物理学者が新たな量子デバイスでブレークスルーを達成

ウィーン大学の物理学者チームは、人工知能（AI）と量子技術の世界を融合させる可能性を秘めた「量子メムリスタ」と呼ばれる新たな量子デバイスを作成しました。この実験は、イタリアの国立研究評議会（CNR）およびミラノ工科大学と共同で実施され、単一光子で動作する集積量子プロセッサ上で実現されました。 この研究は、学術誌Nature Photonicsに掲載されました。

メムリスタの発見

人工知能アプリケーションは、人間の脳の生物学的構造に着想を得たニューラルネットワークに依存しており、顔認識、運転、画像解釈などの人間のタスクを実行できるようになるまで数学的に訓練されます。学界と産業界の両方におけるこれらの分野の主要な研究焦点の一つは、迅速かつ効率的に計算を実行できるデバイスの統合です。 2008年、過去の電流の記憶に応じて抵抗が変化するデバイスであるメムリスタの発見により、この分野は大きな飛躍を遂げました。メムリスタの発見後、科学者たちはメムリスタの振る舞いが神経シナプスに似ていることを知りました。これにより、メムリスタはニューロモルフィック・アーキテクチャの主要な構成要素となりました。

量子メムリスタの設計

実験物理学者のグループは、Phillip Walther教授とRoberto Osellame博士によって率いられ、メムリスタと同じ振る舞いを持つデバイスをどのように設計できるかを実証しました。このデバイスは量子状態にも作用し、量子情報を符号化・伝送できるため、「量子メムリスタ」と呼ばれています。メムリスタのダイナミクスは典型的な量子の振る舞いと矛盾することが多いため、このようなデバイスを作成することは極めて困難です。 チームは、単一光子と、それらが2つ以上の経路の重ね合わせ状態で同時に伝搬する能力に着頼しました。これが、このようなデバイスを実現する上で劇的に役立ちました。 彼らは、ガラス基板上にレーザー書き込みされた導波路に沿って単一光子を伝搬させる実験を行いました。これらの単一光子は複数の経路の重ね合わせ状態で導かれ、そのうちの1つの経路は、デバイスを通過する光子の流束を測定するために使用されました。これらの光子の量は、他の出力における透過率を変調し、メムリスタに似た望ましい振る舞いを実現します。 研究者たちはまた、量子メムリスタを備えた光ネットワークが古典的および量子的なタスクを学習するために使用できることを示すシミュレーションも実施しました。これにより、チームは量子メムリスタこそがAIと量子コンピューティングの分野を融合させるために必要なものであると確信するに至りました。 この研究の筆頭著者はMichele Spagnoloです。 「人工知能内で量子リソースの完全な可能性を解き放つことは、現在の量子物理学とコンピュータサイエンスの研究における最大の課題の一つです」とSpagnoloは述べています。