量子コンピュータが手書きデジタルアートを現実的に生成！

機械学習は、顔や複雑なパターンを認識するだけでなく、現実的な例を作成することもできます。この技術を改善するために、研究者たちは現実的な手書き数字を生成する量子アルゴリズムの初の明確な実証に成功しました[1]。彼らは、これをクラシカルな機械学習を超越する量子デバイスの構築に向けた重要なステップと見ています。 最も一般的なニューラルネットワークの用途は、手書きの文字を認識するような分類ですが、研究者たちはアルゴリズムを現実的なアートワーク、音楽、人の顔を生成するような創造的なタスクに使用することを目指しています。これらの生成型ニューラルネットワークは、写真から不要なディテールを削除するための自動編集などにも使用できます。 Zapata ComputingのAlejandro Perdomo-Ortizは、現代の生成ネットワークに量子コンピューティングを取り入れることで、はるかに優れた性能が得られる可能性があると指摘しています。そこで、研究者たちは、50未満の量子ビット（キュビット）を持つ初期の量子マシンであるノイジー中間規模量子デバイスでアルゴリズムを実装しようとしています。 成功はこれまで限定的でしたが、Perdomo-Ortiz氏とその同僚たちは、新たな機械学習アーキテクチャで改善された結果を報告しています。