量子カーネルの表現力を用いた農作物の異常検知

抄録

本研究は小規模データによる画像検査の異常検知に量子機械学習を適用した。量子カーネル空間が古典カーネル空間より優れた表現力を持つと仮定し、農産物等の製品画像検査で実証実験を実施。市場収集した少数の農産物画像データセットに対し、回転ゲートと制御ゲートを簡素化した様々な量子カーネルを組み込んだSVMで学習を行った。各量子カーネルのF1スコアはCNOTゲート使用により顕著な改善を示し、量子シミュレータでの確認後、実際の量子コンピュータでも有用性を検証。特定の量子カーネルを用いたSVMは古典カーネルと比べ有意に高いAUC値を達成した。