カオス系の中に「秩序の核」が存在することを量子AIが発見――実証にも成功
カオス系の中に「秩序の核」が存在することを量子AIが発見――実証にも成功 / Credit:Canva
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カオス系の中に「秩序の核」が存在することを量子AIが発見――実証にも成功 (4/5)

2026.04.27 18:45:29 Monday

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カオスの底に何が見えたのか

3つのカオスに挑む――「縞模様」「渦巻き」「ルールなしの乱流」
3つのカオスに挑む――「縞模様」「渦巻き」「ルールなしの乱流」 / 正解データ、QIML(シミュレータ版・IQM実機版)、CIML(大パラメータ版・小パラメータ版)、古典Koopman ML、FNO、MNOの8条件について、時刻t=10からt=100まで10ステップ刻みで速度場のスナップショットを横に並べています。QIMLだけが正解データに近い構造を長期間保ち、他のモデルが次第に崩壊・固定化していく様子Credit: Maida Wang et al., Science Advances(2026)

共同筆頭著者のXiao Xue氏は、この成果をこう位置づけています。

量子コンピューティングを古典的な機械学習と有意義に統合し、複雑な動的システムに取り組めることを初めて実証しました」

量子と古典を組み合わせる試み自体は以前からありましたが、実用的な問題で明確な差が出た例はほとんどありませんでした。

しかし今回の研究では3つのカオス系について、量子AIが掴んだ「秩序の核」が長期的な予測に大きな力となることを示すことができました。

その過程で見えてきたのが、カオスの統計構造と量子もつれの間にある不思議な類似性の可能性でした。

研究チームは今後の展望として、興味深い可能性を示しています。

ある系で訓練したQ-Priorが、統計的に似た性質を持つ別の系にもそのまま使えるかもしれない、というのです。

もしそれが実現すれば、1つのQ-Priorで複数の異なるAIモデルをガイドできることになります。

さらにコベニー教授は、「気候予測、血流や分子間の相互作用のモデリング、風力発電所の設計改善」といった応用先を挙げています。

ただし今回の検証はすべて数値シミュレーション上のもので、こうした実世界のデータでの実証はこれからの課題です。

それでも、この研究が見せた景色は強く印象に残ります。

カオスは「でたらめ」ではなかった。

その底には確かに秩序が沈んでいて、その秩序は量子もつれに似た形をしていた可能性がある。

だから量子コンピュータが、ほんの少しの道具だけで、それを丸ごとすくい取ることができた。

もしカオスの予測がこれまで難しかった本当の理由が、カオスが複雑すぎるからではなく、私たちがカオスの中にある「秩序の形」をまだ知らなかったからだとしたら――量子コンピュータは、カオスと秩序を結ぶ架け橋の最初の一本を、たった今かけたのかもしれません。

次ページ専門家向けの補遺

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