| 講演名 | 2024-03-23 NISQデバイスを用いた量子ニューラルネットワークにおける量子回路の構成と学習性能の評価 丸茂 直樹(早大), 和田 康孝(明星大), 上田 和紀(早大), 木村 啓二(早大), |
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| 抄録(和) | 変分量子アルゴリズム（Variational Quantum Algorithm: VQA）による量子機械学習では，学習モデルを構成する部分（Ansatz）の反復回数を多くするほど，そして多くの量子ビットがもつれ（エンタングルメント）を起こすほど学習能力が上がる．一方，現在実現されている量子ゲート方式コンピュータのNISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum computer）デバイスでは，ノイズを許容し誤り訂正を行わない．そのため回路が深くなるほどノイズによって理論通りの状態を出力できなくなる．すなわち，NISQデバイスで変分量子アルゴリズムによる量子機械学習を行うと，学習性能とデバイスのノイズ特性がトレードオフの関係になる．以上を踏まえ，本稿では，ノイズのある環境における回路構成の違いによる学習性能の差を精度の観点から評価した．評価の結果，変分量子アルゴリズムによる量子機械学習においてエンタングルメントが必要不可欠であること，及びゲート数が最小限に抑えられる線形なエンタングルメントの場合にはAnsatzの反復回数が増え，回路の深さが深くなっても精度の低下は小さく，ノイズのないシミュレーションと同等の性能が得られることを確認した． |
| 抄録(英) | The more numbers of repeat of Ansatz and the more qubit entangling improve learnability of quantum machine learning by variational quantum algorithm(VQA). On the other hand, Quantum gate computor realizing now is called Noisy Intermediate-Scale Quantum computer (NISQ) devices and they contain noises and they don't correct errors. Therefore, the deeper quantum circuit is, it will be more difficult to output the state as theory. It means that If useing NISQ devices for quantum machine learning by VQA, its learnability and the property noise in NISQ devices will be trade-off. Based on the above, this paper evaluates the difference in learnability for each different circuit in noisy environment from the view of accuracy. As a result, qunatum machine learning by VQA needs entanglement.In addition, linear entanglement that cantains minimum gate doesn't decrease accuracy much, even if the number of repeat in Ansatz increase and make the circuit deeper, and its learnability is the same as noiseless simulation. |
| キーワード(和) | NISQ / 量子機械学習 / 変分量子アルゴリズム |
| キーワード(英) | NISQ / Quantum machine learning / Varatinal quantum algorithm |
| 資料番号 | CPSY2023-52,DC2023-118 |
| 発行日 | 2024-03-14 (CPSY, DC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | DC / CPSY / IPSJ-SLDM / IPSJ-EMB / IPSJ-ARC |
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| 開催期間 | 2024/3/21(から3日開催) |
| 開催地（和） | 壱岐の島ホール |
| 開催地（英） | Ikinoshima Hall |
| テーマ（和） | 組込み技術とネットワークに関するワークショップ ETNET2024 |
| テーマ（英） | ETNET2024 |
| 委員長氏名（和） | 土屋 達弘(阪大) / 中島 耕太(富士通研) / 越智 裕之(立命館大) / / 津邑 公暁(名工大) |
| 委員長氏名（英） | Tatsuhiro Tsuchiya(Osaka Univ.) / Kota Nakajima(Fujitsu Lab.) / Hiroyuki Ochi(Ritsumeikan Univ.) / / Tomoaki Tsumura(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 細川 利典(日大) / 井口 寧(北陸先端大) / 津邑 公暁(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Toshinori Hosokawa(Nihon Univ.) / Yasushi Inoguchi(JAIST) / Tomoaki Tsumura(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 新井 雅之(日大) / 難波 一輝(千葉大) / 小林 諒平(筑波大) / 小川 周吾(日立) / 今川 隆司(明大) / 岸田 亮(富山県立大) / 田中 勇気(日立) / 五十嵐 友則(ルネサス) / / 栗原 康志(富士通) / 谷本 輝夫(九大) / 新田 高庸(会津大) / 八巻 隼人(電通大) |
| 幹事氏名（英） | Masayuki Arai(Nihon Univ.) / Kazuteru Namba(Chiba Univ.) / Ryohei Kobayashi(Univ. of Tsukuba) / Shugo Ogawa(Hitachi) / Takashi Imagawa(Meiji Univ.) / Ryo Kishida(Toyama Prefectural Univ.) / Yuki Tanaka(HITACHI) / Tomonori Igarashi(Renesas) / / Yasushi Kurihara(Fujitsu) / Teruo Tanimoto(Kyushu Univ.) / Koyo Nitta(Univ. of Aizu) / Hayato Yamaki(UEC) |
| 幹事補佐氏名（和） | / 坂本 龍一(東工大) / 本田 巧(富士通) |
| 幹事補佐氏名（英） | / Ryuichi Sakamoto(Tokyo Inst. of Tech.) / Takumi Honda(Fujitsu) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Dependable Computing / Technical Committee on Computer Systems / Special Interest Group on System and LSI Design Methodology / Special Interest Group on Embedded Systems / Special Interest Group on System Architecture |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | NISQデバイスを用いた量子ニューラルネットワークにおける量子回路の構成と学習性能の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluating composition of quantum circuit and learnability in quantum neural network with NISQ devices |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | NISQ / NISQ |
| キーワード(2)（和/英） | 量子機械学習 / Quantum machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | 変分量子アルゴリズム / Varatinal quantum algorithm |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 丸茂 直樹 / Naoki Marumo |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 和田 康孝 / Yasutaka Wada |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 明星大学(略称：明星大) Meisei University(略称：Meisei Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 上田 和紀 / Kazunori Ueda |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 木村 啓二 / Keiji Kimura |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 発表年月日 | 2024-03-23 |
| 資料番号 | CPSY2023-52,DC2023-118 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | CPSY-450,DC-451 |
| ページ範囲 | pp.82-87(CPSY), pp.82-87(DC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-03-14 (CPSY, DC) |