IQT の「ジャーナル クラブ」: 量子リザーバー コンピューティングの素人向けガイド – 量子テクノロジーの内部

IQT の「ジャーナル クラブ」は、最近の量子技術研究論文を分析し、量子エコシステムに対するその影響について議論する毎週の記事シリーズです。  

量子コンピューティングの領域は、SF のページからそのまま切り取ってきたように聞こえることがよくありますが、非常に現実的であり、急速に進化しています。 新しい 自然科学レポート 論文、研究者ら IBMクアンタム とトーマス J. ワトソン研究センターは現在、「量子リザーバー コンピューティング」と呼ばれる新しい側面に焦点を当てています。 これを理解するには、 絵 次に何が起こるかを予測するために波を使用できる広大な水の貯水池。ただし、この場合、水は粒子の量子状態であり、波はデータです。

量子リザーバーコンピューティングは、量子分野におけるエキサイティングな進歩です 機械学習、特に、天気パターンや株式市場の傾向を予測するのと同様に、時間の経過に伴う順序やパターンを予測するのに適しています。 従来のコンピューターは、これらのタスクが直線的で規則正しいため、これらのタスクに苦戦しますが、自然界では、 株式市場 or 天気 – 複雑で、しばしば混沌としています。

最新の開発で本当に革新的なのは、量子システム内で「ノイズ」を使用することです。 日常生活では、騒音は通常、低減または除去しようとするものです。 しかし、量子の世界では、このノイズを利用して制御することで、より適切な予測を行うことができます。 まるでラジオの静音によって、次にどの曲がかかるかを突然教えてくれるようなものです。

科学者たちは、この量子ノイズを調整して予測を改善する方法を考案しました。 これは、量子回路 (量子コンピューティングの基本情報単位である量子ビット (量子ビット) を制御する経路) にノイズをプログラムすることによって行われます。 IBM Quantum の研究者は、ノイズを微調整することで、量子システムのパフォーマンスを最適化することができました。

さらに、研究者らはこれらの量子システムを単純化する方法を発見した。 必要な量子ビットの数とその接続 (エンタングルメント) の複雑さが軽減され、システムの管理が容易になり、潜在的により堅牢になります。

これらの量子リザーバー コンピューティングの進歩の影響は、すでに期待されています。 科学者は、単一のノイズ モデルとより少ないメモリを使用して、複雑なシステムのシミュレーションで目覚ましい結果を達成しました。 一例を挙げますと、 マッキーグラスシステム、これは生物学的振動などの複雑なシステムを記述するために使用される数学的モデルです。 研究者らは、カオス体制として知られる状況において、その動作を 100 歩先まで予測することができました。これは、システムの予測不可能な性質による重大な課題です。

平たく言えば、これは非常に複雑な水晶玉を覗いて、遠い将来の出来事を正確に予測することに似ています。 量子コンピューティング業界にとって、これらの進歩は、天気予報から財務分析などに至るまで、あらゆるものについて、より速く、より効率的で、より正確な予測を意味する可能性があります。 これは、コンピューターが私たちと同じように思考し、混乱するのではなく混沌と複雑さを受け入れることができる未来を垣間見る興味深いものです。

Kenna Hughes-Castleberry は、Inside Quantum Technology のスタッフ ライターであり、JILA (コロラド大学ボルダー大学と NIST のパートナーシップ) のサイエンス コミュニケーターです。 彼女の執筆ビートには、ディープ テクノロジー、量子コンピューティング、AI が含まれます。 彼女の研究は、Scientific American、Discover Magazine、New Scientist、Ars Technica などで特集されています。

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• 情報源： https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/iqts-journal-club-a-laymans-guide-to-quantum-reservoir-computing/