Q-CTRLは、Network RailおよびUK Department for Transportと協力して、鉄道スケジューリングのための量子拡張ソルバーを開発しました。Fire Opalパフォーマンス最適化プラットフォームを使用して、Q-CTRLはIBMの量子ハードウェア上で実世界のスケジューリング問題を実行し、これまでに解決された最大の制約付き量子最適化問題の新記録を樹立しました。このアプローチにより、103量子ビットを必要とする定式化を用いて、18分間にわたるロンドンブリッジ駅での26列車の正確な列車経路設定が可能になりました。
UK SBRI量子触媒基金による100万ポンド（140万米ドル）の助成を受けたこのプロジェクトは、駅での経路設定と列車時刻表作成という2つの鉄道スケジューリングの副問題を対象としました。両者はFire Opalのソルバーに適したMaxSAT組み合わせ問題として定式化されました。このソルバーは、量子エラー抑制、問題特有のワークフロー、および古典的な前処理を組み込んで大規模な最適化問題の扱いやすさを向上させ、テストでは現在のハードウェアを使用して解決可能な問題サイズが最大6倍に増加したことが示されました。
現在のハードウェアのロードマップに基づき、Q-CTRLは2028年には古典的手法を上回る性能を発揮できると見積もっています。この協力関係は、公共部門の重要な課題に対する量子優位性に向けた測定可能な進歩を示すとともに、物流、防衛、航空宇宙などの分野での幅広い適用可能性を反映しています。このソルバーは今後、産業利用向けにさらに製品化される予定です。
背景
制約付き量子最適化問題は、解決すべき条件（制約）を満たしつつ、特定の目標を最小化または最大化する組み合わせ問題です。鉄道スケジューリングでは、列車の衝突回避や時間厳守といった制約の中で、最適な運行計画を見つける必要があります。MaxSATは、論理式がすべて満たされるかどうかを判定する論理問題の拡張版で、すべての制約を厳密に満たす解を探す手法です。Fire Opalは、量子コンピュータのノイズによる誤りを抑制し、問題に適した処理フローや古典コンピュータでの前処理を組み合わせて、大規模な最適化問題を扱いやすくするプラットフォームです。これにより、現在の量子ハードウェアでもより大きな規模の問題を解決可能になります。
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2025年5月23日
