アルファゼロアルゴリズムの量子コンピューティングへの応用

量子コンピューティングは、過去数年間で注目度が高まってきました。世界中の研究者や企業が、クラシックコンピューターでは解決できない非常に複雑な問題を解決できるこの技術を開発するために、不断に努力をしています。

量子コンピューターを開発しているグループの1つは、オーフス大学にあります。ジェイコブ・シェルソン教授が率いる研究グループは、アルファゼロというコンピューター・アルゴリズムを使用して、量子システムを制御しました。

量子コンピューターは、量子力学を利用しています。量子力学は、宇宙の最小の構成要素に焦点を当てた物理学の分野です。基本的な規則の1つは、システムが同時に複数の状態に存在できることです。

これらの規則は、コンピューター言語に翻訳され、量子コンピューターは同時に複数の計算を実行できます。つまり、量子コンピューターは通常のコンピューターよりもはるかに高速に動作できます。

量子コンピューターの理論は確立されていますが、まだ完全な量子コンピューターは作成されていません。

アルファゼロは、人間の介入なしで独自に学習できます。したがって、このアルゴリズムは、囲碁、将棋、チェスなどの難しいゲームで人間や複雑なコンピューター・プログラムに勝つことができました。アルファゼロは、自分自身と対戦し、時間の経過とともに改善することでこれを実現しました。

アルゴリズムは、自分自身と対戦したわずか4時間で、トップのチェス・プログラムであるストックフィッシュを破ることができました。その後、デンマークのチェス・グランドマスターであるピーター・ハイン・ニールセンは、アルファゼロを優れた異星人種族に例えました。

オーフス大学の研究グループは、コンピューター・シミュレーションを使用して、アルファゼロが3つの異なる制御問題にどのように適用できるかを示しました。これらは、量子コンピューターで使用できる可能性があります。

「アルファゼロは、深層ニューラル・ネットワークとガイド付きツリー・サーチの深層先読みを組み合わせて、量子パラメータ・ランドスケープの予測的隠れ変数近似を可能にします。移植可能性を強調するために、アルゴリズムを3つの制御問題クラスに適用し、ベンチマークを実行します。ただし、アルゴリズムのハイパーパラメーターの単一の共通セットのみを使用します」と、研究では述べられています。

研究チームによる研究は、ネイチャー・クォンタム・インフォメーションに掲載されました。

リードのPh.D.学生であるモーエンス・ダールガードは、チームがアルファゼロの自己学習能力に驚かされたと語りました。

「私たちがアルファゼロのデータを分析したところ、アルゴリズムが私たちが最初に検討していなかった問題の根本的な対称性を利用する方法を学習したことがわかりました。那は驚くべき経験でした」

本当の突破口は、アルファゼロ（それ自体が非常に印象的なアルゴリズム）と、専用の量子最適化アルゴリズムを組み合わせたことから来ました。

ジェイコブ・シェルソン教授によると、「これは、まだ人間のスキルと専門知識が必要であり、将来的には、人間とアルゴリズムの両方の長所を最適に活用するハイブリッド・インテリジェンス・インターフェースを理解し、開発することが目標であることを示しています」

このグループは、分野の開発のペースを速めるために、コードを公開し、オープンにしました。この動きは、多くの関心を引き寄せました。

「数時間以内に、量子研究所を持つ主要テクノロジー企業や国際的に先導的な大学から連絡があり、将来的に協力関係を確立することになりました」とジェイコブ・シェルソンは述べました。 「したがって、これらの方法が世界中の実験で実際に使用されるまであと長くはありません」

ディープマインドは、イギリスに拠点を置くグーグルの姉妹会社で、アルファゼロとアルファゴの両方を開発しました。これらのシステムは、量子コンピューティングを含む他の分野で重要性を示しています。