ゲーム
量子コンピュータ


はじめに

昨年は結構がんばりました。実は昨年の中盤から深層学習の勉強会を強化し、特に強化学習に取り組んできました。強化学習の大きなテーマとしてゲームがあります。

LoLなどのe-sportsにも取り組み始めていたので、e-sportsのチームも作りたいところですが、量子コンピュータの企業としてできることは、、、


q-sport!

これに他なりません。現状量子コンピュータでできることはかなり限られています。groverなどは実行ば厳しいので、実質的には固有値を求めるようなshor/vqeタイプです。qaoaやvanqverアルゴリズムもありますので、最低限のアルゴリズムと量子古典ハイブリッド計算を活用してq-sportsでパズルや強化学習でのゲームをどんどん解いていきます。


OpenAI Gymなど

すでに昨年からAtariなどのゲームは深層学習で解き始めており、DQNからA3Cから最新の強化学習理論など順番に習得をしています。今年は強化学習と量子機械学習の融合を目指して当面q-sports活動を強化したいと思います。


数独、ピクロス、オセロなど

盤面を使用したゲームやパズルなどはすでにある程度少しずつ解けていますのでそれを少しずつ進めます。年内にはある程度q-sports大会などを開催し、みんなに楽しんでもらえるようなプラットフォームづくりも進めたいと思いますので、興味のある方はぜひ量子コンピュータのプログラミングを学び、参加してみてください。


必要なスキル

主にq-sportsを解くには、最適化アルゴリズムが必要です。量子ゲートでも最適化を解くにはイジングモデルを使いますので、ぜひイジングと量子ゲート回路の両方をできるようにしてみてください。

量子コンピュータSDK

https://github.com/Blueqat/Blueqat


実例

「テトロミノ敷き詰めパズルを量子コンピュータ(シミュレータ)で解いてみる」

https://qiita.com/AsaEagle/items/ba4fb3414fcc415cca3e

「Eternity II 敷き詰めパズルを量子コンピュータで解いてみる(まずは小問題でモデル構築)」

https://qiita.com/AsaEagle/items/2cdb524cd762eae12992

「【数独】数学のエキスパートが3ヶ月かけて作成した「世界一難しい数独」をイジングモデルで解いた」

https://qiita.com/YuichiroMinato/items/72384367e47743d40d85

「(量子)アニーリングで○×ゲームの完全解析」

https://qiita.com/YuriCat/items/a97e87ba9f0d65bd4c03

「D-Waveによる量子アニーリングで3行4列のピクロスをノリで解いてみた」

https://qiita.com/piyo7/items/5e2cf2a92ddbe016572b

などなどパズルを解いている人はどんどん増えています。とても楽しみです。