カナダの量子コンピューティング企業D-Waveは、最新の量子アニーリング・コンピュータ「D-Wave 2000Q」において、「逆アニーリング」で解ける一部の問題において大幅な速度向上を実現したと発表した。また、このシステムは「仮想グラフ」にも対応しており、機械学習アルゴリズムの性能向上が期待される。
逆アニーリング
D-Waveの量子アニーリング・コンピュータは、巡回セールスマン問題（セールスマンが見込み客全員を訪問するための最短経路を知りたい問題）などの「最適化問題」を解くのに最も効率的であると考えられています。例えば、フォルクスワーゲンはD-Waveコンピュータを用いて、北京のタクシー1万台の交通流を最適化することに成功しました。
一方、逆アニーリング処理では、既に結果を推測できる問題、あるいは過去の量子計算や古典計算から予測解が得られている問題を解くことができます。研究者たちは、逆アニーリングを用いることで、現行のD-Wave 2000Qシステムと比較して150倍の高速化を確認しました。
D-Wave 2000Q コンピューターを入手した Google は、この新機能に非常に興奮しているようだ。
「D-Wave 2000Qシステムで逆アニーリングが利用可能になったことを大変嬉しく思います。量子支援並列テンパリングと呼ばれる量子強化最適化のための新しいアルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムは、システムを古典的状態から開始し、その後量子ゆらぎを増加させる能力に依存しています」と、Googleのエンジニアリングディレクターで量子人工知能研究所を率いるハートムート・ネヴェン氏は述べています。
仮想グラフ
多くの機械学習アルゴリズムはグラフ問題として記述されます。D-Waveによると、グラフィカルモデルは都市間の交通の流れや人工ニューラルネットワークにおける「ニューロン」間の情報伝達を分析するために使用されます。
2000Qシステムで新たにサポートされた仮想グラフ機能は、複雑なグラフ内のノードまたはリンクをモデル化するために量子ビットのグループを制御することで精度を向上させます。同社によると、この機能により、一般的な難解な最適化問題や機械学習モデルの解法における成功率が5倍向上しました。
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仮想グラフ機能が利用可能になったことで、D-Wave Quantum Processing Unit (QPU) をサポートするツールの数が増え、より複雑な問題を最大 5 倍のパフォーマンスで解決できるようになり、開発者にとってもより便利になりました。
