アブダビのテクノロジーイノベーション研究所（TII）は、わずか17量子ビットを使用して大規模な組み合わせ最適化問題に対応できる量子最適化ソルバーを開発しました。Nature Communicationsに掲載された研究によると、このソルバーは7,000の二値変数を少数の量子ビットにエンコードし、高品質な解を維持しながら計算オーバーヘッドを大幅に削減しています。
この量子古典ハイブリッドアルゴリズムは、量子ビット間の相関を活用して量子リソースの効率を最大化し、モデルトレーニング中の不毛な平原などの課題を軽減します。最大カット問題でテストされたこのソルバーは、最先端の古典的手法と同等かそれを上回る結果を達成し、物流、通信、金融、エネルギーなどの分野での応用可能性を実証しました。
この研究は、NVIDIA、ロスアラモス国立研究所、カリフォルニア工科大学との共同研究で実施され、理論的な知見と市販の量子デバイスでの実験的検証を組み合わせています。TIIの量子研究センターは、このソルバーの応用範囲を拡大し、性能向上のために古典的アルゴリズムとの統合を計画しています。
背景
組み合わせ最適化問題は、物流の配送ルート選定や金融ポートフォリオの構築など、現実の多くの課題で直面する計算課題です。変数の組み合わせが膨大になるほど、最適な解を見つけるのが困難になる性質があります。最大カット問題は、グラフ理論における代表的な問題で、ノードを2つのグループに分け、グループ間の接続数を最大化するものです。
量子古典ハイブリッドアルゴリズムは、古典コンピュータと量子コンピュータの両方の利点を組み合わせた手法です。古典側で計算を調整し、量子側で複雑な相関関係を処理することで、効率を最大化します。不毛な平原は、学習プロセスにおいて性能が向上しにくくなる状態を指します。量子ビット間の相関を活用することで、この課題を軽減し、高品質な解を維持しながら計算オーバーヘッドを削減します。
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2025年2月25日
