物理学者が新しい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結びつける可能性のある新しい量子デバイス「量子メモリスタ」を開発しました。この実験は、イタリアの国立研究評議会（CNR）とミラノ工科大学との共同で行われ、単一の光子で動作する統合量子プロセッサ上で実現されました。

この研究は、Nature Photonics誌に掲載されました。

メモリスタの発見

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インスパイアされ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するように数学的にトレーニングされています。これらの分野での研究の主な焦点の1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年には、メモリスタの発見によって大きな進歩が見られました。メモリスタは、過去の電流の記憶に応じて抵抗を変化させるデバイスです。メモリスタの発見後、科学者たちはメモリスタの動作がニューラルシナプスに似ていることを発見しました。これにより、メモリスタはニューロモルフィックアーキテクチャの重要な部分になりました。

量子メモリスタのエンジニアリング

実験物理学者のチームは、Phillip Walther教授とRoberto Osellame博士の指導の下、メモリスタと同じ動作を示すデバイスをエンジニアリングする方法を実証しました。このデバイスは量子状態にも作用し、量子情報を符号化および伝送できるため、「量子メモリスタ」と呼ばれています。メモリスタのダイナミクスはしばしば典型的な量子挙動と矛盾するため、このようなデバイスを作成することは非常に困難です。

チームは、単一の光子と、それらが2つ以上のパスの重ね合わせで同時に伝播する能力に頼りました。これがチームがこのようなデバイスを実現する上で大きなブレークスルーを達成するのに役立ちました。

チームは、単一の光子をガラス基板にレーザー刻印された波導に沿って伝播させる実験を実施しました。これらの単一の光子は、複数のパスの重ね合わせで導波されました。1つのパスは、デバイスを通過する光子のフラックスを測定するために使用されました。光子の量は、他の出力の伝達を変調し、メモリスタと同じ動作を実現します。

研究者たちは、量子メモリスタを備えた光学ネットワークが、クラシックおよび量子タスクの学習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。これが、量子メモリスタがAIと量子コンピューティングの分野を統合するために必要なものであるとチームが信じる理由です。

ミケーレ・スパニョーロは、この研究の第一著者です。

「人工知能内での量子リソースの全ポテンシャルの解放は、現在の量子物理学およびコンピュータサイエンスの研究における最大の課題の1つです」とスパニョーロは述べました。