テンソルネットワークを用いた大規模量子機械学習シミュレーション
Large-scale Quantum Machine Learning Simulation using Tensor Network

概要

近年，NISQと呼ばれる数百個程度の量子ビットからなる誤り訂正機能のない量子コンピュータが実現されつつある．実際，2019年にはGoogleのチームによりスパコンで10000年かかる計算をわずか200日で実行することが示された．その秘められた計算力には大きな期待が寄せられる一方，NISQがいかに現実的なタスクを解くことができるかについては未だにほとんどわかっていない．
本出展では，テンソルネットワークを利用した量子回路・量子機械学習シミュレータを紹介する．テンソルネットワークを用いることで，特定の量子回路に対して既存のライブラリより高速にシミュレートすることが出来る．これにより，大規模な量子系を持つ量子コンピュータに対して量子機械学習といった有用なタスクがいかに利用できるか，あるいはどのようなタスクをこなすことができるのかといった性質を推察することが容易となる．

産業界への展開例・適用分野

直接的に産業に適用はできないが，例えば量子化学計算のための基盤となる知見を集め，量子コンピュータを用いて未知の分子構造を得るのに利用できる可能性がある．
また，量子機械学習のような，量子コンピュータを用いたAIがどの程度のパフォーマンスを持つのかを推察できる．

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
真鍋秀隆	先端数理科学専攻	非線形物理学講座	その他学生