[Xa](http://xa[n](http://xanadu.ai)adu.ai)naduとLockheed Martinは、量子機械学習（QML）の基礎理論を研究するための共同研究を開始しました。特に生成モデリングに焦点を当てています。この取り組みは、古典的なアーキテクチャでは計算が困難なフーリエベースの演算を、量子フォトニクスハードウェアがどのように実装できるかを調査することを目的としています。大量のデータセットと膨大なエネルギー消費に依存する古典的な生成AIとは異なり、この研究は、防衛や製薬分野のモデリングで一般的な低データ環境において効果的に機能する量子プリミティブの開発を目指しています。
技術的な目標は、量子状態の本質的な性質を活用して、古典的なカーネルでは再現できない方法でデータの表現と処理を行うことに重点を置いています。量子回路の数学的構造、特にフォトニクスシステムに最適化されたものを利用することで、両チームは複雑な実験設計のための新しい手法を明らかにしようとしています。これには、入力データを高次元ヒルベルト空間にマッピングする際の量子回路の表現力を探求することが含まれ、経験的観測が限られたシステムのモデリングにおいて表現上の優位性を提供する可能性があります。
この取り組みは、Xanaduの既存のソフトウェアエコシステム、特にPennyLaneライブラリを基盤として、抽象的な量子理論と産業応用の間のギャップを埋めることを目指しています。Lockheed Martinは、国家安全保障や高度なセンシングにおける課題に対してこれらのQMLモデルをテストするために必要な、ドメイン固有の制約を提供します。このパートナーシップは、量子生成モデルの有用性を検証する査読付き研究を生み出すように構成されており、長期的なスケーラビリティとミッションクリティカルなシミュレーションにおける計算オーバーヘッドの削減に焦点を当てています。
共同イニシアチブと研究の焦点に関する詳細な技術情報については、公式発表を参照してください。
2026年2月26日
