国立大学法人東海国立大学機構 黑料网大学院理学研究科の羽飼 雅也 博士前期課程学生、黑料网トランスフォーマティブ生命分子研究所（WPI-ITbM※）の柳井 毅 教授は、国立情报学研究所 情报学プリンシプル研究系の杉山 麿人 准教授、東京大学 大学院新領域創成科学研究科の津田 宏治 教授との共同研究で、人工知能が学習する大規模データを量子もつれとして量子コンピュータ上に生成するための新規アルゴリズムを発見し、それに基づく量子化学計算注4)法の开発に成功しました。
近年、人工知能の学习モデルを、量子化学计算における电子波动関数の高速?高精度シミュレーションに応用する试み（ニューラルネットワーク量子状态理论注5)）が研究されています。しかしながら、これまでの计算法では、大规模な电子配置データに対する确率论的なサンプリングが必要であり、それには组合せ爆発に起因する膨大な计算量が伴っていました。
本研究では、量子コンピュータの超并列的な演算処理（量子ゲート操作注6)）を取り入れ、学习计算を桁违いに高速化する计算法を発见しました。本手法は量子ゲート回路として组み立てることが可能です。生成された量子もつれを用いて人工ニューラルネットワーク注7)を训练し、化学反応などの量子化学计算に応用できることを実証しました。量子コンピュータの开発が进展する中、今后の研究により、本手法が生命分子や材料の量子现象を高速シミュレーションする基础技术になることが期待されます。
本研究成果は、2023年3月30日午後5時（日本時間）付イギリス王立化学会誌「Digital Discovery」のオンライン速報版に掲載されました。
?人工知能の学习モデルを用いて分子の电子波动関数注1)を求める计算法を开発。
?人工知能が学习する大规模电子配置データ注2)を量子もつれ注3)として量子コンピュータ上に生成するための量子アルゴリズムの开発に成功。
?化学反応などに対する量子化学シミュレーションの実証に成功。
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注1）电子波动関数：
量子论では电子は粒子ではなく波として振る舞う。その空间的に広がった存在は电子の空间座标の関数として表される。物质には复数の电子が存在する。电子波动関数は、その复数の电子の座标（位置）の関数として、电子集合の波动（存在情报）を表すものである。
注2）电子配置データ：
分子中の电子がどのような状态にいるのかは、膨大な数の电子配置（电子配置データ）を用いて表现される。各电子配置は、全电子の空间、エネルギーやスピンの情报を表す最小単位である。
注3）量子もつれ：
异なるビット情报（例えば、000、010や111）に出现係数を掛け算して足合わせたもの（重ね合わせ）を一つの波动関数?量子の状态として表す。特に、ビット情报同士に相互作用がある际、ビット情报の出现确率は他のビット情报の出现确率に依存する。この相互作用を伴う重ね合わせ状态はもつれていると呼ばれる。量子エンタングルメントとも呼ばれる。
注4）量子化学計算：量子力学の方程式（シュレーディンガー方程式）を数値的に解いて、分子や集合体の構造情報からそのエネルギー予測や電子構造を解析する计算化学的アプローチ。電子レベルで物質の相互作用を精密にシミュレーションすることで、反応機構や物性を高い信頼性と精密さで予測することができる。
注5）ニューラルネットワーク量子状态理论：
人工ニューラルネットワークに基づく机械学习のアリゴリズムやソルバーを利用して、シュレーディンガー方程式を数値的に解き、スピン系や電子系の波動関数を決定するアプローチ。人工ニューラルネットワークは波動関数の量子もつれ構造の情報表現に用いられる。特に、2017年Science誌に発表されたCarleoとTroyerのニューラルネットワーク量子状態理論は注目を集めている。
注6）量子ゲート操作：
量子ビットを用いて表される量子もつれは、ビット列を基底として、その重ね合わせ（线形结合）として捉えることができる。ビット列に対して固有なタイプの基底変换を様々に繰り返すことで、量子もつれが保有する情报を加工?処理することができる。量子ゲート操作?回路は、この基底変换に対応するものである。
注7）人工ニューラルネットワーク：
入力データから結果データを予測する数理?関数モデルの一つである。人工ニューラルネットワークでは、入力データから始まり中間データの生成と変換が繰り返され、最終的な情報変換が達成される。その生成?変換プロセスを通じてデータ同士は関連し、ネットワークを形成する。机械学习、深層学習では、人工ニューラルネットワークは数値表現の中核を担う。
雑誌名：英国王立化学会誌「Digital Discovery」
論文タイトル：“Artificial Neural Network Encoding of Molecular Wavefunctions for Quantum Computing”
著者：羽飼 雅也＊、杉山 麿人、津田 宏治、柳井 毅＊（＊は責任著者、下線は本学関係者）
DOI: 10.1039/d2dd00093h?
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※【奥笔滨-滨罢产惭について】（丑迟迟辫://飞飞飞.颈迟产尘.苍补驳辞测补-耻.补肠.箩辫）
黑料网トランスフォーマティブ生命分子研究所（滨罢产惭）は、2012年に文部科学省の世界トップレベル研究拠点プログラム（奥笔滨）の1つとして採択されました。
滨罢产惭では、精緻にデザインされた机能をもつ分子（化合物）を用いて、これまで明らかにされていなかった生命机能の解明を目指すと共に、化学者と生物学者が隣り合わせになって融合研究をおこなうミックス?ラボ、ミックス?オフィスで化学と生物学の融合领域研究を展开しています。「ミックス」をキーワードに、人々の思考、生活、行动を剧的に変えるトランスフォーマティブ分子の発见と开発をおこない、社会が直面する环境问题、食料问题、医疗技术の発展といったさまざまな课题に取り组んでいます。これまで10年间の取り组みが高く评価され、世界トップレベルの极めて高い研究水準と优れた研究环境にある研究拠点「奥笔滨アカデミー」のメンバーに认定されました。
