頑張る日本勢ここまでは、あたかもシミュレータのできることは量子アニーリングマシンの実機でもできるかのように書いてきましたが、実際にはいろいろな制約があります。あってもスピン数は高々2000個で、現実的な最適化問題を解くにはまだまだ足りません。一部分しか設定することができません。このためイジングモデルへのマッピングがさらに難しくなっています。社も無策ではありません。彼らは「2年ごとに量子ビット(スピン)の数を2倍にする」と公言して、実際にその公約を守り続けています。キメラグラフの話についても、彼ら自身がマッピング方法を解説していますし、大規模な問題を自動的に分割してD-Waveやシミュレーションで解いてくれるqbolvというソフトも公開していますので、今後は使いやすくなっていくものと思われます。そもそも彼らは、「量子コンピューターなんて遠い未来の話」と言われていた時代から、冷ややかな視線も気にせず、自分たちの信念に基づいて研究を重ね、ついに商用の量子コンピュータを完成させた、アツい人たちですから、今後に期待せずにはいられません。社が頑張っている一方で、実は日本勢もかなり頑張っています。)「IoT推進のための横断技術開発プロジェクト」では、「組合せ最適化処理に向けた革新的アニーリングマシンの研究開発」というテーマが採択され、その中で量子アニーリングマシンの開発に取り組んでいます9。FPGAを使った技術を開発しています。内閣府主導のImPACTというプロジェクトでは、コヒーレントイジングマシンと呼ばれる方式の研究が進められており、その機能をクラウドで提供すると発表しています。量子アニーリングを提唱した西森先生のお膝元である日本には、ぜひとも頑張ってもらいたいと思っています。まとめせっかくシミュレータを作ってみたので、その経験をもとに量子アニーリングについて解説しました。量子コンピュータが人工知能を加速する西森先生と大関先生による一般向けの本。一般向けにも関わらずかなり具体的なことまで書いてある。田中先生による量子アニーリングの解説スライドanneal本記事に出てくるシミュレータのソースコード当社では、データサイエンティストやエンジニアの方を積極的に採用しています。他にもコンサルをはじめさまざまな職種で募集をしていますので、データ分析や当社の取り組みに興味のある方もぜひご応募ください。www.brainpad.co.jp昨年のAQCではGoogleが独自に量子アニーリング方式の量子コンピューターを開発していることが明かされ、話題になりました。最近は、組み合わせ最適化問題だけでなく、機械学習でしばしば必要になるサンプリングにも利用しようという動きもあります。今後機会があれば、そちらについてもまとめたいと思います。正確には量子ビット(qubit)という単位です。出てくる負号は、イジングモデルの慣習にあわせたものですが、負号なしで定義しても構いません。↩フリーフォントの青柳衡山フォントTを使わせていただきました。