Quantum Computing for Climate Resilience and Sustainability Challenges

气候变化的不断加剧和对可持续发展和自然资源管理的需求日益增长，需要创新的技术解决方案。量子计算（QC）已经成为一种有潜力革命性改变这些关键领域的工具。本文探讨了量子机器学习和优化技术在气候变化预测和增强可持续发展方面的应用。传统的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经常表现不佳。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的改进。通过综合最新的研究和发展，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，并呈现了现实案例，例如厌氧消化中的废物转能、洪水预测中的灾害预防以及碳捕集新材料的开发。这些量子技术的整合承诺在实现气候适应力和可持续发展方面推动重大进展。

本论文旨在探讨量子计算和量子机器学习在气候变化预测和可持续发展方面的应用。传统计算方法在处理气候模型和自然资源管理方面的规模和复杂性方面存在局限性，需要更高效的解决方案。

利用量子计算和量子机器学习优化多基础设施系统以实现气候中和。利用量子技术可以显著提高计算效率和问题解决能力。

论文评估了当前量子算法和硬件在实际应用中的性能，并提出了实际案例，如厌氧消化中的废物转能，洪水预测中的灾害预防以及碳捕获的新材料开发。该论文的亮点包括综合了最新的研究和发展，以及在气候韧性和可持续发展方面取得重大进展的应用前景。

近期的相关研究包括基于机器学习的气候预测和自然资源管理的研究，以及量子计算在其他领域的应用研究。相关论文包括“基于深度学习的气候变化预测”和“量子计算在化学计算中的应用”。