現在の量子コンピュータで大規模言語モデル（LLM）をトレーニングすることは依然として課題ですが、最近の発見は、量子コンピューティングと人工知能の間に有望な相乗効果があることを示唆しています。IBMとEviden（Atosグループ）の専門家がこの可能性を探求し、いくつかの重要な分野での進歩を明らかにしています。
Nature Computational Scienceの2021年の研究では、量子ニューラルネットワークは古典的なニューラルネットワークよりも高速にトレーニングできることが示され、より大きなネットワークでの大きな可能性が示唆されています。量子コンピューティングは最適化問題に優れており、より正確な予測のためにニューラルネットワークのパラメータを微調整することができます。
欧州宇宙機関（ESA）は、コンピュータビジョンにおける量子コンピューティングの力を実証し、噴火する火山を検出するために衛星画像を使用して、古典的なネットワークの85％と比較して、量子ニューラルネットワークで96％の画像認識率を達成しました。量子モデルは使用するパラメータが大幅に少なく、エネルギーとデータ消費量が削減されました。
2024年にNature Communicationsに掲載された研究は、これらの発見をさらに確固たるものとし、量子モデルは古典的なモデルと同等の精度を10分の1のデータで達成できることを示しました。量子コンピューティングは、モデルトレーニング用の高品質な合成データの作成も容易にし、複雑なデータセット内のパターンの検出を改善し、化学や材料科学などの分野に役立ちます。
これらの進歩は、量子コンピューティングがより小さなモデルで精度を高め、パフォーマンスを最適化し、信頼性の高い結果を加速する能力を示しており、AIアプリケーションに革命をもたらす可能性があります。