古典的オートエンコーダーは、画像データの次元削減に使用され、事前学習と呼ばれる特性を取ります。ここでは、量子アニールを用いた量子オートエンコーダを提案する。量子アニールは、Isingモデルで表現されたスピン系に横磁場を加えることにより、最適化技術である。しかし、量子アニールを用いた最適化問題を解くためには、スピンの方向（アップスピン：+1、ダウンスピン：-1）の2つの値（±1）の組み合わせ問題に変換する必要がある。本論文では、量子オートエンコーダを用いた画像の学習方法について説明し、元の画像データから特徴を抽出した結果を示す。最後に、J特性を用いて元の画像データからノイズ低減を試みた。
