この夏、転職しました
某IT企業
↓
量子コンピュータのベンチャー (MDR社)
ということで、量子コンピュータ、実際どうなの？って話をします。
量子コンピュータは2種類ある
- 量子アニーリング (イジングモデル) 方式と、量子ゲート方式
- できることも、目指していることも違うのだから、区別したい
- 混同している記事は、ネットにも商業誌にも、たくさん転がっている。
量子コンピュータは2種類ある
- 量子アニーリング (イジングモデル) 方式
- 組み合わせ最適化に特化している
- 焼きなまし法を改善した方式を実機で解く
- 量子ゲート方式
- チューリング機械の概念を拡張したもの
- 従来のコンピュータを発展させたもの
量子コンピュータは2種類ある
- 量子アニーリング (イジングモデル) 方式
- D-Wave社のマシンが有名
- リクルート、メルカリ、デンソー、フィックスターズ、その他多くの企業が参戦
- 量子ゲート方式
- Google、IBM、Microsoftなど大手が覇権を争う
量子コンピュータは2種類ある
- 量子アニーリング (イジングモデル) 方式
- マシンが既に実用レベルに達している
- 量子ゲート方式
- 実用にはまだまだ遠い
- 想像を絶するほど役に立たない
- 今後「スパコンを超えた」というニュースが流れても、まだ慌てなくていい
- ポテンシャルは秘めている
- 実用にはまだまだ遠い
MDR社の立ち位置
- 量子アニーリングと量子ゲート、両方やっている
- 今後は量子ゲート方式に力を入れる(はず)
かなりの頻度で勉強会を開催しています
興味のある方はお越しください
https://qnn.connpass.com/
量子アニーリング方式
電子 = 世界一小さい磁石
「スピン」の向きが揃っている→強い磁石
「スピン」の向きがバラバラ→打ち消し合う
スピンの向き
→電子同士の相互作用の強さと外部磁場に依存
(エネルギーが低くなる方向を向く)
これらを人工的に制御することで計算に生かす
QUBO: 組み合わせ最適化問題の表現方法のひとつ
N x N行列のQを与えて、ビット列$\lbrace \sigma \rbrace$を求める
$$\min_{\lbrace \sigma_1, \dots, \sigma_N \rbrace \in \lbrace 0, 1 \rbrace ^N} \sum_{i<j} Q_{ij}\sigma_i\sigma_j$$
Q: 電子同士の相互作用、σ: スピンの向き
と読み替えると、
「電子同士の相互作用がQのとき、スピンσはどっち向きか？」→実機で試すと解ける
量子ゲート方式
- ビット: 0または1
- 量子ビット: 0成分の波と1成分の波の重ね合わせ
- 単に確率的なだけだと、乱数を使った計算と同じ
- 波 = 振幅と位相
- ゲート: AND/OR/NOTみたいなもん
- 1量子ビットの回転と、2量子ビットの相互作用
理想的な量子ゲート方式
- 従来のコンピュータでできること + 量子演算
- 従来の演算は、同じ計算量で動く
- 速くはならない！
- 量子演算を使ったアルゴリズムに書き直すと速くなるかも
- 従来の演算は、同じ計算量で動く
- 素因数分解、離散対数が多項式時間で解ける
- N回の総当りが必要だったものが$\sqrt N$回に
現実の量子ゲート方式
- 今のマシンはノイズに弱く、誤りが多い
- 理想的な量子計算には、量子誤り訂正が必須
- 今のマシンは、誤り訂正には量子ビットが足りない (現状: 50 → 必要: 数千、数万)
- 因数分解はできない。実用には遠い
- 「シミュレーションできない」という意味で今後スパコンを超えることは予想されている
NISQ時代の幕開け
- Noisy Intermediate-Scale Quantum
- Preskill氏による造語
- 誤り訂正なし、50〜数百量子ビット
- 従来のコンピュータと、得意分野を補い合うことで量子の利点を発揮する
ハイブリッド量子演算
- 量子化学計算などに使われる固有値問題、最小化問題を解く
- ある量子回路が最小になるようなパラメータを、従来手法で最適化する
- 同様の手法で組合せ最適化、機械学習なども提案されている
- ただし、実用にはまだ遠い
まとめ
- 量子コンピュータの会社に転職した
- 量子アニーリング方式: 組み合わせ最適化
- 量子ゲート方式
- NISQ: できつつある。実用性不明
- 誤り訂正あり: 万能量子計算。未来の話
- がんばるぞい