論文の概要: Large-scale quantum reservoir learning with an analog quantum computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02553v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 18:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 18:33:58.576406
• Title: Large-scale quantum reservoir learning with an analog quantum computer
• Title（参考訳）: アナログ量子コンピュータを用いた大規模量子貯水池学習
• Authors: Milan Kornjača, Hong-Ye Hu, Chen Zhao, Jonathan Wurtz, Phillip Weinberg, Majd Hamdan, Andrii Zhdanov, Sergio H. Cantu, Hengyun Zhou, Rodrigo Araiza Bravo, Kevin Bagnall, James I. Basham, Joseph Campo, Adam Choukri, Robert DeAngelo, Paige Frederick, David Haines, Julian Hammett, Ning Hsu, Ming-Guang Hu, Florian Huber, Paul Niklas Jepsen, Ningyuan Jia, Thomas Karolyshyn, Minho Kwon, John Long, Jonathan Lopatin, Alexander Lukin, Tommaso Macrì, Ognjen Marković, Luis A. Martínez-Martínez, Xianmei Meng, Evgeny Ostroumov, David Paquette, John Robinson, Pedro Sales Rodriguez, Anshuman Singh, Nandan Sinha, Henry Thoreen, Noel Wan, Daniel Waxman-Lenz, Tak Wong, Kai-Hsin Wu, Pedro L. S. Lopes, Yuval Boger, Nathan Gemelke, Takuya Kitagawa, Alexander Keesling, Xun Gao, Alexei Bylinskii, Susanne F. Yelin, Fangli Liu, Sheng-Tao Wang,
• Abstract要約: 我々は中性原子アナログ量子コンピュータの量子力学を利用してデータを処理する量子貯水池学習アルゴリズムを開発した。 アルゴリズムを実験的に実装し、機械学習タスクの様々なカテゴリで競合性能を達成する。 本研究は,従来の量子相関を有効機械学習に活用する可能性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.21335836399935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum machine learning has gained considerable attention as quantum technology advances, presenting a promising approach for efficiently learning complex data patterns. Despite this promise, most contemporary quantum methods require significant resources for variational parameter optimization and face issues with vanishing gradients, leading to experiments that are either limited in scale or lack potential for quantum advantage. To address this, we develop a general-purpose, gradient-free, and scalable quantum reservoir learning algorithm that harnesses the quantum dynamics of neutral-atom analog quantum computers to process data. We experimentally implement the algorithm, achieving competitive performance across various categories of machine learning tasks, including binary and multi-class classification, as well as timeseries prediction. Effective and improving learning is observed with increasing system sizes of up to 108 qubits, demonstrating the largest quantum machine learning experiment to date. We further observe comparative quantum kernel advantage in learning tasks by constructing synthetic datasets based on the geometric differences between generated quantum and classical data kernels. Our findings demonstrate the potential of utilizing classically intractable quantum correlations for effective machine learning. We expect these results to stimulate further extensions to different quantum hardware and machine learning paradigms, including early fault-tolerant hardware and generative machine learning tasks.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、量子技術が進歩するにつれて大きな注目を集め、複雑なデータパターンを効率的に学習するための有望なアプローチを提示している。 この約束にもかかわらず、現代のほとんどの量子法は変分パラメータ最適化のための重要な資源を必要とし、消失する勾配の問題に直面する。 これを解決するために、中立原子アナログ量子コンピュータの量子力学を利用してデータを処理する汎用的で勾配のないスケーラブルな量子貯水池学習アルゴリズムを開発した。 アルゴリズムを実験的に実装し、二進および多進の分類を含む機械学習タスクの様々なカテゴリで競合性能を達成し、タイムリー予測を行う。 システムサイズを最大108キュービットに増やすことで、効果的な学習と学習の改善が観察され、これまでで最大の量子機械学習実験が実証された。 さらに、生成した量子カーネルと古典的データカーネルの幾何学的差異に基づいて、合成データセットを構築することにより、学習タスクにおける比較量子カーネルの利点を観察する。 本研究は,従来の量子相関を有効機械学習に活用する可能性を示すものである。 これらの結果は、早期フォールトトレラントハードウェアや生成機械学習タスクを含む、さまざまな量子ハードウェアと機械学習パラダイムへのさらなる拡張を期待する。

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