| 研究課題/領域番号 |
21K11764
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60010:情報学基礎論関連
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| 研究機関 | 中部大学 |
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研究代表者 |
河野 泰人 中部大学, 理工学部, 教授 (40396180)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 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 / 量子超越性 / NISQ / 格子暗号 / Learning With Errors / 公開鍵暗号 / 量子アニーリングマシン / 深層ニューラルネット / LWE / ポスト量子暗号 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究計画は、研究代表者が実施した科研費基盤研究(C) 17K00027「格子問題を解く量子アルゴリズムの耐量子暗号と量子人工知能への応用」（研究代表者：河野泰人, 研究分担者：関川浩, 平成29 年度-令和元年度）で提案した量子古典ハイブリッドアルゴリズムを改良し、計算効率に関する理論的な解析と、量子コンピュータおよび古典コンピュータ上での実装を行った上で、耐量子暗号のチャレンジ問題への応用と深層ニューラルネットワークの機械学習への応用により、量子コンピュータが古典コンピュータを上回る性能を有すること（量子超越性）の実証を目指す。
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| 研究成果の概要 |
機械学習から派生した組み合わせ最適化問題として知られるLWE問題の量子古典ハイブリッドシステムを用いた解法を研究した。まず、LWE問題を最大独立集合問題に変換する古典アルゴリズムを開発した。この古典アルゴリズムを計算サーバに実装し、40次元のLWEチャレンジ問題を量子アニーリングマシン上で解くために必要な量子ビット数が約4万であることを示した。さらに、開発した古典アルゴリズムを改良し、ゲート型量子コンピュータでLWE問題を解く量子古典ハイブリッドアルゴリズムを開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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