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2016年10月24日 (月)

光を使って難問を解く新しい量子計算原理を実現

平成28年10月21日
内閣府
日本電信電話株式会社
国立情報学研究所
科学技術振興機構(JST)
 
詳細は、リンクを参照して下さい。
 
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ポイント
 
○測定フィードバックによる波束の収縮
 によりトリガーされる相転移注1)を
 動作原理とする新たな量子計算スキーム
 を提案。
 
○全結合を施した光パラメトリック発振器
 群を用いて、この新しい計算機
 「量子ニューラルネットワーク」
 を実現。
 
○ノード数2,000の組合せ最適化問題
 の解探索に成功し、現代コンピュータを
 凌駕する性能を実証。
 
○計算創薬、通信ネットワークの最適化、
 圧縮センシング、深層学習など、
 実社会における組合せ最適化問題への
 適用が今後期待される。
 
 
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 内閣府 総合科学技術・イノベーション
会議が主導する革新的研究開発
推進プログラム(ImPACT)の
山本 喜久 プログラム・マネージャーの
研究開発プログラムの一環として、
日本電信電話株式会社(以下、NTT)
NTT物性科学基礎研究所 量子光制御
研究グループの武居 弘樹 主幹研究員、
稲垣 卓弘 研究員らのグループと、
情報・システム研究機構
国立情報学研究所(以下、NII)
情報学プリンシプル研究系の宇都宮 聖子
准教授、Peter McMahon
研究員らのグループは、
現代コンピュータでは効率よく解くことが
困難とされている組合せ最適化問題の解を
高速に求める
「量子ニューラルネットワーク」を
実現しました。
 
 インターネット、電力ネット、
センサネットなど、社会を構成する
様々なネットワークが大規模化・複雑化
する現在、リソースの最適化が重要な課題
となっています。
 
 これらの課題の多くは組合せ最適化問題
と呼ばれる、現代コンピュータが
苦手とする数学的問題に帰着することが
知られています。
 
 量子ニューラルネットワークは、
光パラメトリック発振器と呼ばれる
新型レーザの発振振幅を用いて
スピン注2)を表した時、相互作用する
多数のスピンが全体のエネルギーを
最低とするようなスピン配列で発振する
現象を利用して、組合せ最適化問題の解を
探索するものです。
 
 今回、各光パラメトリック発振器の振幅
を光ホモダイン検波器で測定し、得た情報
を帰還する「量子測定フィードバック」を
実装することで、全ての光パラメトリック
発振器間の結合が可能な
量子ニューラルネットワークを
実現しました。
 
 これにより、
最大2,000ノード・200万結合の
大規模組合せ最適化問題の解探索に成功し、
現代コンピュータ上で動作する
既存アルゴリズムを凌駕する性能を
示しました。
 
 今後、創薬、無線通信、圧縮センシング、
深層学習といった実社会の様々な
組合せ最適化問題への本成果の適用が
期待されます。
 
 本研究は、NIIの河原林 健一 教授、
東京大学の合原 一幸 教授、
大阪大学の井上 恭 教授、
スタンフォード大学の
Martin Fejer 教授の
研究グループと共同で行ったものです。
 
  本研究成果を記述した2編の論文は、
2016年10月20日13時
(米国東部標準時)発行の米国の科学誌
「Science」のオンライン速報版で
同時に公開されます。
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 解を得たい、組合せ最適化問題は
いろいろあると思います。
その意味で、今回の成果には期待したい。
 
 
>今後は、より大規模な組合せ最適化問題
>に対応し従来の計算機に対する
>いっそうの優位性を示すために、
>さらなるスピン数の増大を目指します。
 
>また、創薬、通信ネットワーク、
>圧縮センシング、深層学習など、
>実社会の様々な課題にQNNを
>適用します。
 
>さらに、QNNを遠隔で使用するための
>ウェブインターフェースを実装し、
>広範なユーザがクラウドサービスを
>利用できるようにすることで、
>QNNの新たな応用の開拓を
>目指します。
 
 良いですね。大いに期待したい。

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