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量子物理

arXiv:2407.16296 (quant-ph)
[提交于 2024年7月23日 ]

标题: 量子计算在气候韧性和可持续性挑战中的应用

标题: Quantum Computing for Climate Resilience and Sustainability Challenges

Authors:Kin Tung Michael Ho, Kuan-Cheng Chen, Lily Lee, Felix Burt, Shang Yu, Po-Heng (Henry)Lee
摘要: 气候变化的影响日益加剧,对可持续发展和自然资源管理的需求不断增加,这需要创新的技术解决方案。量子计算(QC)已成为一个有前景的工具,有望彻底改变这些关键领域。本综述探讨了量子机器学习和优化技术在气候变化预测和促进可持续发展中的应用。传统计算方法在处理气候模型和自然资源管理的规模和复杂性方面往往不足。然而,量子技术的进步在计算效率和问题解决能力方面提供了显著改进。通过综合最新研究和发展,本文强调了QC和量子机器学习如何优化多基础设施系统以实现气候中性。本文还评估了当前量子算法和硬件在实际应用中的性能,并展示了现实案例,即厌氧消化中的废物能源转化、洪水预测中的灾害预防以及碳捕获新材料的开发。这些量子技术的整合有望推动实现气候韧性和可持续发展的重大进展。
摘要: The escalating impacts of climate change and the increasing demand for sustainable development and natural resource management necessitate innovative technological solutions. Quantum computing (QC) has emerged as a promising tool with the potential to revolutionize these critical areas. This review explores the application of quantum machine learning and optimization techniques for climate change prediction and enhancing sustainable development. Traditional computational methods often fall short in handling the scale and complexity of climate models and natural resource management. Quantum advancements, however, offer significant improvements in computational efficiency and problem-solving capabilities. By synthesizing the latest research and developments, this paper highlights how QC and quantum machine learning can optimize multi-infrastructure systems towards climate neutrality. The paper also evaluates the performance of current quantum algorithms and hardware in practical applications and presents realistic cases, i.e., waste-to-energy in anaerobic digestion, disaster prevention in flooding prediction, and new material development for carbon capture. The integration of these quantum technologies promises to drive significant advancements in achieving climate resilience and sustainable development.
主题: 量子物理 (quant-ph) ; 人工智能 (cs.AI)
引用方式: arXiv:2407.16296 [quant-ph]
  (或者 arXiv:2407.16296v1 [quant-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.16296
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Kuan-Cheng Chen [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2024 年 7 月 23 日 08:54:12 UTC (504 KB)
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