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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

Nature 567, 7747 (2019年3月14日)

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。

Nature 著者インタビュー

柳沢 正史氏

「私」とNature
 混沌状態をすっきりさせるような研究が好き

長田 重一氏

長田重一大阪大学免疫学フロンティア研究センター教授は、アポトーシス(プログラム細胞死)の分子メカニズムの解明など、すばらしい業績を残してきた。いくつもの論文が引用ランキングに並ぶ。その始まりは、1980年に成功したインターフェロンα遺伝子のクローニングだった。

柳沢 正史氏

「私」とNature
 “ねむけ”の謎を解明したい

柳沢 正史氏

筑波大学大学院時代に見つけた血管収縮物質が世界の研究者の注目を集め、米国テキサス大学にスカウトされて1991年に渡米。後を追って留学してきた後輩の櫻井武(現・筑波大学 国際統合睡眠医学科研究機構;IIIS)とともにオレキシンを発見する。この脳内の神経伝達物質が睡眠と覚醒に関係していることから、本格的に睡眠学の研究を開始。現在IIISを主宰して、「ねむけとは何か」の解明を目指している。

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