- 量子回路をユーザーの仕様に基づいて生成し、実行される量子ハードウェアの特性に合わせてカスタマイズする新しい手法が開発された。
- イネスブルック大学の研究者たちは、量子コンピュータ上で量子操作を準備するための新しい方法を発表し、機械学習生成モデルを使用して、適切な量子ゲートのシーケンスを見つけて量子操作を実行する。この研究は、最近Nature Machine Intelligenceに掲載され、量子コンピューティングの可能性を最大限に引き出すための重要な進歩を示している。
- 拡散モデルなどの生成モデルは、画像生成の分野を革新してきた。新しい量子コンピュータプログラミングモデルは、画像を生成するのではなく、量子操作のテキスト記述に基づいて量子回路を生成する。これにより、量子コンピュータ上での操作が容易になる。
- ユーザーが指定した量子状態を準備したり、アルゴリズムを実行するには、適切な量子ゲートのシーケンスを見つける必要がある。最近、多くの科学者が機械学習方法を使用して量子回路を構築する方法を提案しているが、これらのモデルのトレーニングはしばしば難しい。拡散モデルは、トレーニング方法によってこれらの問題を回避することができる。
- イネスブルック大学で開発された手法は、ユーザーの仕様に基づいて量子回路を生成し、回路が実行される量子ハードウェアの特性に合わせてカスタマイズする。これは量子コンピューティングの可能性を最大限に引き出す重要な進歩である。
この研究は、量子回路合成に関するものであり、Florian Fürrutter、Gorka Muñoz-Gil、Hans J. BriegelによってNature Machine Intelligenceにて発表されました。
私の考え：この新しい手法は、量子コンピューティングの進歩にとって重要な一歩であり、機械学習や拡散モデルの活用により、量子回路の生成と最適化がより効率的に行われることが期待されます。
元記事: https://www.uibk.ac.at/en/newsroom/2024/how-ai-helps-programming-a-quantum-computer/