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[事例ニュース]

NTTなど、最適化問題を解く量子ニューラルネットワークをクラウドで公開

2017年11月20日(月)日川 佳三(IT Leaders編集部)

NTT、国立情報学研究所(NII)、東京大学などは2017年11月20日、光の量子的な性質を用いた新しい計算機「量子ニューラルネットワーク(QNN)」をクラウド上で体験できるシステムを開発したと発表した。最適化問題を従来の計算機よりも高速に解くことができる。2017年11月27日から公開する。

 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、最適化問題を計算するための計算機の1つである。光パラメトリック発振器(OPO)と呼ばれる新型レーザーの量子力学的特性を利用して最適化問題を解く。

図1●(a)量子ニューラルネットワークの概念図と、(b)きょう体に納めたQNN計算装置(出所:NTT、情報・システム研究機構国立情報学研究所、東京大学生産技術研究所、科学技術振興機構(JST)、内閣府政策統括官(科学技術・イノベーション担当))図1●(a)量子ニューラルネットワークの概念図と、(b)きょう体に納めたQNN計算装置(出所:NTT、情報・システム研究機構国立情報学研究所、東京大学生産技術研究所、科学技術振興機構(JST)、内閣府政策統括官(科学技術・イノベーション担当))
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 具体的には、長い光ファイバリング中に配置した、位相感応増幅器と呼ばれる光増幅器を、オン・オフする。これにより、数千個に及ぶ多数のOPOパルスを生成する。このOPOパルス間に、解きたい問題に対応する相互作用を入れると、多数回の周回の後に、OPOパルス群は、全体として最も安定となる位相の組み合わせをとる。これが問題の答えとなる。

 2016年には、QNNを用いた計算事例として、1kmの光ファイバリング中で発生した2000個のOPOパルスの間に、測定・フィードバックにより任意の相互作用を導入することで、最大2000要素の最適化問題を瞬時にして解いたことを報告している。

 今回、これまで大規模な光学実験装置であったQNNを、データセンターに設置できるきょう体に納めた、コンパクトなQNN計算装置を開発した。QNN計算装置は、神奈川県厚木市にあるNTT物性科学基礎研究所に設置した。

図2●QNNクラウドシステムの構成(出所:NTT、情報・システム研究機構国立情報学研究所、東京大学生産技術研究所、科学技術振興機構(JST)、内閣府政策統括官(科学技術・イノベーション担当))図2●QNNクラウドシステムの構成(出所:NTT、情報・システム研究機構国立情報学研究所、東京大学生産技術研究所、科学技術振興機構(JST)、内閣府政策統括官(科学技術・イノベーション担当))
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 さらに、小型化したQNN計算装置を、一般のユーザーに体験してもらうために、QNNクラウドシステムを構築した。複雑で専門的技術が必要だった光学実験装置の調整を必要とせずに、QNN計算装置を体験できるようになる。QNNクラウドシステムは、NIIの研究開発グループが運営・管理する。

 QNNクラウドシステムを通じて、大規模かつ難しい組み合わせ最適化問題の1つであるMax-Cut問題において、最大2000要素からなるQNNの全ての要素間に結合があるような難しいケースを解くことができるという。

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