概要BASFと PASQALは、作物に関する収量や成長段階のシミュレーション、保護製品適用時のドリフト予測に使用する複雑な気象モデリングアプリケーションを、量子コンピューティングによってどのように改善できるかを共同で探求すると発表した。微分可能量子回路（DQC）と呼ばれるPASQAL独自の量子手法は、これらの複雑な方程式をより正確に解くことを約束するものです。PASQALは、中性原子量子プロセッサーに量子ニューラルネットワークを実装し、複雑な非線形微分方程式を解くことを目的としている。このアプローチに相当する古典的な手法であるPINNは、すでに科学者やテクノロジー企業によって、気象や気候のモデリングに広く利用されている。 アルゴリズム微分可能量子回路（DQC） 組織BASFPASQAL 論文等なし リンク等<a href="https://pasqal.io/2022/07/20/basf-collaborates-with-pasqal-to-predict-weather-patterns/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://pasqal.io/2022/07/20/basf-collaborates-with-pasqal-to-predict-weather-patterns/</a>

[量子事例] 作物に関する収量や成長段階のシミュレーション、保護製品適用時のドリフト予測に使用する複雑な気象モデリング

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