オーストリアのウィーン大学の研究者たちは、量子機械学習の分野で大きなブレークスルーを達成しました。彼らの研究はNature Photonicsに掲載され、小規模な量子コンピュータでさえ、機械学習アルゴリズムの性能を向上させることができることを示しています。この発見は、計算の未来にエキサイティングな新しい可能性を開きます。
チームは、データポイントを分類するために光子量子プロセッサを使用し、古典的なコンピュータと比較して量子効果の利点を強調しました。実験の結果、これらの小さな量子プロセッサが従来のアルゴリズムよりも優れた性能を発揮できることが明らかになりました。「特定のタスクについては、私たちのアルゴリズムは従来のアルゴリズムよりも少ないエラーを犯すことがわかりました」と、プロジェクトリーダーであるウィーン大学のPhilip Walther氏は説明しました。
この研究は、量子効果から恩恵を受けるタスクを特定することにより、量子計算を促進するだけでなく、標準的な計算にも洞察を提供します。標準的なコンピュータよりも少ないエネルギーを消費する光子プラットフォームの使用も、もう一つの重要な利点です。機械学習アルゴリズムがますますエネルギー集約的になるにつれて、これは非常に重要になる可能性があります。このブレークスルーは、量子アーキテクチャに触発された、新しい、より効率的なアルゴリズムの設計につながる可能性があります。