Machine Learning using Quantum-Classical Hybrid Algorithms

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K11764
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60010:Theory of informatics-related
• Research Institution: Chubu University
• Principal Investigator: Kawano Yasuhito 中部大学, 理工学部, 教授 (40396180)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小澤 正直 中部大学, AI数理データサイエンスセンター, 特任教授 (40126313)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 量子コンピュータ / 量子アルゴリズム / 機械学習 / 人工知能 / LWE問題 / 組み合わせ最適化問題 / 耐量子暗号 / 次世代公開鍵暗号

Outline of Final Research Achievements

We have been studying a method for solving the LWE problem, which is known as a combinatorial optimization problem derived from machine learning, using a quantum-classical hybrid system. First, we developed a classical algorithm to convert an LWE problem into a set of maximum independent set problems. We implemented this classical algorithm on a classical computer and demonstrated that the number of qubits required to solve a 40-dimensional LWE challenge problem on a quantum annealing machine is approximately 40,000. Next, we improved the classical algorithm and developed a quantum-classical hybrid algorithm to solve the LWE problem on a gate-type quantum computer.

Free Research Field

量子情報科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

量子コンピュータは重ね合わせ状態が利用できるため、人工知能や機械学習で扱う組み合わせ最適化問題が得意であると予想されている。本研究では、代表的な組み合わせ最適化問題として知られるLWE問題を解く量子古典ハイブリッドアルゴリズムを新たに開発した。本研究で得られた量子古典ハイブリッドアルゴリズムを量子古典ハイブリッドシステムに実装することにより、人工知能や機械学習への応用が期待できる。