香川大学（小野貴史助教、創造工学部材料物質科学コース）、慶應義塾大学（ヴォイチェフ・ロガ特任講師、武岡正裕教授）、および国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT、藤原幹生研究センター長、三木茂人室長、寺井弘高上席研究員、和久井健太郎主任研究員）の共同研究グループは、シリコン光集積回路を用いた、ユニバーサルな量子分類器の原理検証実験に成功しました。本研究成果は、2023年7月6日（米国東部時間）に米国物理学会の有力雑誌Physical Review Lettersに掲載されました。
論文題目: Demonstration of a Bosonic Quantum Classifier with Data Reuploading
著者: T. Ono, W. Roga, K. Wakui, M. Fujiwara, S. Miki, H. Terai, M. Takeoka
*研究内容の詳細については、別紙をご覧ください。
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Data Reuploadingと呼ばれる手法により、ユニバーサルな光量子分類器の構成法を確立。
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シリコン光集積回路に実装し、2次元データの分類により光量子分類器の原理実証に成功。
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シリコン光集積量子回路の新しい応用を開拓する重要な一歩。
概要
機械学習の中でも、分類器は教師有り学習と呼ばれる手法の一つで、教師データに基づいて、入力データをある特定のカテゴリへ分類するものです。近年、このような機械学習に量子力学の原理を活用した量子機械学習に関する研究が盛んに行われています。本研究では、これまで理論的に提案されていたData Reuploadingと呼ばれる量子分類器の手法を光量子回路へ適用し、ユニバーサルな光量子分類器が実現可能であることを示しました。さらに、シリコン光集積回路を使って光量子分類器を実装し、約94%の正答率で2次元データを分類することに成功しました。本研究により、光量子分類器の原理が実証されたことに加え、シリコン光集積量子回路の新しい応用の可能性が示され、今後のさらなる発展が期待されます。
kagawa-u.ac.jp