デジタル人材の育成
公開日:2024年5月29日
本プロジェクトは光量子の連続量を用いたリザバーコンピュータを提案する。光量子はほかの方式と異なり、常温大気中で量子状態を保持できること、高い動作周波数で計算可能なこと、量子通信との互換性が優れていることが利点に挙げられる。リザバーコンピュータは深層学習における学習コストが大幅に軽減された単純な構造を有しつつも、高次元・非線形な変換が可能、短期記憶能力を持つという性質を保持し、軽量な時系列データの処理が可能となっている。我々は、その中でもリザバー部分に量子系を用いた光量子リザバーコンピュータのうち、連続量光量子を用いたものを提案する。短期記憶を付与する構造として共振器との結合などを検討している。まずはエンタングルメント検出、スクイージングレベル分類のタスクにおいてリザバーに求める性能を有しているか確認する。長期的には、トモグラフィなど量子技術の基幹を担うタスクへの応用を進める。
リザバーコンピューティングとは、物理系のダイナミクスを計算プロセスに活かす新原理の計算スキームで、深層学習などと比べて圧倒的に学習コストが低いという利点があります。本プロジェクトは、量子光の振幅や位相などの連続量を利用する、新しいリザバーコンピュータを提案するものです。光リザバーデバイスはこれまでも色々提案されてきましたが、量子がもたらす新しいリザバー特性と計算性能の向上が期待されます。
2024年5月29日
2024年度採択プロジェクト概要(小島・桐生・清水PJ)を掲載しました。