[9a-F212-1~11] KS.2 Quantum Information Engineering Group

11:15 AM - 11:30 AM JST(2:15 AM - 2:30 AM UTC)

[9a-F212-9] Prediction of Quantized Conductance in Au Atomic Junctions Using Time-Delayed Quantum Extreme Learning Machine

〇Mami Seki¹, Mio Kawanabe¹, Koki Awaya¹, Jun-ichi Shirakashi¹, Tetsuo Shibuya², Hiroshi Imai² (1.Tokyo Univ. Agr. & Tech., 2.Univ. Tokyo)

Keywords:

Gate-based Quantum Computer,Quantum Reservoir Computing,Time-series Information Processing

QRCは、データ長に伴う量子回路層数の増大がNISQでの実行を困難にする課題がある。これに対し、回路規模を抑制できるTD-QELMの検討が進められている。本研究では、FCE実験で得られた金原子接合の量子化コンダクタンス実データへ6量子ビットのTD-QELMを適用した。予測実験の結果、量子的なステップ状の変化や非線形なノイズを含む物理現象に由来する実データに対しても本手法の有効性が示唆された。