昨年から量子コンピュータ業界は大きな転換期に入りました。これまで人類には難しすぎるという量子コンピュータはみんなで四苦八苦しながら開発をしてきたと思います。具体的な沿革としては、 １、2012年に簡易型量子コンピュータみたいな量子アニーリングマシンが出る。 ２、量子アニーリングマシンは2016年をピークに2018年ごろに廃れる。（デスクトップパソコンと大差ないことがわかる） ３...
24年4月の量子コンピュータ業界の動向がよくわからんというので書いてみました。 by Yuichiro Minato | blueqat
昨年から量子コンピュータ業界は大きな転換期に入りました。これまで人類には難しすぎるという量子コンピュータはみんなで四苦八苦しながら開発をしてきたと思います。具体的な沿革としては、 １、2012年に簡易型量子コンピュータみたいな量子アニーリングマシンが出る。 ２、量子アニーリングマシンは2016年をピークに2018年ごろに廃れる。（デスクトップパソコンと大差ないことがわかる） ３...
BitNetから始める量子化入門
はじめに BitNet、最近話題になっていますね。 そもそも量子化って何？という方もいると思うので、この記事は DeepLearning の量子化から入り、その上で BitNet の触りについて見ていこうと思います。色々とわかってないことがあり、誤読してそうなところはそう書いてるのでご了承ください。 図を作るのは面倒だったので、様々な偉大な先人様方の図やスライドを引用させていただきます。 量子化 DeepLearning における量子化 DeepLearning の学習・推論は基本 float32 で行います。これを int8 や Nbit に離散化することを量子化といいます。 計算に使う値は、モデルの重み、アクティベーション（ReLUとか通した後）、重みの勾配等があります。 学習時については一旦置いておいて、この記事では推論における量子化について焦点をあてます。推論時に量子化の対象となる
量子機械学習とは何か？「量子技術」と「AI技術」の可能性をグッと広げる理由とは
AI技術の開発と普及が加速し、その中心で大きな役割を担う機械学習は社会になくてはならない技術となりました。一方、既存のIT技術を大きく変えると言われている量子コンピューティングでも大きな進歩があり、商用量子コンピューターの提供も始まっています。しかし、現代の量子コンピュータは商用であっても大きな欠点があり、まだまだ普通のコンピュータのようには使えません。そこで注目されるのが「量子コンピューティング」と「機械学習」を組み合わせた「量子機械学習」の分野です。これにより、量子コンピュータはその欠点を克服できるだけではなく、古典的な機械学習アルゴリズムが抱える欠点を量子アルゴリズムで克服することができるようになります。互いを補い合うことで、可能性を広げる量子機械学習に関連する基本用語とその特性について簡単に解説していきます。 合同会社Noteip代表。ライター。米国の大学でコンピューターサイエンス
Microsoft、量子コンピューティングサービス「Azure Quantum」の新たな進化を発表
Microsoftは2023年6月21日（米国時間）、クラウド量子コンピューティングサービス「Azure Quantum」の新たな進化を発表した。 Azure Quantumは、「世界最高の量子ハードウェアの実験を始めることができ、量子スーパーコンピューティングが現実のものとなった際に、より複雑な問題を解決するための準備ができる」サービスだ。 Microsoftは、量子コンピューティングによって科学的発見を加速させ、科学者や企業がこれまで解決できなかった問題を解決し、成長と人類の進化を実現できるようにするというビジョンを掲げており、このビジョンに向けた「Azure Quantum Elements」「Azure QuantumのCopilot」「量子スーパーコンピュータに向けたMicrosoftのロードマップ」というAzure Quantumの3つの進化を紹介した。 Azure Quant
量子コンピューターで機械学習や数理最適化、その期待と課題
しかしHHLアルゴリズムには大きな課題があった。HHLアルゴリズムを実行するには大量の量子ゲートが必要であり、量子ビットの誤り訂正ができないNISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum Computer、ノイズがありスケールしない量子コンピューター）どころか、量子ビットの誤り訂正ができるFTQC（Fault Tolerant Quantum Computer、誤り耐性量子コンピューター）にとっても難しいタスクだと見なされていたのだ。 NISQ向けの「量子回路学習」が登場 ところが2018年、NISQによって機械学習を実行しようとする野心的なアルゴリズムが発表され、状況は大きく変わった。大阪大学の御手洗光祐助教が発表した「量子回路学習（QCL、Quantum Circuit Learning）」だ。 QCLは、NISQの量子コンピューターと現行方式のコンピュータ
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SCSK、FPGAの活用で従来比1000万倍高速化した量子AIシミュレーターを開発