近年学習データを元に新たなデータを生成する機械学習モデル、敵対的生成ネットワークが注目を浴びている。これは主に画像生成に用いられると考えられている。アニメーションのキャラクターの生成から、機械学習のデータセットの増幅まで、幅広い分野で有用性が期待されている。削減できると言われている。これらの事実から、量子コンピュータの量子ビット数、エラー率共に実用に耐えうる段階に来れば、量子敵対的生成ネットワークも量子コンピュータ上で実装されると考えられる。本プロジェクトでは量子敵対的生成ネットワークを用いて画像生成を行うプロトタイプを開発すると共に、敵対的生成ネットワークまたは量子計算に興味がある人を対象とした、基礎知識の解説とチュートリアルを搭載したWebサイトの開発も目指す。ネットワークは量子加速が得られるアルゴリズムとして最近注目されている量子機械学習アルゴリズムであるが、これを用いて画像生成を行う具体的な実装方法はほとんど知られておらず、どこまで効率的に実際の画像生成に使えるか、非自明なところも多く未踏性は高い。そのような中で応募者はいくつかの具体的方針を既にあげており計画性も感じられる。この課題を通じて近い将来に利用可能とされる小~中規模量子コンピュータにおける量子機械学習の開発技術の発展が期待できる。応募者はこれら技術をわかりやすく教育的に公開することも目指しており今後の産業界における人材育成への貢献も期待できる。2019年度採択プロジェクト概要(中井・宮下・種谷PJ)を掲載しました。5010005007126)。