画期的な成果として、量子システムが、従来の機械が伝統的に支配してきたデータ分類において、従来の人工知能（AI）を上回りました。ウィーン大学の研究者らが主導したこの驚くべき偉業は、優れた精度を示しただけでなく、大幅に少ないエネルギー消費でそれを達成しました。
Nature Photonics誌に掲載されたこのブレークスルーは、量子機械学習における重要な瞬間を刻んでいます。チームの実験は、小規模な量子プロセッサでさえ、現代のAIの基礎である特定の機械学習タスクにおいて、従来のプロセッサを上回ることができることを示しています。その鍵は光の使用にあります。
ミラノ工科大学で構築された光子量子プロセッサであるこのデバイスは、光子、つまり光の粒子を使用してアルゴリズムを実行します。このタスクは、顔認識から天気予報まで、AIシステムが日常的に実行するプロセスである、さまざまな種類のデータの分類でした。英国の企業Quantinuumが設計した量子アルゴリズムは、従来の競合他社よりも少ないエラーを犯しました。
さらに、量子システムは優れたエネルギー効率を示しました。情報を処理するために大量の電力を必要とする従来のコンピューターとは異なり、光子システムは光を直接使用することで最小限のエネルギーを消費します。この違いは、AIモデルがますます強力になり、同時にエネルギー集約的になっている世界において重要になります。
ウィーン大学のプロジェクトリーダー兼科学者であるフィリップ・ワルター氏は、「特定のタスクでは、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」と述べています。この成果は技術的なだけでなく、量子機械学習という新たな分野におけるパラダイムシフトを示唆しています。
量子機械学習は、量子物理学の原理がAIアルゴリズムの速度、精度、または効率をどのように向上させることができるかを研究しています。このブレークスルーは、量子コンピューティングが従来のAIよりも高速で、より正確で、より持続可能な代替手段を提供する可能性があることを示唆しています。この発見は、より効率的で持続可能なAIアプリケーションへの扉を開きます。