Quantum computing and AI with Amazon Braket [REPEAT]

セッション概要

• タイトル：Quantum computing and AI with Amazon Braket [REPEAT]
• 日付：2024年12月2日(月)
• Venue：MGM Grand |レベル3 | 307
• スピーカー：
  • Matthew Beach (Applied Scientist, Amazon Web Services)
  • Pavel Lougovski（Principal Quantum Research Scientist、Amazon Web Services）
• 概要：量子コンピューティングと人工知能（AI）は、今日最も革新的な技術の2つで、それぞれ急速に発展し、新たな可能性を開いています。量子コンピューティングとAI間の相乗効果がどのように見えるかを見て、それらが互いに補完し強化する方法を学びます。 AIが量子回路を最適化し、アルゴリズム開発を加速する方法と、量子ハードウェアがAIアプリケーションを革新する可能性について学びます。

はじめに

このセッションでは、量子コンピューティングとAIの組み合わせについて説明します。量子コンピューティングは、もはや遠い未来の技術ではなく、現実で実験され発展する分野です。特に、AWS の Amazon Braket は、量子テクノロジーを実際のクラウド環境で活用できるように支援し、これにより、量子と AI の融合がどのようにイノベーションを引き出すことができるかを確認することができました。

このセッションで最も注目すべき内容は次のとおりです。まず、量子コンピューティングの基本原理とキュービットの役割です。第二に、AIを加速するための量子コンピュータの可能性とそれを実装するためのアプローチです。最後に、Amazon Braketが提供する量子ハードウェアと実験環境です。両者とAIの融合がもたらす革新的な可能性を理解し、実際にそれをどのように始めることができるかを学ぶことがこのセッションの目標です。

量子コンピュータの概念とキュービット

量子コンピュータの鍵はキュービットです。クラシックコンピュータのビットは0と1のいずれかの状態のみを表しますが、キュービットは量子力学の原理を使用してBloch Sphere上でさまざまな状態を同時に表現できます。これにより、キュービットは古典的な方法では解決するのが難しい複雑な操作を実行します。

たとえば、キュ​​ービットは重複状態にあるときに複数の値を同時に計算でき、観測時には0または1に結果が決まります。さらに、キュービットはエンタングルメントなどの非古典的な相関関係によって計算能力を最大化します。しかし、キュービットを扱うには非常に精密な制御と大きなメモリが必要です。たとえば、50キュービットの状態を完全にシミュレートするには、約38ペタバイトのメモリが必要です。これは、古典的なコンピューティングリソースでは非常に困難です。

量子コンピューティングとAIの相乗効果

量子コンピュータをAIアクセラレータとして使用するアプローチは、このセッションで重要なポイントとして扱われました。 AIの発展には、大量のデータを並列処理し、最適な結果を見つける計算能力が必要です。従来、GPUはこの並列演算を担当していましたが、量子コンピュータは量子回路を介してより複雑で効率的な計算が可能です。

特に、量子コンピュータはゲートベースのアプローチを使用する。 AI学習でモデルのパラメータを調整するように、量子コンピュータはゲートの角度を最適化しながら演算を実行します。これはブラックボックスアプローチとも呼ばれ、AIモデル学習のようにデータを入力して最適な量子ゲート構成を見つける方法です。このプロセスでは、量子コンピューティングは、古典的なコンピューティングのスピードと複雑さの問題を克服することができます。

量子データと量子機械学習

量子データは、古典的なデータを変換するプロセスを経ずに量子状態で表現されたデータを意味します。例えば、量子センサから収集されたデータや量子メモリに保存された状態などが量子データに対応します。量子データは、従来のデータとは異なり、量子状態のネストともつれを活用して、より複雑で洗練されたパターンを学習できます。

セッションでは、量子データに適用された主成分分析の例を挙げた。このアルゴリズムは、量子データを使用して最も重要な要素を見つけるのに指数関数的に高速です。これは、古典的なアルゴリズムと比較して大きなパフォーマンスの違いを示し、量子データの可能性を確認するための重要なケースです。

古典データと量子回路の組み合わせ

古典データを量子回路に入力してAIモデルを学習するアプローチは、ハイブリッドAIと呼ばれます。たとえば、従来の古典的なAIモデルで使用されているRNNまたはCNNを量子回路に置き換えることで、より高い表現力を提供できます。

セッションで紹介された研究事例の1つは、量子RNNの性能が古典的なRNNより理論的に優れていることを証明しました。量子回路は、古典的なAIモデルが学習できない非古典的な相関関係を学習できるため、より複雑なパターンを処理するのに有利です。これにより、古典的なデータの限界を克服し、新しいAIモデルを実装することができます。

Amazon Braketの量子ハードウェア

Amazon Braketは、AWSが提供する量子コンピューティングクラウドサービスで、さまざまな量子ハードウェアバックエンドをサポートします。例えば、IonQのイオントラップベースのデバイス、リゲッティの超伝導キュービット、IQMのデジタル量子デバイスなどを使用することができる。

これらのハードウェアにはそれぞれの特性と利点があります。 IonQのようなイオントラップ装置は高精度を提供し、Rigettiの超伝導キュービットは高速な演算速度を誇ります。開発者はAmazon Braketを使用してこれらのハードウェアを選択して実験を進めることができます。これにより、量子アルゴリズムとハイブリッドAIモデルをすばやくテストして最適化できます。

PennyLaneとQML

PennyLaneは、Amazon Braketと統合された量子機械学習（QML）フレームワークです。これにより、量子回路を設計し、古典的なAIモデルと組み合わせてハイブリッドアルゴリズムを実装できます。たとえば、量子CNNまたはハイブリッドQMLモデルを簡単に起動できます。

PennyLaneはすでにさまざまなQMLデモと実践的な例を提供しており、初心者でも素早く量子機械学習を学ぶことができます。特にAmazon Braketのシミュレータと組み合わせることで、コストを削減しながら量子アルゴリズムのパフォーマンスをテストできます。

AIを用いた量子技術の改善

AIは、量子ハードウェアのパフォーマンスを向上させる上で重要な役割を果たします。たとえば、量子システムで発生するエラー訂正と最適化は、AIアルゴリズムを使用してより効率的に実行できます。

また、AIは量子ハードウェアのレーザ制御やパルスシーケンスの最適化などの精密な作業にも活用されます。これにより、量子デバイスの安定性と信頼性を高めることができ、量子技術の商用化の加速に貢献します。

量子学習リソースとはじめに

AWS は Amazon Braket ユーザーに多様な学習リソースを提供しています。 Braketデジタルコースを使用して量子コンピューティングの基礎を学ぶことができ、GitHubにはさまざまな練習の例がアップロードされています。

また、Cloud Credits for Research プログラムを通じて量子コンピューティングを研究する学生や開発者は、クラウドリソースをサポートすることができます。これに伴い、AWS Quantum Technologies ブログでは最新の研究事例と顧客事例を確認できます。

今回のセッションでは、「量子コンピューティングとAIの融合」という非常に興味深いテーマについて詳しく解説されました。まず、量子コンピュータの基本的な仕組みと「量子ビット（キュービット）」という概念が紹介され、量子コンピュータが古典的コンピュータを超える計算能力を持つ可能性がある点を確認できました。特に、AI分野で量子回路をアクセラレータのように活用し、機械学習モデルの学習を高速化できることが詳しく説明されました。

また、量子データと古典データを組み合わせることで、新しいハイブリッドAIモデルを作成するアプローチも紹介されました。Amazon Braketを活用すれば、さまざまな量子ハードウェアやシミュレーターを実験できる点は、実践的で大きな魅力です。さらに、PennyLaneのようなツールを使用すれば、量子AI開発を実際に始める具体的な方法が提供されることも印象的でした。量子ハードウェアのエラーを補正し最適化する際にAIが果たす役割についても、重要な洞察が得られました。

量子コンピューティングとAIの融合がもたらす最大のインサイト

このセッションで得た最大のインサイトは、量子コンピューティングとAIが互いの限界を補い合い、新しいイノベーションを生み出す可能性があるという点です。量子コンピューティングは、従来の古典的コンピュータでは解決が難しい複雑な問題を効率的に解決できる可能性を秘めています。例えば、「量子主成分分析（Quantum Principal Component Analysis）」のようなタスクでは、量子アルゴリズムが指数関数的な速度向上を実現できる点が非常に興味深いと感じました。また、量子データと量子回路を活用することで、従来のAIでは表現できなかった非古典的な相関関係を学習できる点も注目すべきポイントです。このような革新的なアプローチは、AIモデルの限界を克服し、新しいデータ処理手法を提供する可能性があります。

Amazon Braketを活用した量子コンピューティングの実践

さらに、Amazon Braketを利用すれば、誰でもクラウド上で量子回路を設計・テストできる点は驚くべきことです。量子コンピューティングはもはや理論の枠を超え、実際の課題解決に適用できる段階に達しています。AWSのようなプラットフォームがその可能性を現実のものにしているという点で、大きなインサイトを得られました。この技術が、AI分野だけでなく、薬剤発見、最適化問題、データサイエンスなど、さまざまな産業に大きな変革をもたらすという展望が得られたのも重要な収穫です。

量子コンピューティングとAIの融合が描く未来は、これからさらに興味深い展開を見せてくれることでしょう。このテーマに関心がある方は、ぜひAmazon BraketやPennyLaneを活用して実践的な第一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。

記事 │MEGAZONECLOUD　Cloud Technology Center（CTC）、Global PreSales Engineer Team、イ・ヨンジン