量子处理单元（QPU）处理时间预测：基于机器学习的方法
量子物理
2025-10-24 v1 人工智能
摘要
本文探讨了应用机器学习（ML）技术来预测量子处理单元（QPU）的处理时间。通过利用机器学习算法，该研究引入了旨在增强量子计算系统操作效率的预测模型。我们采用约 15 万 份遵循 IBM Quantum 模式的数据集，使用基于梯度提升（LightGBM）的 ML 方法来预测 QPU 处理时间，纳入数据预处理方法以提高模型准确度。结果表明，机器学习在预测量子工作负载方面有效。这种改进可能对提高量子计算框架内的资源管理和调度具有意义。这项研究不仅凸显了机器学习在细化量子工作负载预测方面的潜力，也为在先进量子计算操作中集成 AI 驱动工具奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2510.20630,
title = {Quantum Processing Unit (QPU) processing time Prediction with Machine Learning},
author = {Lucy Xing and Sanjay Vishwakarma and David Kremer and Francisco Martin-Fernandez and Ismael Faro and Juan Cruz-Benito},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.20630},
year = {2025}
}
备注
Technical paper accepted at the IEEE Quantum Week 2025 Conference