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【研究成果のポイント】
・大規模言語モデルでも活用される混合エキスパートの考え方を取り入れ、学習済みのディープラーニングモデルの予測を量子軌道表現で補正する枠組みを構築しました。
・統合の方法や軌道の長さ、測定回数が予測精度に与える影響を要因別に検証し、量子軌道表現の寄与を体系的に評価しました。
・得られた知見は、量子機械学習における表現の統合に関する理解を深め、既存のモデルを生かす設計や、古典的な表現との比較を通じた有用性の評価に指針を与えます。
【概要】
公立はこだて未来大学の島内宏和准教授は、複数の「専門家」ネットワークが量子ダイナミクスの軌道から得た特徴を用いて、ディープラーニングモデルの予測を補正する仕組みを構築しました。11種のデータセットを用いたシミュレーションでは、同じ特徴をAIの入力に単純に追加すると平均予測精度が低下した一方、この仕組みでは元のモデルより平均予測精度が向上し、量子ダイナミクスの情報を生かすうえで「組み込み方」が重要であることを示しました。
本研究成果は、2026年10月27日 October 27, 2026 にIEEE Access（早期公開版）で公表されました。
