スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）とコロンビア大学の物理学者
NatureQuantum誌に掲載された論文で情報、EPFL教授のジュゼッペカルレオとコロンビア大学の大学院生マティヤメドビドビッチは、量子ではなく従来のコンピューターで複雑な量子コンピューティングアルゴリズムを実行する方法を発見しました。
既知の「量子ソフトウェア」数学における古典的な最適化問題を解決するために、量子近似最適化アルゴリズム（QAOA）をどのように使用するか。基本的に、これはさまざまな可能な解決策から問題に対する最良の解決策を選択する方法です。量子コンピューターによってどのような問題を効果的に解決できるかを理解することに多くの関心が寄せられており、QAOAはこれの最も目に見える候補の1つです」とCarleo氏は説明しました。
AIが初めて量子エラーを特定するために使用される
QAOAには、以下を含む多くの支持者がいます。近い将来、量子技術とコンピューティングに賭けているGoogle：2019年に、53キュービットの量子プロセッサであるSycamoreを作成し、それを使用して、現代の古典的なスーパーコンピューターに約10、000年かかると推定されるタスクを完了しました。年。シカモアは同じタスクを200秒で完了しました。
従来のコンピューターを使用して、科学者は開発しました変分量子アルゴリズムとして知られる特別なクラスのアルゴリズムの動作をほぼ模倣できる方法であり、量子システムの最低エネルギー状態または「基底状態」を決定する方法です。 QAOAは、このような量子アルゴリズムファミリーの重要な例の1つであり、研究者によると、近い将来のコンピューターにおける「量子アドバンテージ」の最も有望な候補の1つです。
このアプローチは、最新の機械学習ツールを使用して、量子コンピューターの内部動作をトレーニングおよびエミュレートできます。これらのシミュレーションの主要なツールは、Carleoが2016年にMathias Troyerと共同で開発し、現在QAOAシミュレーションで初めて使用されている人工ニューラルネットワークであるNeural Network QuantumStatesです。
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