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2023 年度 研究成果報告書

量子古典ハイブリッドアルゴリズムを用いた機械学習

研究課題

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研究課題/領域番号 21K11764
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60010:情報学基礎論関連
研究機関中部大学

研究代表者

河野 泰人  中部大学, 理工学部, 教授 (40396180)

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)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2024-03-31
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
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。

自由記述の分野

量子情報科学

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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公開日: 2025-01-30  

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