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J-GLOBAL ID：202002258943090748   整理番号：20A0836864

人工知能技術者のための有用な量子計算技術【JST・京大機械翻訳】

The Useful Quantum Computing Techniques for Artificial Intelligence Engineers

著者 (3件)： Choi Jaeho (Chung-Ang University,School of Computer Science and Engineering,Seoul,Republic of Korea) ,  Oh Seunghyeok (Chung-Ang University,Department of Physics,Seoul,Republic of Korea) ,  Kim Joongheon (Korea University,School of Electrical Engineering,Seoul,Republic of Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICOIN  ページ： 1-3  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過去5年間の多くの研究者に対する最もホットな話題は人工知能(AI)と機械学習である。機械学習を用いた多くの種類の研究により,多数のAI技術者が依然として出現している。現在の研究傾向の中心がAIと機械学習に関するならば,近い将来の研究傾向の中心は,量子コンピューティング技術に関するであろう。超伝導,ダイヤモンド窒素空格子点(NV)中心,イオントラップなどによる量子ビット実装は量子コンピュータを実際に存在させている。そして,クラウドコンピューティングは,それらの研究に遠隔的に量子コンピュータを使用するために,世界中の研究者を可能にした。量子コンピューティング技術の普遍化は,多くのAI技術者にとって,遠い将来の層ではない。本論文では,二次非制約二値最適化(QUBO),変分量子固有値(VQE),量子近似最適化アルゴリズム(QAOA),およびHarrow-Hassidim-Lloyd(HHL)アルゴリズムのようなAI技術者のためのいくつかの有用な量子計算技術を紹介した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械学習 ,  イオントラッピング ,  変分法 ,  ダイヤモンド ,  アルゴリズム ,  量子コンピュータ ,  固有値 ,  近似法 ,  最適化 ,  *人工知能 ,  超伝導 ,  *量子計算
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  クラウドコンピューティング ,  量子ビット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 人工知能技術 ,  量子計算