量子×AIで異常なエネルギー放射現象を発見立教大学，大阪大学，理化学研究所，東北大学
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立教大学などのグループは、欧州宇宙機関(ESA)運用のX線天文衛星XMM-Newtonが約24年間にわたり取得した大規模な宇宙のX線変動データから、量子コンピュータと機械学習を組み合わせた量子機械学習モデルを構築し適応することで、113件の異常なエネルギー(X線)放射現象を捉えることに成功した。
近い将来、今以上に宇宙の変化を捉えるために膨大な量の動画データが取得されると考えられる。そこで、人類の予想を超えるような変動を見つけ、宇宙の多様性やいまだ隠れている物理現象などを解明するため、最先端の機械学習モデルの開発が活発に行われている。
本グループは、機械学習と量子コンピュータを組み合わせた量子機械学習の有用性をシミュレーションベースで模索するため、機械学習で用いられているLSTM（Long Short-term Memory：長・短期記憶）と呼ばれるニューラルネットワークに量子回路を埋め込み、量子コンピュータで計算できるよう整備し、明るさの異常変動の検出を行った。その結果、古典コンピュータを用いた場合よりも多くの候補を特定することに成功した。
