量子コンピューティングで統計学と機械学習が革命を遂げる！

現在のデータサイエンスと機械学習技術は、大規模なデータセットを効果的に解析することができますが、連邦統計局が実施する複雑な調査データには適していません。ポール・パーカー助教授は、量子コンピューティングを活用して、この課題に対処する新たな統計学と機械学習の手法を開発しています。 このプロジェクトでは、国立科学技術統計センター（NCSES）が実施する調査データを対象に、特定のグループからの過剰または不足なサンプリングを行う連邦統計局の調査に対応した統計学および機械学習の手法を開発します。 パーカー助教授は、量子コンピューティングを利用した機械学習モデルの統計学的手法を作成し、データ収集の独自の方法である調査デザインを考慮したモデルを提供します。また、多くの機械学習モデルが不確実性の評価を提供できない問題にも取り組みます。最終的には、これらの手法が他の連邦統計機関や、依存する調査データセットを扱う経済学や社会学といった分野にも適用できることを期待しています。