大規模言語モデルによる量子計算技術の開拓

• Project/Area Number: 24K16985
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 13010:Mathematical physics and fundamental theory of condensed matter physics-related
• Research Institution: National Institutes for Quantum Science and Technology
• Principal Investigator: 大門 俊介 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 高崎量子技術基盤研究所 量子機能創製研究センター, 主任研究員 (20825434)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2024: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
• Keywords: 量子コンピュータ / 機械学習

Outline of Research at the Start

自然言語処理において成功を収めている深層学習技術"大規模言語モデル"を用いて、新たな量子計算技術の開発を行う。大規模言語モデルは近年目覚ましく発展する機械学習モデルで、自然言語処理のみならず、プログラミングや画像認識など、様々なタスクに対して高い性能を示すことが知られている。この能力を応用すれば、量子系のような複雑なシステムであっても高精度に制御できるAIの構築が期待される。そこで本研究では、複雑な量子計算のプロトコルを大規模言語モデルに学習させることで所望の量子計算を自動生成するAIを開発する。