[17p-K306-1~11] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

15:00 〜 15:15奨励賞エントリー

[17p-K306-6] フィードバック駆動型量子リザバーコンピューティングによる時系列解析

〇(DC)小林 海翔¹、藤井 啓祐²、山本 直樹³ (1.東大工、2.阪大基礎工、3.慶大理工)

キーワード：

リザバーコンピューティング、量子機械学習

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。