Cover Story：情報の分類：量子コンピューターによってより強力になる機械学習

機械学習と量子コンピューティングには、これまで扱えなかった問題を解決できる可能性がある。機械学習では、パターン識別などの手法は、例えば写真画像の分類などに適しているが、データの構造が複雑になりすぎると、問題に直面することがある。そうした複雑なデータを高次元空間に写像し、その最も基本的な特徴に基づいてデータ点を分析する一般的な方法は、古典的なコンピューターでは達成が困難なレベルの計算能力を必要とする。今回K Temmeたちは、分類対象を量子状態空間に写像して特徴分析を行うことが、この限界の克服に役立つ可能性があることを示している。著者たちは、2つの量子アルゴリズムを実験的に実行することで、量子コンピューターの処理能力を利用すれば、大規模分類タスクが関与する機械学習が正味で優位になる可能性を示している。

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