王泰洲｜特約編輯 (臺灣大學化學系博士班)
Fidelity Investment 是一家美國跨國金融服務公司，也是目前全球第四大的共同基金公司。Fidelity Investment旗下的 Fidelity Center for Applied Technology (FCAT) 與量子電腦公司IonQ, Inc. (IonQ) 近期共同發表了在離子阱 (Ion Trap) 量子電腦上測試量子機器學習應用於經濟學關聯結構 (Copula) 模擬的研究成果。關聯結構是一種在統計學模型中常用於描述大量不同變數間之關聯性的方法，例如不同股票價格之間的關係，藉由這些關聯性，投資者便有機會能夠預測股價未來的走勢。研究顯示，對於古典電腦來說，股票市場這類的複雜系統有太多變數會造成影響，使模擬變得困難，不過在量子電腦上使用量子機器學習演算法實作關聯結構時，發現可以得到相較於古典電腦更好的結果。值得注意的是，並不侷限於經濟學模型或股票市場分析工具，關聯結構在眾多研究複雜體系的領域都有廣泛的應用，如氣候變遷、醫學影像分析的相關問題，因此，本研究顯示量子機器學習演算法未來可能有被更廣泛應用的潛力。
