气候变化及其对全球可持续性的影响是严峻的挑战,需要结合尖端技术和科学见解的创新解决方案。量子机器学习 (QML) 已成为一种有前途的范例,它利用量子计算的力量来解决包括气候变化和可持续性在内的各个领域的复杂问题。在这项工作中,我们调查了现有的应用量子机器学习解决气候变化和可持续性相关问题的文献。我们回顾了有潜力加速脱碳的有前景的 QML 方法,包括能源系统、气候数据预报、气候监测和危险事件预测。我们讨论了量子机器学习方法的挑战和当前的局限性,并概述了在气候变化研究的重要领域利用基于 QML 的方法的潜在机会和未来工作。
主要关键词