秋田 泰輝

新入社員研修後に退職したため、実業務経験は無し。

自然言語処理や時系列解析などの分野でのAI開発を行いました。最新の深層学習技術(LSTMやTransformerなど)から、基本的な機械学習技術(決定木や重回帰分析、LightGBMなど)まで幅広く駆使し、課題に対して適切なエンジニアリングをしました。

量子コンピュータのアルゴリズムを組合せ最適化の分野で活かす、「量子最適化」というものをテーマに研究を行いました。既存のQAOAと呼ばれる量子アルゴリズムには、状態数を爆発させる性質が含まれるため、組合せ最適化問題を古典的なアプローチより複雑化させるという問題点がありました。W状態と呼ばれる特殊な量子もつれ状態を使うことでその状態数を抑えることに成功し、従来のQAOAでは解けなかった問題を解けるようにしました。