量子効果を用いた分割スパース推定アルゴリズムの開発と展開

• 研究課題/領域番号: 23K03841
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分21020:通信工学関連
• 研究機関: 広島市立大学
• 研究代表者: 三村 和史 広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (40353297)
• 研究分担者: 竹内 純一 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (80432871)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 圧縮センシング / 量子効果 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

スパース性を用いて観測から未知信号を推定する枠組みであるスパース推定では、原信号のサポートがわかれば非零要素の値は比較的容易に求められる。本研究では、横磁場型の量子デバイスを用いたサポート推定の方法を提案し、そのサポート推定手法を、深層学習の技術を用いて古典計算機でシミュレートすることにより、古典計算機で動作する効率的で高速なスパース推定アルゴリズムを開発することを目指す。