ケンブリッジ・クオンタム・コンピューティング、Aker BP と量子機械学習アルゴリ ズムを用いた混相流の共同研究の結果を公表

ケンブリッジ・クオンタム・コンピューティング、Aker BP と量子機械学習アルゴリ
ズムを用いた混相流の共同研究の結果を公表

 

英国ケンブリッジ市 2021 年 1 月 19 日発表 – ケンブリッジ・クオンタム・コンピューティング(Cambridge Quantum Computing、以下 CQC、CEO:イリアス・カーン)は、ヨーロッパ最大の独立系エネルギー企業のひとつである Aker BP と行った共同研究の結果を公表しました。

オスロを拠点とする Aker BP とのコラボレーションでは、混相流分類の問題に取り組む為に、最先端の量子機械学習(QML)アルゴリズムの設計とデモンストレーションを行いました。研究チームは、3 元分類子の学習によって瞬間量子多項式時間回路 1を構成し、CQC の量子ソフトウェア開発プラットフォームである t |ket⟩TM(ティケット)を用いて IBM 量子プロセッサに実装しました。Aker BP データを用いたテストにおいて、QML 分類子はほんの一握りの量子ビットがあれば古典的なサポートベクターマシーン(「SVM」)非線形のカーネル法のパフォーマンスに匹敵することが判明しました。

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