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公開番号2025074946
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-14
出願番号2024169777
出願日2024-09-30
発明の名称量子コンピューティング・システム・モデルのトレーニング
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人ITOH
主分類G06N 10/20 20220101AFI20250507BHJP(計算;計数)
要約【課題】量子コンピューティング・システム・モデルをトレーニングする方法及びシステムを提供する。
【解決手段】方法は、データセットから複数のデータ・サブセットを選択することと、複数の反復工程にわたって量子コンピュータを使用して、複数のデータ・サブセット及び量子回路深さを使用して量子コンピューティング・システム・モデルの複数のパラメータをトレーニングすることと、量子コンピューティング・システム・モデル及び量子コンピュータを使用して複数のデータ・サブセットについての解を生成することと、解を閾値解と比較することと、量子コンピューティング・システム・モデルの解が閾値解を満たさないことに応答して量子回路深さを調整することと、複数のデータ・サブセット及び調整された量子回路深さを使用した量子コンピューティング・システム・モデルの複数のパラメータを、量子コンピュータを使用して再トレーニングすることと、を含む。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
データセットから複数のデータ・サブセットを選択する段階と；
複数の反復工程にわたって量子コンピュータを使用して、前記複数のデータ・サブセットおよび量子回路深さを使用して量子コンピューティング・システム・モデルの複数のパラメータをトレーニングする段階と；
前記量子コンピューティング・システム・モデルおよび前記量子コンピュータを使用して、前記複数のデータ・サブセットについての解を生成する段階と；
前記解を閾値解と比較する段階と；
前記量子コンピューティング・システム・モデルの前記解が前記閾値解を満たさないことに応答して、前記量子回路深さを調整する段階と；
前記複数のデータ・サブセットおよび調整された量子回路深さを使用して、前記量子コンピューティング・システム・モデルの前記複数のパラメータを、前記量子コンピュータを使用して再トレーニングする段階とを含む、
方法。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
複数の第2のデータ・サブセットを選択する段階であって、前記複数の第2のデータ・サブセットのそれぞれが、前記複数のデータ・サブセットのそれぞれよりも大きいサイズである、段階と；
前記複数の反復工程にわたって前記量子コンピュータを使用して、前記複数の第2のデータ・サブセットおよび前記量子回路深さを使用して前記量子コンピューティング・システム・モデルの前記複数のパラメータをトレーニングする段階とを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の第2のデータ・サブセットは、前記複数のデータ・サブセットのうちの1つのサイズが前記データセットのサイズよりも小さく、前記量子コンピュータのすべての利用可能なキュービットが前記量子コンピューティング・システム・モデルの前記複数のパラメータをトレーニングするために利用されてはいないことに応答して選択される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
トレーニングされた前記量子コンピューティング・システム・モデルを使用して第2のデータセットに対する解を生成する段階をさらに含み、前記第2のデータセットに対する解を生成することは：
前記複数のデータ・サブセットのうちの1つのサイズが前記データセットの前記サイズに等しいこと；および
前記量子コンピュータのすべての利用可能なキュービットが前記量子コンピューティング・システム・モデルの前記複数のパラメータをトレーニングするために利用されていること
のうちの少なくとも一方に応答してである、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記データセットは、複数の相互接続されたノードを含み、前記データセットから前記複数のデータ・サブセットを選択することは：
前記複数のデータ・サブセットのそれぞれについて：
ノードを選択し；
前記ノードの一つまたは複数の近傍ノードを選択するために探索アルゴリズムを適用することを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記量子回路深さを調整することは、前記量子コンピュータの量子回路内に一つまたは複数の追加の量子論理ゲートを配置することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記量子回路は、複数の量子論理ゲートを含み、前記一つまたは複数の追加の量子論理ゲートは、前記複数の量子論理ゲートのうちの第1の量子論理ゲートと第2の量子論理ゲートとの間に配置される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記複数のデータ・サブセットのそれぞれは重み付けされ、前記複数のパラメータをトレーニングすることは：
前記複数のデータ・サブセットのそれぞれの重みに基づいて、前記複数のデータ・サブセットのうちの1つを選択し；
前記複数のデータ・サブセットのうちの前記1つと前記量子回路深さとを使用して前記複数のパラメータをトレーニングし；
前記複数のデータ・サブセットのうちの前記1つを使用して実行された前記トレーニングに基づいて、前記複数のデータ・サブセットのうちの前記1つに適用される重みを調整することを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記量子コンピューティング・システム・モデルの前記解に基づいて前記閾値解を調整する段階をさらに含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数のパラメータおよび前記調整された量子回路深さを使用してトレーニングされた前記量子コンピューティング・システム・モデルを使用して、第2のデータセットに基づいて解を生成する段階をさらに含む、
請求項１に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、概括的には、量子コンピューティング・システム・モデルのトレーニングに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
量子コンピュータは、情報を1、0、または同時に1および0として表すことができる量子ビット（「キュービット」）を使用することができる。量子コンピュータは、最適化問題、整数因数分解、シミュレーション・モデリング、および／またはデータ解析などのいくつかのタイプの計算のための量子コンピューティング・システム・モデルのパラメータを、古典的なコンピュータに比べより効率的に、および／またはより正確にトレーニングすることができる。しかしながら、既存の量子コンピュータは、ノイズのため計算における誤りを受けやすい限られた数のキュービットしか含んでおらず、典型的には計算要求の高いモデルのパラメータをトレーニングすることができない、またはそのために好適でないので、一般に、ノイズのある中規模量子（noisy intermediate-scale quantum、NISQ）デバイスとして分類される。
【０００３】
本開示において請求される主題は、何らかの欠点を解決する実施形態、または、上述したような環境においてのみ動作する実施形態に限定されない。むしろ、この背景は、本明細書に記載されるいくつかの実施形態が実施されうる1つの例示的な技術分野を示すためにのみ提供される。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
ある実施形態のある側面によれば、方法は、データセットの集合から複数のデータ・サブセットを選択する段階と、複数の反復工程にわたって量子コンピュータを使用して、前記複数のデータ・サブセットおよび量子回路深さを使用して量子コンピューティング・システム・モデルの複数のパラメータをトレーニングする段階とを含みうる。本方法は、量子コンピューティング・システム・モデルおよび量子コンピュータを使用して、前記データ・サブセットについての解を生成する段階を含んでいてもよい。本方法はまた、前記解を閾値解と比較することを含んでいてもよい。本方法は、量子コンピューティング・システム・モデルの解が閾値解を満たさないことに応答して、量子回路深さを調整することを含んでいてもよい。本方法は、前記複数のデータ・サブセットおよび調整された量子回路深さを使用して、量子コンピューティング・システム・モデルの複数のパラメータを、量子コンピュータを使用して再トレーニングすることをさらに含んでいてもよい。
【０００５】
実施形態の目的および利点は、少なくとも、特許請求の範囲において具体的に指摘される要素、特徴、および組み合わせによって実現され、達成される。上記の一般的な記述および以下の詳細な記述はいずれも、説明するものであって、特許請求される発明を制約するものではないことが理解される。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
例示的な実施形態は、添付の図面を通して、さらなる具体性および詳細さをもって記述され、説明される。
【０００７】
本開示の一つまたは複数の実施形態による、量子コンピューティング・システム・モデルのパラメータをトレーニングするための例示的な動作環境を示す図である。
【０００８】
本開示の一つまたは複数の実施形態による量子コンピュータの例示的な量子回路を示す。
【０００９】
本開示の一つまたは複数の実施形態による、量子コンピューティング・システム・モデルのパラメータをトレーニングするための例示的な方法のフローチャートを示す。
【００１０】
本開示の一つまたは複数の実施形態による量子コンピューティング・システム・モデルのパラメータをトレーニングするための別の例示的な方法のフローチャートを示す。
（【００１１】以降は省略されています）

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