Machine Learning-Assisted Power Modeling and Simulation of Quantum Cloud Data Centers
Notice bibliographique
Résumé
Quantum Cloud Data Centers (QCDCs) are one of the emerging fields that considerably enhance data computing by integrating quantum processing capabilities with conventional cloud infrastructure, which leads to high computational power for tackling complex challenges in comparison to the classic Cloud Data Center (CDC). Although QCDCs hold paramount importance, a few researches have been developed directly focusing on them. To this end, this paper presents a Machine Learning (ML)-assisted modeling and simulation of a QCDC and its electrical power prediction. The system includes a Quantum Processing Unit (QPU), cryogenic dynamics, error correction, and power prediction. Key classes include Qubit for quantum bits with noise and crosstalk, Quantum Processor for multi-Qubit gates, Cryogenic System for thermal management, and Surface Code for error correction. The developed ML model estimates power using simulation data and Key Performance Indicators (KPIs). A central class unifies these, simulating circuits over 24,000 shots (24 hours) on a QCDC with two QPUs (200 Qubits each), testing a sample circuit with Hadamard, rotation, Control-Z (CZ), and measurement gates. Based on the conducted simulation results, the proposed model achieves KPIs well below 1.2, verifying its accuracy and performance in the predictive modeling of the proposed QCDC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».