量子コンピュータ実用化課題を打開するアルゴリズム「ハイブリッド量子古典動的計画法:QDP」を世界で初めて開発し、有用性を実証

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株式会社グリッド(本社:東京都港区、代表取締役:曽我部完、以下「グリッド」)は、量子コンピュータ上で動作する計算処理アルゴリズム「ハイブリッド量子古典動的計画法:QDP」(以下「QDP」を世界で初めて開発し、有用性を実証したことをお知らせいたします。

現在、実用化に期待がかかる汎用型「ゲート方式」量子コンピュータですが、現時点ではNISQと呼ばれ、実用的な問題を解く為にはメモリの制限やハードウェアのノイズによって計算能力が制限されるという課題があります。その為、現状の性能では実用的な問題に適用することは難しいとされていました。
今回グリッドが開発に成功したQDPはこうした、量子コンピュータが抱える現状においても、量子コンピュータ上で実用的な問題を解くために有効なアルゴリズムです。QDPは、古典コンピュータにおいて計算量の多い問題について計算を簡略化させ、計算時間削減を可能にするアルゴリズムである動的計画法を、古典コンピュータと量子コンピュータ双方を使い計算するハイブリット型として量子回路化させたものです。ハイブリッド型は、現状の量子コンピュータでは一度計算した結果を記憶する性能が無いため、量子コンピュータ上で得た計算結果を古典コンピュータ上に記憶させ、量子と古典双方で計算を循環させる仕組みです。それぞれのコンピュータが得意とする領域で組み合わせて活用する処理方法で、現在注目されています。

今回の開発では、AI分野で使われる強化学習で行う計算を対象にQDPの有用性を実証しており、同じ性質の古典的アルゴリズムと比較して※1、理論的に計算速度、探索空間規模において優位性があることを確認しております。QDP開発は、組合せ問題や、最適化問題など強化学習を用いる問題であって計算量が膨大になる問題を、量子コンピュータ上で計算可能にする第一歩であると期待しております。

グリッドは、今後、産業界のニーズに対応すべくハイブリッド量子動的計画法の研究開発を継続、拡大して参ります。既にグリッドで着手しているサプライチェーン最適化、電力分野への応用も視野に入れており、将来的には、化合物探索や新素材開発において従来手法と比較しより高速な開発が可能になると期待しています。

※1 同様のハードウェア制限(確率分布を用いて状態レジスタのビットを順に並べ替え)を用いた古典的Birkhoff-von Neumannアルゴリズムと、外部計算資源、特にメモリ制限を追加せずに、比較しています。

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