デジタル人材の育成

未踏ターゲット事業:2019年度採択プロジェクト概要(中井・宮下・種谷PJ)

1.担当PM

  • 徳永 裕己(日本電信電話株式会社 セキュアプラットフォーム研究所 特別研究員 博士(理学))

2.採択者氏名

  • 中井 慎(慶應義塾大学 環境情報学部)
  • 宮下 繁虎(慶應義塾大学 環境情報学部)
  • 種谷 望(慶應義塾大学 環境情報学部)

3.採択金額

  • 3,198,000円

4.テーマ名

  • 量子敵対的生成ネットワークを用いた画像生成ブログラムの開発

5.関連Webサイト

  • なし

6.申請テーマ概要

近年学習データを元に新たなデータを生成する機械学習モデル、敵対的生成ネットワークが注目を浴びている。これは主に画像生成に用いられると考えられている。例えば、アニメーションのキャラクターの生成から、機械学習のデータセットの増幅まで、幅広い分野で有用性が期待されている。

量子回路上で実現される敵対的生成ネットワーク、通称量子敵対的生成ネットワークは理論上古典の敵対的生成ネットワークに比べて時間・空間計算量共に削減できると言われている。これらの事実から、量子コンピュータの量子ビット数、エラー率共に実用に耐えうる段階に来れば、量子敵対的生成ネットワークも量子コンピュータ上で実装されると考えられる。

本プロジェクトでは量子敵対的生成ネットワークを用いて画像生成を行うプロトタイプを開発すると共に、敵対的生成ネットワークまたは量子計算に興味がある人を対象とした、基礎知識の解説とチュートリアルを搭載したWebサイトの開発も目指す。

7.採択理由

量子敵対的生成ネットワークは量子加速が得られるアルゴリズムとして最近注目されている量子機械学習アルゴリズムであるが、これを用いて画像生成を行う具体的な実装方法はほとんど知られておらず、どこまで効率的に実際の画像生成に使えるか、非自明なところも多く未踏性は高い。

そのような中で応募者はいくつかの具体的方針を既にあげており計画性も感じられる。この課題を通じて近い将来に利用可能とされる小~中規模量子コンピュータにおける量子機械学習の開発技術の発展が期待できる。また応募者はこれら技術をわかりやすく教育的に公開することも目指しており今後の産業界における人材育成への貢献も期待できる。