【量子AIが変える医療 #14】第5章 量子強化学習 手術ロボット（後編②）学習ループ後半
Qiita / 2026/3/30
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要点
- 手術ロボットの量子強化学習における「学習ループ後半」の実装フローを、ステップ進行（env.max_steps）と行動選択の分岐（epsilon-greedy）として説明している。
- epsilon条件では一様乱数により関節角（env.n_joints）へランダム探索し、探索と活用の切り替えで学習効率を調整する方針を示している。
- 学習ループの活用側では torch.no_grad() を用いて推論（state→tensor化→Q/方策モデルによる action 推定）を行う流れが示され、学習/推論の計算モードを分けている。
- 量子コンピューティング×強化学習×医療ロボティクスという文脈で、Python/PyTorch系の実装パターンを軸に学習ループを具体化している。
- 記事は第5章の後編②として位置づけられ、前回までの流れを受けて後半部分（行動決定以降のループ処理）を補完する内容になっている。
for step in range(env.max_steps):
if random.random() < epsilon:
action = np.random.uniform(-1, 1, env.n_joints)
else:
with torch.no_grad(...
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