- 量子コンピュータは、古典的なビットから量子ビット（キュビット）へ情報処理のパラダイムをシフトさせており、複雑な量子状態を作成、操作、測定することでパワーを発揮している。
- 効率的な多キュビットゲートの実装は、耐障害性のある量子コンピューティングを実現するために不可欠であり、量子最適制御（QOC）は量子ゲートの性能を向上させるために電磁パルスを最適化する。
- 現在の量子ゲートの実装は進展しているものの、大規模で意義のある問題を解決するためにスケーリングする際に重要な課題に直面している。
- リンフォースメントラーニング（RL）は、ロボティクスからファイナンス、産業オートメーションまで多くの分野に成功裏に応用されており、RLQuantOptプロジェクトは、量子最適制御のためのRL技術を開発している。
- マルタ大学の研究チームは、RLアプローチが量子最適制御の制約内で効率的な量子ゲート実装を達成するパルス形状を見つける能力を実証している。
- 科学者は、’DNAオリガミ’を用いて生物膜の構造と機能を制御することに成功し、これにより大きな治療薬量を細胞内に運搬する手段が可能になる可能性がある。
- パリ盆地にあるセゴノール3岩屋には、周囲の風景のミニチュア表現が含まれているという、おそらく世界最古の3次元地図が発見された。
私の考え：
量子コンピュータとリンフォースメントラーニングの組み合わせは、量子ゲートの効率的な実装に革新をもたらす可能性があります。DNAオリガミを使用した生物膜の制御や古代の3次元地図の発見など、科学技術の進歩は驚くべきものです。
元記事: https://timesofmalta.com/article/using-ai-optimise-quantum-computers.1103740