画期的なニューラルネットワークが量子AI研究への道を開く可能性

海外メディアの報道によると、イタリアの研究者らは最近、量子コンピュータ上で特殊なアルゴリズムを実行することで、初めて機能する量子ニューラルネットワークを開発した。パヴィア大学のフランチェスコ・タッキーノ氏が率いる研究チームは、今月初めに「実際の量子プロセッサ上に実装された人工ニューロン」と題する研究論文をArXivで発表した。

量子コンピュータ上で動作する単層人工ニューラルネットワーク（ANN）を開発したと報告されている。この基本的な ANN はパーセプトロンと呼ばれ、より強力なネットワーク ニューラル ネットワークの構成要素となります。

量子システム上にパーセプトロンを構築するこれまでの試みでは、個々の量子ビットをネットワーク内のニューロンとして扱ってきました。これは面倒で複雑なアプローチであり、実用的な結果はあまり得られていません。

タッキーノ氏と彼のチームは別のアプローチを試みた。序文によると、彼らは量子コンピューターにローゼンブラット・パーセプトロンに似た別の設計を採用した。「私たちは、クラウド量子コンピューティングをサポートするIBM量子プロセッサーにアルゴリズムの2量子ビットバージョンを展開することで、この方法の有効性を実験的に実証しました。」

IBMのQエクスペリエンス・コンピューターは、クラウドでアクセス可能な5量子ビットの量子システムであり、数百万ドル規模の研究室やトップクラスの物理学者やエンジニアにアクセスできない人々が量子コンピューティングを体験できる手段として売り出されているが、一般的には教育ツールとして考えられている。

量子コンピューターの大きな問題の一つは、ソフトウェア、プログラミング、コーディングが存在しないことです。物理法則に違反するマシンのコードを書くことは非常に困難ですが、不可能というわけではありません。

イタリアのチームは、IBM Q システムでパーセプトロン アルゴリズムを実行し、画像分類タスクに合成ニューラル ネットワークを使用することでこれを実証しました。科学界でこのようなことが行われたのは初めてだと伝えられている。

現時点では、与えられた画像に対して 3 つの基本パターンのうちの 1 つを伝えることしかできません。これは大したことではないように思えるかもしれませんが、量子優位性の文脈で考えると話は別です。

研究者らは、このアルゴリズムは従来のパーセプトロンモデルを指数関数的に上回る性能を発揮すると述べている。これは単に、量子システムのクラウド上で実行されるニューラル ネットワークが、古典システム上で実行されるニューラル ネットワークに比べて指数関数的な利点を持つ可能性があることを意味します。人工知能と量子コンピューティングの組み合わせがもたらす影響は想像を超えるものとなるでしょう。

将来のインテリジェントマシンは、AI や量子だけではなく、その両方になるだろうと私は信じています。