世界トップレベル研究拠点（WPI）慶應義塾大学ヒト生物学-微生物叢-量子計算研究センター(Bio2Q)は以下のとおり公開セミナーを開催いたします。

慶應義塾関係者の方であれば、どなたでもご参加いただけます。皆様のご参加を心よりお待ちしております。

要旨：

変分量子アルゴリズム（Variational Quantum Algorithms: VQA）および量子機械学習（Quantum Machine Learning: QML）モデルは、収束性とスケーラビリティに重大なボトルネックを抱えている。その主な要因は、もつれのない直積状態(|0⟩⊗n) による自明な初期化と、バレン・プラトー（barren plateau）の広範な発生である。標準的な特徴写像では、高次の古典的な統計的依存関係を保持できない場合が多く、複雑なマルチモーダル分布が、互いに独立した量子ビット回転へと圧縮されてしまう。

本研究では、経験的な古典データセットから、一般に混合密度演算子 (ρ0(C1, C2)) として表される相関量子状態を直接生成するために、二重共分散モデル（Double Covariance Model: DCM）を用いた、物理およびデータに基づく量子状態準備プロトコルを提案する。DCMは、特徴レベルとサンプル／時間レベルの双方の依存関係 (C1) および (C2) をモデル化する双方向の共分散構造を捉えることで、変分最適化に先立ち、構造化された量子もつれ初期状態を生成する。

本研究では、このウォームスタート方式の有用性を、マルチオミクス解析や臓器―マイクロバイオーム・ネットワーク解析など、高次元の生物医学応用において実証する。これには、WPI-Bio2Qのような研究拠点で研究されている、モダリティ間シグナル伝達などが含まれる。生物学的データには、同一モダリティ内の微生物株間相互作用や、モダリティをまたぐ代謝物―臓器間シグナル伝達など、多階層の相互依存関係が自然に存在する。これら二層の共分散構造を量子レジスタへ直接写像することで、学習可能なアンザッツ層 (U(θ)) に必要な回路深度を大幅に削減するとともに、勾配消失の下限問題（Var[∂θE] > O(2-n)）を緩和できる。

最後に、DCMによって生成された密度演算子を、補助量子ビットを用いた純粋化、確率的凸サンプリング、およびパラメータ化された散逸チャネルを通じて、近未来の量子ハードウェア上に実装する方法を評価する。その結果、データ駆動型の共分散初期化が、複雑かつ非ガウス的な生物学的学習タスクにおいて、実証可能な量子優位性を実現するための有望な道筋となることを示す。