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2019年11月12日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　ClassCat Hybrid QNNは、量子コンピュータや量子シミュレータ上でマシンラーニング（機械学習）を遂行できるツールキットである。リアル量子デバイスとして「IBM Q Experience」の量子プロセッサを利用できる。量子シミュレータとしては、「Qiskit Aer」（米IBM）、「Microsoft Quantum Development Kit」（米Microsoft）、「Cirq」（米Google）を利用できる。

　マシンラーニングのフレームワークであるTensorFlow 2.0上に構築している。量子回路をマシンラーニングのモデルとして位置付け、量子デバイスに接続して量子計算を実行しながらTensorFlowによってモデルを最適化していく。GPUと量子処理ユニット（QPU）のハイブリッド環境を活用し、ユーザーが量子コンピューティングの様々な実験や研究を行えるようにする。クラスキャットでは、汎用性のあるモデルを順次提供していく予定としている。

　GPUを装備するインスタンスやベアメタルサーバーを利用可能な各種パブリッククラウドで利用できる。Amazon EC2、Microsoft Azure、IBM Cloud、Google Cloud Platformが選択可能である。動作環境のOSは、Ubuntu Server 18.04 LTS。