　教師あり学習による機械学習モデルの1つである、量子サポートベクターマシン（SVM）モデルに特化し、衣類画像の2クラス分類において、780パラメーターまで対応することを実証した。これまでの汎用量子コンピューティングシミュレーターが100パラメーター程度の処理だったのに対し、理論上は1000パラメーターまで対応するという。

　また、カーネル行列を量子アルゴリズムで生成する、量子カーネル行列生成をFPGAに実装。CPUでの実行と比較して、機械学習データ1000件に対する演算を約470倍高速処理できる。これにより、AIによる学習サイクルを高速に実行可能になる。

量子カーネル行列生成の演算処理におけるデータ量と処理時間出所：SCSK

　機械学習データ400件に対する演算処理では、従来方式は16.5時間要したのに対し、今回開発した量子回路シミュレーターは5.8ミリ秒で処理できる。クラウドで動作するため、インターネット環境があれば場所を問わず利用可能だ。

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