◆ 量子多体系のダイナミクスを計算に活用する機械学習手法「量子リザバーコンピューティング」について、量子カオスを示す代表的な模型を用いて性能を系統的に解析しました。◆ 秩序とカオスの境界に位置する量子版「カオスの縁」において、量子リザバーコンピューティングの計算能力が最大となることを明らかにしました。◆ 脳活動や生態系モデルなどの複雑系で注目されてきたカオスの縁が、量子の世界でも重要な役割を果たすことを示し、古典系と量子系を貫く新たな普遍的視座を提供する成果です。 ...

東京大学大学院工学系研究科の小林海翔大学院生と求幸年教授は、量子多体系における情報伝搬ダイナミクスを通じて、量子相転移およびトポロジカル量子相転移を同一の手法で検出することに成功しました。鍵となる情報伝搬の追跡には、「量子リザバープロービング」という新たに開発した手法を用いました。この手法は、情報伝搬を「情報の推定」という一種の機械学習タスクに落とし込み、その性能を指標として利用するものであり、量子多体系を情報処理に利用する量子リザバーコンピューティング（注4）の逆拡張に相当します。特に量子臨界点付近では、最大限発達した量子揺らぎにより情報伝搬が強く抑制され、推定性能が...