimental results validate that our approach enables CoID and adapts to dynamic communication bandwidth changes. In addition, our approach achieves 8%-56% overall improvements in terms of covisible object retrieval for CoID and data sharing efficiency, which outperforms previous techniques and achieves the state-of-the-art performance. More information is available at: https://gaopeng5.github.io/acoid.

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著者 Peng Gao,Williard Joshua Jose,Hao Zhang
発行日 2025-02-17 18:18:23+00:00
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Sharp-PINNs: staggered hard-constrained physics-informed neural networks for phase field modelling of corrosion

投稿日: 2025年2月18日 作成者: jarxiv

要約

物理学に基づいたニューラルネットワークは、多様な科学分野で部分的な微分方程式（PDE）を解く際に重要な可能性を示しています。
ただし、複雑で強く結合したソリューションでPDEに対処すると、パフォーマンスが悪化することがよくあります。
この作業では、複雑な位相腐食の問題に取り組むための新しいシャープピンフレームワークを紹介します。
Sharp-Pinnsは、すべての管理PDE残差を同時に最小限に抑える代わりに、腐食システムを管理するアレンカーンとカーンヒリアード方程式の残差を交互に最小化するずらしたトレーニングスキームを導入します。
その効率と精度をさらに向上させるために、ランダムフーリエ機能を調整埋め込みとして統合し、修正された多層パーセプトロンを主要なバックボーンとして採用し、出力層のハード制約を強制する高度なニューラルネットワークアーキテクチャを設計します。
このフレームワークは、複数のピットを使用した腐食問題のシミュレーションを通じてベンチマークされています。そこでは、驚異的なトレーニングスキームとネットワークアーキテクチャがPINNの効率と精度の両方を大幅に改善します。
さらに、3次元の場合、私たちのアプローチは、競争の精度を維持しながら、従来の有限要素方法よりも5〜10倍高速であり、腐食予測における実際のエンジニアリングアプリケーションの可能性を示しています。

要約(オリジナル)

Physics-informed neural networks have shown significant potential in solving partial differential equations (PDEs) across diverse scientific fields. However, their performance often deteriorates when addressing PDEs with intricate and strongly coupled solutions. In this work, we present a novel Sharp-PINN framework to tackle complex phase field corrosion problems. Instead of minimizing all governing PDE residuals simultaneously, the Sharp-PINNs introduce a staggered training scheme that alternately minimizes the residuals of Allen-Cahn and Cahn-Hilliard equations, which govern the corrosion system. To further enhance its efficiency and accuracy, we design an advanced neural network architecture that integrates random Fourier features as coordinate embeddings, employs a modified multi-layer perceptron as the primary backbone, and enforces hard constraints in the output layer. This framework is benchmarked through simulations of corrosion problems with multiple pits, where the staggered training scheme and network architecture significantly improve both the efficiency and accuracy of PINNs. Moreover, in three-dimensional cases, our approach is 5-10 times faster than traditional finite element methods while maintaining competitive accuracy, demonstrating its potential for real-world engineering applications in corrosion prediction.

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著者 Nanxi Chen,Chuanjie Cui,Rujin Ma,Airong Chen,Sifan Wang
発行日 2025-02-17 15:56:07+00:00
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Massively Scaling Explicit Policy-conditioned Value Functions

投稿日: 2025年2月18日 作成者: jarxiv

要約

明示的なポリシーコンディショニングされたバリュー関数（EPVFS）のスケーリング戦略を導入し、挑戦的な継続制御タスクのパフォーマンスを大幅に改善します。
EPVFSは、ポリシーパラメーターに明示的に条件付けられた値関数V（{\ theta}）を学習し、ポリシーのパラメーターに直接勾配ベースの更新を可能にします。
ただし、EPVFは、ポリシーパラメーター空間における無制限のパラメーターの成長と効率的な探索に苦労しています。
これらの問題に対処するために、GPUベースのシミュレータ、大きなバッチサイズ、重量クリッピング、スケーリングされた大型の大規模な並列化を利用します。
私たちの結果は、EPVFをスケーリングしてカスタムアリ環境などの複雑なタスクを解決し、近位政策最適化（PPO）やソフトアクタークリティティックなどの最先端のディープ補強学習（DRL）ベースラインと競合できることを示しています。
（SAC）。
さらに、以前の作業と専門のニューラルネットワークアーキテクチャのアクションベースのポリシーパラメーター表現を調査して、以前にDRLのコンテキストで使用されていなかった重量空間機能を効率的に処理します。

要約(オリジナル)

We introduce a scaling strategy for Explicit Policy-Conditioned Value Functions (EPVFs) that significantly improves performance on challenging continuous-control tasks. EPVFs learn a value function V({\theta}) that is explicitly conditioned on the policy parameters, enabling direct gradient-based updates to the parameters of any policy. However, EPVFs at scale struggle with unrestricted parameter growth and efficient exploration in the policy parameter space. To address these issues, we utilize massive parallelization with GPU-based simulators, big batch sizes, weight clipping and scaled peturbations. Our results show that EPVFs can be scaled to solve complex tasks, such as a custom Ant environment, and can compete with state-of-the-art Deep Reinforcement Learning (DRL) baselines like Proximal Policy Optimization (PPO) and Soft Actor-Critic (SAC). We further explore action-based policy parameter representations from previous work and specialized neural network architectures to efficiently handle weight-space features, which have not been used in the context of DRL before.

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著者 Nico Bohlinger,Jan Peters
発行日 2025-02-17 16:02:54+00:00
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Qubit-Based Framework for Quantum Machine Learning: Bridging Classical Data and Quantum Algorithms

投稿日: 2025年2月18日 作成者: jarxiv

要約

この論文は、量子コンピューティングのエキサイティングで急速に成長している分野に分かれ、その中心的なアイデア、現在の進歩、そしてそれが複雑な問題を解決する方法に革命をもたらす方法を説明しています。
それは、Qubits、量子回路、および重ね合わせやエンタングルメントなどの原則が、今日使用している古典的なコンピューターと比べて特定のタスクに対して基本的に異なるものとはるかに強力な量子コンピューターをどのようにするかなど、基本を分解することから始まります。
また、Quantum Computingが複雑な問題をどのように扱うか、そしてそれがクラシックシステムが処理するのに苦労している課題に独自に適している理由を探ります。
このペーパーの大部分は、量子機械学習（QML）に焦点を当てています。ここでは、量子コンピューティングの強みが人工知能の世界に出会います。
大規模なデータセットを処理し、複雑なアルゴリズムを最適化することにより、量子システムは機械学習の新しい可能性を提供します。
量子と古典のコンピューティングを組み合わせるためのさまざまなアプローチを強調し、より高速でより正確な結果を生み出すために協力する方法を示します。
さらに、研究者や開発者がこれらの理論を実現するのに役立つ、利用可能なTensorflow Quantum、Qiskit、およびPennylaneのようなツールとプラットフォームを探索します。
もちろん、量子コンピューティングにはハードルがあります。
ハードウェアのスケールアップ、エラーの修正、Qubitsの安定性を維持するなどの課題は、重要な障害です。
しかし、クラウドベースのプラットフォームと革新的なテクノロジーの急速な進歩により、量子コンピューティングの可能性はこれまで以上に近づいています。
このペーパーは、読者に量子コンピューティングの明確で包括的な紹介、機械学習におけるその役割、およびテクノロジーの将来のために保持される計り知れない可能性を提供することを目的としています。

要約(オリジナル)

This paper dives into the exciting and rapidly growing field of quantum computing, explaining its core ideas, current progress, and how it could revolutionize the way we solve complex problems. It starts by breaking down the basics, like qubits, quantum circuits, and how principles like superposition and entanglement make quantum computers fundamentally different-and far more powerful for certain tasks-than the classical computers we use today. We also explore how quantum computing deals with complex problems and why it is uniquely suited for challenges classical systems struggle to handle. A big part of this paper focuses on Quantum Machine Learning (QML), where the strengths of quantum computing meet the world of artificial intelligence. By processing massive datasets and optimizing intricate algorithms, quantum systems offer new possibilities for machine learning. We highlight different approaches to combining quantum and classical computing, showing how they can work together to produce faster and more accurate results. Additionally, we explore the tools and platforms available-like TensorFlow Quantum, Qiskit and PennyLane-that are helping researchers and developers bring these theories to life. Of course, quantum computing has its hurdles. Challenges like scaling up hardware, correcting errors, and keeping qubits stable are significant roadblocks. Yet, with rapid advancements in cloud-based platforms and innovative technologies, the potential of quantum computing feels closer than ever. This paper aims to offer readers a clear and comprehensive introduction to quantum computing, its role in machine learning, and the immense possibilities it holds for the future of technology.

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著者 Bhavna Bose,Saurav Verma
発行日 2025-02-17 16:04:04+00:00
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