量子人工知能
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概要
量子コンピュータの計算能力と人工知能を組み合わせることにより行列乗算、回帰分析、その他統計処理の高速化が期待できる[1][2]。巡回セールスマン問題等の最適化問題にも適応できるとしている。
量子乱数発生器との組み合わせで、暗号技術の発展にも寄与する。将来的に量子コンピューターが素因数分解や離散対数問題,楕円曲線暗号を解いてしまうことが想定されるため、量子暗号やその他高度なプログラムをコーディングAIが自動生成し、耐量子暗号を実現させることも検討されている。サイバー攻撃の検知や自動防御にも応用可能であるとされる。
電気通信大学では1年生全員に学ばせる[3]。また、量子コンピュータの計算能力を脳神経のシミュレーションに適用することも検討されている。
畳み込みニューラルネット(CNN)に量子ゲート回路を組み込んだ、量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)がハーバード大学によって提案されている。[4]マルチスケール エンタングルメント繰り込み分析と量子誤り訂正を組み合わせた。
大阪大学理学部では深層学習(DNN)の構造そのものを、超弦理論におけるホログラフィー原理と同等と見なし、量子情報からの時空創発に応用しようとしている。[5][6]
また、真に汎用的な演算を実行可能な量子コンピューターが実現された場合、人工知能が発案した仮説を、量子コンピューターを用いた化学・物理シミュレーションで検証するという一連の流れをAI駆動型科学としてループさせる構想が実現するものと予想されている。[7]