QC Wareは、Roche Pharma Research and Early Development（pRED）グループと共同で、量子ニューラルネットワークアーキテクチャを使用して網膜画像をスキャンし、糖尿病網膜症のステージを検出および診断した。この研究は、IBMの 27量子ビット量子プロセッサで、6量子ビットを使用し、最大 100量子ビットを用いたアルゴリズムの古典的シミュレーションとともに実施された。量子アルゴリズムは、より小さなモデルで、訓練が容易、そしてリソースの消費が少ないため、古典的なアルゴリズムよりも優れた性能を発揮することが示された。利点となったのは、より局所的なコンテキストに焦点を当てる古典的なニューラルネットワークとは違い、より広いコンテキストからデータ要素を分析できる量子アルゴリズムの性質に由来している。この研究の詳細については、QC Wareが提供するニュースリリース と、arXivに投稿された技術論文 を参照。
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原記事（Quantum Computing Report）
https://quantumcomputingreport.com/
翻訳：Hideki Hayashi