講演情報
[8p-N304-5]トランズモン量子ビットリザバーによる音声数字分類
〇(D)有田 拳1、小田部 エドモンド荘司1、宇佐美 雄生1、カラチャリ アハメット1、徐 木貞1、田中 啓文1、松野 哲也2 (1.九州工大、2.有明高専)
キーワード：
リザバーコンピューティング、トランズモン量子ビット、音声数字分類
トランズモン量子ビットを用いた量子リザバーコンピューティングによる音声数字分類を行った。音声を周波数帯域ごとに分割して量子系へ入力し、時間発展から得られる期待値を特徴量として分類した。その結果、2量子ビット・32特徴量でも85%の精度を達成した。さらに特徴量数を固定した比較では、4量子ビット×8時刻の構成が90%と最高精度を示し、量子ビット数と時間ノード数の適切な配分が重要であることを示した。