約1000万倍の高速化に成功、独自アルゴリズム搭載の量子AIシミュレーター
SCSKは2022年7月14日、同社独自の量子AI（人工知能）アルゴリズムを搭載した、量子回路シミュレーターを開発したと発表した。従来に比べ、約1000万倍の高速化を可能にした。 教師あり学習による機械学習モデルの1つである、量子サポートベクターマシン（SVM）モデルに特化し、衣類画像の2クラス分類において、780パラメーターまで対応することを実証した。これまでの汎用量子コンピューティングシミュレーターが100パラメーター程度の処理だったのに対し、理論上は1000パラメーターまで対応するという。 また、カーネル行列を量子アルゴリズムで生成する、量子カーネル行列生成をFPGAに実装。CPUでの実行と比較して、機械学習データ1000件に対する演算を約470倍高速処理できる。これにより、AIによる学習サイクルを高速に実行可能になる。 関連記事 量子コンピューティングは製造業でも活用進む、その可能
国内初、NAMが量子コンピュータを創薬へ応用~量子機械学習ライブラリの公開
株式会社 NAM（本社：東京都中央区、代表取締役：中野 哲平、以下 NAM）は、この度、量⼦コンピュータの創薬応用を目指し、創薬に特化した量子機械学習ライブラリを開発・ソースコード公開をすることを発表いたします ■ 量子コンピュータについて 量子コンピュータは、我々のコンピュータとは全く異なる動作原理であり、スーパーコンピュータを用いても解けない複雑な問題を超高速に解くことができる夢のマシンです。1980年代に研究発表されてから量子コンピュータは実用化が殆どされていませんでした。しかし近年、実用化への扉が急速に開き、Googleをはじめとし世界各国で熾烈な開発競争が繰り広げられています。 ■ 量子コンピューターで創薬応用 今日、新薬を発見して市場に出すには、製薬会社では最大10年以上、多くの場合数十億ドルがかかります。量子コンピューティングを使用して計算処理を改善することで、コストと市場投
量子コンピューターで機械学習タスクの限界を克服、IBMとMIT
IBMとMITの研究チームは、量子コンピューターを使って機械学習を新たなレベルに到達させようと取り組んでいる。新たな潮流となりそうだ。 by Will Knight2019.03.29 250 118 1 0 量子コンピューティングと人工知能（AI）をめぐっては、どちらもばかばかしいほどの誇大広告で溢れている。だが、この2つのテクノロジーを組み合わせれば、実際に新しい可能性が開けるかもしれない。 IBMとマサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者が、IBMの量子コンピューターを使って特徴量マッチングと呼ばれる特定の機械学習タスクを加速させる方法を発表した。研究チームは将来の量子コンピューターによって、機械学習は新たなレベルに到達するだろうと述べている。研究成果は3月13日付のネイチャー誌に掲載された。 数十年前に最初に予想されたとおり、量子コンピューターは従来とは異なる方法で情報を計算処理
人工知能の発展に量子コンピュータが不可欠な理由
米Googleが2015年12月に「既存のコンピュータに比べて1億倍高速」と発表して以来、カナダD-Wave Systemsが開発する「量子アニーリング型」の量子コンピュータへの注目が高まっている。この量子コンピュータとはどんなもので、何の役に立つのか。なるべく平易に解説したい。 記者は日経コンピュータの2014年4月17日号で「驚愕の量子コンピュータ」という記事を書き（ITproにも転載している）、量子アニーリング型の量子コンピュータの仕組みについて詳しく解説した。ただこの記事に対しては「難しい」という率直な感想も頂いているので、今回は例えなどを交えながら、「中身」ではなく「価値」を理解していただけるような記述を目指したい。 まず最初にお断りをしておくと、「量子アニーリング型」の量子コンピュータは、先に開発が進められていた「量子ゲート型」の量子コンピュータとは全くの別物だ。2013年以前
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