IBMは機械学習に大きな飛躍をもたらす量子アルゴリズムを開発したと主張している

IBMの研究者らは、量子コンピューター上で高度な機械学習を可能にする新しい量子アルゴリズムを開発したと発表した。 IBM の研究チームは、査読を受けていない学術論文のリポジトリである arXiv に本日公開された論文の中で、量子コンピューターが従来のコンピューターで可能な範囲をはるかに超える規模で「特徴マッピング」アルゴリズムを実行できるようにする「量子アルゴリズム」を作成した方法について説明しています。

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IBMより

量子コンピューティングは、素粒子がいつでも複数の状態で存在できるという不思議な能力を利用します。これらの最小の粒子の動作方法により、従来のコンピューターよりも少ないエネルギーでより速く操作を完了できます。従来のコンピューティングでは、ビットは 1 または 0 の 2 つの状態で存在できる単一の情報です。しかし、量子コンピューティングでは、1 または 0 の値の任意の重ね合わせで存在できるため、単なる 1 または 0 よりもはるかに多くの情報を保存できる量子ビットを使用します。

IBM の研究チームは、「特徴マッピング」には、そのデータの「より細かい側面」にアクセスするために情報を分解するプロセスが含まれると説明しました。従来の機械学習アルゴリズムでは、たとえば画像のピクセルを取得し、各ピクセルの色の値に基づいて均一なグリッドに配置するなど、ある程度はすでにこれを行っています。次に、アルゴリズムはこれらの値を非線形に高次元空間にマッピングし、基本的に最も有用な特徴に従ってデータを分類します。

しかし、IBMの新しい量子アルゴリズムを使えば、このデータのさまざまな側面や特性をより高いレベルで分離できるようになるかもしれないと研究者らは述べている。これは、データをより正確に分類できるほど、機械学習システムの効率が高まるため重要です。

「我々の目標は、量子コンピュータを使って、より複雑なデータマップを生成する新しい分類器を作ることだ」とIBMの研究チームは語った。「そうすることで、研究者は、例えば、従来のコンピュータでは見えないデータのパターンを識別できる、より効果的な人工知能を開発できるようになるだろう。」

IBMの研究者らは、新しいアルゴリズムはまだ「量子優位性」を達成していないと指摘している。量子優位性は、量子コンピュータが従来のコンピュータの性能を上回るための鍵となる。 IBMの研究者らは、これは主に量子コンピュータがまだ初期段階にあり、現在のハードウェアの能力によって制限されているためだと述べた。

「我々の研究では、問題の大きさを最小化するために2つの量子コンピューティング機能しか使用しなかったため、量子優位性はまだ示されていない。これは、現在のハードウェア機能に基づいてコンピューター上でシミュレートすることもできる」と研究者らは述べた。

しかし、シリコンバレーの技術調査・コンサルティング会社コンステレーション・リサーチのアナリスト、ホルガー・ミューラー氏は、IBMの研究は、量子コンピューティングが現在利用可能などのコンピューティング・インフラストラクチャよりも優れた次世代アプリケーションを実行することを示すまた別の例であると述べた。

「IBMは、特徴マッピングなどの機械学習アルゴリズムは他のどのコンピュータよりも量子コンピュータ上でより適切に動作し、関数呼び出しアルゴリズムは量子コンピューティングに適していることを実証した」とミュラー氏は述べた。

IBMは、同社の新しいアルゴリズムは、開発者、研究者、その他の専門家向けのオープンソースライブラリ「Qiskit Aqua」を通じて誰でも利用できるようになると述べた。