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IonQは、量子コンピューティングと人工知能（AI）、機械学習の統合において大きな進歩を遂げたことを発表しました。同社の研究は、特に先端材料開発やAIカスタマイズの分野において、大規模言語モデル（LLM）と生成AIを強化する手法の開発につながっています。

IonQの研究者たちは、量子機械学習によってLLMを向上させることを目的とした、量子・古典ハイブリッドアーキテクチャを導入しました。事前学習済みのLLMに量子層を追加することで、モデルを再利用し、文章の感情をより深く理解できるようにすることで、古典的手法のみを用いた手法よりも高い精度を実現しました。この革新は、量子ビット数の増加による分類精度の向上だけでなく、大規模問題における消費電力の削減も期待できます。

大手自動車メーカーと共同で、IonQは量子強化型敵対的生成ネットワーク（GAN）を適用し、鋼材の微細構造の合成画像を作成しました。この手法は、多くの場合、従来の生成モデルよりも高品質な画像を生成することが実証されており、産業用AIモデルにおけるスパースデータの課題に対処しています。ハイブリッドQGANアプローチは、製造業における材料特性の最適化の可能性を秘めており、他の産業にも応用できる可能性があります。

IonQは、Forteエンタープライズクラスの量子コンピュータによって量子コンピューティングの応用を継続的に推進し、特定の分野では従来のコンピューティングを凌駕し、AIとの統合を促進しています。Ansysとの提携、そして産総研G-QuATとの覚書締結を受け、IonQはハイブリッド量子コンピューティング技術のさらなる強化に向けて準備を進めています。