[17p-K306-1~11] FS.1 Focused Session "AI Electronics"

3:00 PM - 3:15 PM JST(6:00 AM - 6:15 AM UTC)Presentation by Applicant for JSAP Young Scientists Presentation Award

[17p-K306-6] Time-series analysis via feedback-driven quantum reservoir computing

〇(DC)Kaito Kobayashi¹, Keisuke Fujii², Naoki Yamamoto³ (1.Univ. of Tokyo, 2.Osaka Univ., 3.Keio Univ.)

Keywords:

reservoir computing,quantum machine learning

量子系を物理リザバーとして用いる量子リザバーコンピューティングでは、測定により量子状態が破壊され、時系列記憶の保持が困難であるという大きな課題がある。そこで本研究では、測定結果のフィードバックにより時系列記憶の破壊を補償する新たなフレームワークを提案する。短期記憶タスクでは時系列記憶保持が裏付けられ、時系列予測タスクでは量子系由来の信号に対する対古典優位性を示唆する結果が得られた。