デジタル人材の育成
昨年度のプロジェクトでは、画像の量子状態へのエンコーダーおよびデコーダーと、量子敵対的生成ネットワーク(GAN)の実装をし、教師データと同じ4×4画像の生成ができることを確認した。
本年度のプロジェクトでは、量子敵対的生成ネットワークを用いた新たな画像の生成プログラムの開発および実証と共に、量子画像処理のアプリケーションの実装、およびそれを体験しながら学べる、初学者向けの量子コンピューティングの基礎知識の解説と、一般向けに量子コンピュータの現状について説明したWEBサイトの開発を目指す。
量子GANを使って画像データを量子状態に埋め込み、その上で量子状態の変換を行うことで画像編集を量子レベルで実装しようという提案。画像の回転縮小やエッジ検出などの編集作業を量子レベルで実装することの意義(量子超越)があるかは不明であるが、面白い試みである。