量子フィードバック制御を変えるトランスフォーマー（Quantum feedback control with a transformer neural network architecture）

田中専務

拓海さん、この論文って要するに何がすごいんですか。現場で役に立つのか、投資に値するのか教えてください。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、この論文はTransformer（Transformer; トランスフォーマー）を使って連続的に得られる測定記録から最適な制御を予測し、従来のRNN（recurrent neural network; RNN; 再帰型ニューラルネットワーク）より長い時間の依存関係を扱える点で優れているんですよ。

田中専務

長い依存関係というのは、要するに昔の履歴が今の制御に効いてくる場合でもちゃんと判断できるということですか。

AIメンター拓海

その通りです！non-Markovian（non-Markovian; 非マルコフ的）な環境、つまり過去の履歴が現在に影響を残す状況でも、自己注意機構self-attention（self-attention; 自己注意機構）により重要な過去情報を選んで参照できるため有利になります。

田中専務

うちの現場で言うと、センサーの過去のノイズが影響しているケースでも効果があると。で、それは学習が大変だったりしないのですか。

AIメンター拓海

ここも良い質問です。論文では教師あり学習supervised learning（supervised learning; 教師あり学習）で学ばせています。学習コストはあるが、Transformerは並列処理が効くため訓練効率が良く、RNNに比べて長い履歴を学習しやすいのです。

田中専務

これって要するに、過去の記録を全部順番に追わなくても重要なところだけ取り出して判断できるということですか？

AIメンター拓海

まさにその通りです！長いテープを一つひとつ順に読むRNNに対して、Transformerは要点を瞬時に探して参照できるため、長期履歴が意味を持つ場面で力を発揮できます。要点を3つにまとめると、1) 長期依存を扱える、2) 訓練が効率的、3) 非マルコフ系にも適用可能、です。

田中専務

投資対効果をどう考えれば良いですか。実機でのリアルタイム制御に使えるんでしょうか。

AIメンター拓海

実機適用にはいくつか段階が必要です。まずはシミュレーションで教師データを作り、オフラインでモデルを学習させる。次に学習済みモデルを軽量化して実機に組み込み、実時間での応答性を確認する。要点は、段階的な投資と検証でリスクを抑えることです。

田中専務

なるほど。最後に整理しますが、要するにトランスフォーマーを使えば過去の重要な測定だけを取り出して安定した制御ができる、ということで合ってますか。私の言葉でまとめると…

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。ぜひそのまとめを聞かせてください。

田中専務

私の言葉で言うと、過去のセンサーデータの中から重要な履歴だけを参照して即断できる仕組みを学習させることで、変動の大きい現場でも安定した制御が期待できる、ということですね。