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発表・掲載日:2021/07/06

独自のアーキテクチャを用いた超伝導量子アニーリングマシンを実現

-大規模な組合せ最適化問題の処理や幅広いビジネスへの利用に道筋-

ポイント

  • 超伝導量子アニーリングマシンの開発と動作実証に成功
  • 大規模な組合せ最適化問題の処理を可能とする独自アーキテクチャを採用
  • 創薬や物流事業など幅広い産業分野での作業の効率化に貢献

概要

国立研究開発法人 産業技術総合研究所【理事長 石村 和彦】(以下「産総研」という)新原理コンピューティング研究センター【研究センター長 湯浅 新治】川畑 史郎 総括研究主幹らは、デバイス技術研究部門【研究部門長 中野 隆志】らと共同で、超伝導量子ビットから構成される量子アニーリングマシンの開発と動作実証に日本で初めて成功した。

産総研は、特定組合せ最適化問題専用のアーキテクチャ(ASAC)を世界で初めて提唱した。これに基づいて、6量子ビットの量子アニーリングマシンの製造を行い、絶対温度10 mKにおいてその動作実証に成功した。ASACを用いることで、従来方式に比べて1桁程度少ない量子ビット数で、組合せ最適化問題を解くことが可能となる。これにより、問題の大規模化に伴って、計算に必要な量子ビット数が増大するという実用上の課題が軽減される。超伝導量子アニーリングマシンの社会実装は、創薬、運輸などの幅広い産業分野における効率化につながるであろう。なお、この技術の詳細は、2021年6月22~25日にオンライン開催された断熱量子計算国際会議AQC2021で発表された。

写真

古典2-bit乗算回路専用の超伝導量子アニーリングマシン(6量子ビット)の顕微鏡写真。Q1〜Q6は超伝導量子ビット。


開発の社会的背景

われわれの生活において、いくつかの可能性の中からベストあるいはそれに近い解を求める行為は日常的に行われている。このような問題は組合せ最適化問題と呼ばれ、われわれの日常生活だけではなく、薬の開発や運輸業での最適な経路の探索などさまざまなビジネス分野に内在している。しかし、組合せ最適化問題は、問題の規模が大きくなればなるほど、その計算時間が急激に増加することが知られている。そのため、メガビット〜ギガビット級の大規模な実用的組合せ最適化問題を効率的に解くことが、今後構築を進めるSociety 5.0において必須となっている。

そのような背景から、量子アニーリングに大きな注目が集まっている。量子アニーリングとは、組合せ最適化問題をイジング模型最小エネルギー状態探索問題に変換し、量子力学的重ね合わせを制御して、近似解を求める手法である。変換後のイジング模型は、複雑に相互作用する量子ビット(スピン)から構成されている。そのため、隣の量子ビットとしか相互作用しない実際のハードウエアにおいては、任意の組合せ最適化問題を解くために、「グラフ埋め込み」と呼ばれる方法を用いて、遠くの量子ビット同士の相互作用を実装している。

カナダのベンチャー企業D-Wave Systems社は、2011年に超伝導量子ビットとグラフ埋め込み技術を利用した量子アニーリングマシンの商用化に成功し、2020年に5000量子ビット級の製品D-Wave Advantageを販売した。また、アメリカおよびヨーロッパにおいても、同種の量子アニーリングマシンの実現を目指した大型国家プロジェクトが進められている。

グラフ埋め込み技術を用いる従来型の量子アニーリングマシンは、量子ビットのコピーを大量に用意することで、任意の遠隔量子ビット間の相互作用を実装している。そのため、現状の量子ビット数では、大規模な組合せ最適化問題を扱えないという深刻な問題があり、それが社会実装のための障害となっていた。グラフ埋め込み技術を用いた5000量子ビットの量子アニーリングマシンで巡回セールスマン問題を解く場合、せいぜい10都市程度までしか扱うことができない。しかしながら、社会実装のためには、自由度が10万以上のさまざまな組合せ最適化問題を解くことが求められている。

さらに、量子アニーリングマシンの性能向上のためには、量子ビットの量子コヒーレンスを維持することが極めて重要であると考えられている。しかし、コヒーレンス性能が高い量子ビットを用いたとしても、グラフ埋め込みによって計算性能が大幅に劣化することが最近の研究で示されていた。

 

研究の経緯

産総研は、長年培ってきた超伝導集積回路の研究開発を発展させ、超伝導量子アニーリングマシンと超伝導量子コンピューターのハードウエア設計・製造・評価基盤技術の確立および社会実装へ向けた研究開発を産学官連携の下ですすめている。また、内閣府統合イノベーション戦略会議が2020年に策定した「量子技術イノベーション戦略」に基づき、産総研に設置された「量子デバイス開発拠点」(拠点長:安田哲二)において、本研究開発を実施している。

なお、本研究開発は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構の委託事業「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発(プロジェクトリーダー 金山敏彦)」における採択課題「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(2016~2020年度)(研究代表者:山岡雅直)」による支援を受けて、横浜国立大学と連携して行った。

 

研究の内容

産総研は、特定の最適化問題に特化した量子アニーリングマシンのアーキテクチャ(ASAC)を世界で初めて提唱した。このアーキテクチャに基づいて、古典論理回路に対応する組合せ最適化問題の一例として、古典2-bit乗算回路専用超伝導量子アニーリングマシン(6量子ビット)の設計と製造を行った。

古典2-bit乗算回路の正しい動作は、26=64通りの組み合わせの中で、24=16通りである。図1に、極低温評価システムにおいて得られた、10 mKにおける実験結果を示す。1万回測定を行った結果、80%以上の正答率が得られることが確認された。この成果は、大規模な組合せ最適化問題の処理を可能とする実用的超伝導量子アニーリングマシン実現のための重要な基盤技術となる。

ASACを利用することで、必要最小限の量子ビット数で大規模な組合せ最適化問題を解くことが可能となる。それによって、大規模化の際に障害となっていた冗長量子ビット数をグラフ埋め込み方式に比べて1桁程度抑えることができる。さらに、ASACはさまざまな組合せ最適化問題にも適応可能である。具体例としては、新薬の開発における分子の安定構造の探索などがあげられる。

図1

図1 10 mKの極低温環境を実現する極低温性能評価システム(左)と2-bit乗算回路専用量子アニーリングマシン(6量子ビット)の10 mKにおける実験結果(右)。2-bit乗算回路に対する64通りの解候補の中で、正解は16通りだけ。
1万回測定を行った結果、正答率は80%以上だった。

 

今後の予定

今後、大規模な量子アニーリングマシンを製造し、極低温における動作実証を行い、ASAC方式の優位性の実証を目指す(図2)。また、実用化のためには、正答率を向上させる必要がある。そこで、ノイズ低減技術や高品質量子ビット製造技術を開発する。

図2

図2  6-bit乗算回路専用超伝導量子アニーリングマシン(78量子ビット)の予想図。
今回実現した乗算回路ユニット(6量子ビット)をタイル状につなぎ合わせることで、より大規模な乗算が可能となる。今後、実現を目指す。

 

問い合わせ

国立研究開発法人 産業技術総合研究所
新原理コンピューティング研究センター
総括研究主幹 川畑 史郎  E-mail:s-kawabata*aist.go.jp(*を@に変更して送信下さい。)


用語の説明

◆超伝導量子ビット
超伝導材料から構成される電気回路を用いて作られた量子ビット。量子ビットとは、量子コンピューターと量子アニーリングマシンの最小構成要素であり、0と1の二つの状態を同時にとりうる。超伝導量子ビットには磁束量子ビット(超伝導リング。下図)やトランズモン量子ビット(非線形共振回路)などの複数の方式がある。D-Wave Systems社や産総研は、磁束量子ビットを量子アニーリングマシン用量子ビットとして採用している。[参照元へ戻る]

超伝導量子ビット説明図

◆量子アニーリングマシン
量子アニーリングの原理を利用して、組合せ最適化問題を近似的に解くコンピューター。量子アニーリングとは、組合せ最適化問題の近似解を量子力学的重ね合わせを制御することで求める発見法的手法である。発見的手法とは、必ず最適解を導けるわけではないが、ある程度のレベルで近似解を得ることができる方法である。現段階で、古典コンピュータ上のアルゴリズムや発見法的手法に対する量子アニーリングの優位性は理論的に証明されていない。量子アニーリングマシンは、カナダのベンチャー企業D-Wave Systems社によって2011年に世界で初めて商用化された。[参照元へ戻る]
◆ASAC(Application Specific Annealing Computation)
コンピューターの回路設計や実装に対する仕様のことをアーキテクチャという(https://ja.wikipedia.org/wiki/コンピュータ・アーキテクチャ)。ASACは、産総研が提唱する特定の組合せ最適化問題しか解けない量子アニーリングマシンのアーキテクチャである。通常の量子アニーリングマシンは、あらゆる組合せ最適化問題に対応したアーキテクチャを採用している。しかし、大規模な問題を解くためには膨大な数の量子ビットを必要とする。それに対し、ASACを利用することで、通常の量子アニーリングマシンに比べて、大規模な組合せ最適化問題を解くことが可能になる。また、ASAC方式においては、スピン間結合強度は固定となるため、従来方式に比べて回路構造が大幅にシンプルになるという設計・製造上のメリットもある。[参照元へ戻る]

ASAC(Application Specific Annealing Computation)説明図

◆組合せ最適化問題
与えられた制約の下で、多くの組み合わせの中から最適な解を求める問題。問題の規模が大きくなればなるほど、解の候補数は指数関数的に爆発する。通常のコンピューターを用いて大規模な組合せ最適化問題を総当たり法で厳密に解くことは非常に困難である。そのため、さまざまなアルゴリズムや発見的手法が、これまで提案されてきた(https://ja.wikipedia.org/wiki/組合せ最適化)。量子アニーリングは、発見的手法の一つとして位置づけられる。[参照元へ戻る]
◆Society 5.0
サイバー空間(仮想空間)とフィジカル空間(現実空間)を高度に融合させたシステムにより、 経済発展と社会的課題の解決を両立する人間中心の社会。狩猟社会(Society 1.0)、農耕社会(Society 2.0)、工業社会(Society 3.0)、情報社会(Society 4.0)に続く、新たな社会を指す。[参照元へ戻る]
◆イジング模型
磁性体の性質を記述する数学モデル〔下図〕。上向きおよび下向きの2つの状態〔青矢印〕をとるスピン〔赤丸〕から構成され、スピン同士が相互作用する。[参照元へ戻る]

イジング模型説明図

◆最小エネルギー状態探索問題
イジング模型のエネルギーを一番低くするスピンの向きを求める問題。組合せ最適化問題の一種。スピンの数が増えると、解の候補数が指数関数的に増大する。組合せ最適化問題は、イジング模型の最低エネルギー状態探索問題に変換することができる。[参照元へ戻る]
◆量子力学的重ね合わせ
量子力学に従うシステムが示す基本的な性質の一つ。量子力学の世界においては、2つ以上の異なる状態を重ね合わせることが可能となる。量子コンピューターや量子アニーリングマシンは量子力学的重ね合わせを情報処理に利用したコンピューターである。[参照元へ戻る]
◆グラフ埋め込み
遠くのスピンとの相互作用を、隣のスピンとの相互作用しか実装できない現実ハードウエアで実装するための方法。キメラグラフ、ペガサスグラフ、マイナー埋め込み、LHZ (Lechner, Hauke, Zoller)法と呼ばれるグラフ埋め込み方法が知られている。これらの方式は、膨大な数のコピー量子ビットを必要とするため、大規模化の深刻な妨げとなっている。例えば、N個の全結合するイジング模型を実装するためにN2個のコピー量子ビットが必要となる。D-Wave Systems社が採用しているキメラグラフの場合、下図のように、量子ビット(長方形の超伝導リング)のコピーを用意することで、全ての量子ビット間の相互作用を実装している。一方、産総研独自のASAC方式を用いれば、冗長な量子ビット数を1桁程度削減することが可能となる。

グラフ埋め込み説明図

また、量子コヒーレンス性能の高い量子ビットを利用したとしても、グラフ埋め込みを利用することによって量子アニーリングの計算精度が大幅に劣化し、計算時間が長くなることが最近の研究で明らかとなっている(M. Kontz, W. Lechner, H. G. Katzgraber, and M. Troyer, arXiv:2103.15991)。[参照元へ戻る]
◆巡回セールスマン問題
組合せ最適化問題の一種。都市の集まりと各2都市間の移動距離が与えられたとき、セールスマンが全ての都市を一回ずつ巡り出発都市に戻る経路のうちで総移動距離が最小のものを求める問題。都市数が増えると、解の候補数が指数関数的に増大し、総当たり法で最適解を得ることは非常に困難になる。そのため、さまざまなアルゴリズムや発見的手法が提案・検証されている(https://ja.wikipedia.org/wiki/巡回セールスマン問題)。[参照元へ戻る]
◆量子コヒーレンス
量子力学的粒子が持つ重要な性質の一つであり、重ね合わせや干渉などの波動性を示すこと。量子コンピューターや量子アニーリングマシンを理想的に動作させるためには、計算の間、量子コヒーレンスをできるだけ長く維持する必要がある。[参照元へ戻る]
◆超伝導量子コンピューター
超伝導量子ビットを集積化した量子コンピューターのこと。現在IBMが65量子ビット、Googleが53量子ビットの超伝導量子コンピューターの実現に成功している。量子コンピューターを用いると、素因数分解、機械学習、量子化学計算、量子シミュレーションなどの100種類程度の数学的問題を古典コンピューターよりも高速に解くことが可能となる。[参照元へ戻る]
◆量子技術イノベーション戦略
量子技術を、将来の経済・社会等に変革をもたらす重要な基盤技術と位置づけ、わが国の量子技術基盤に対する強みを生かし、重点的な研究開発や産業化・事業化を促進するため、国をあげて展開する総合的かつ戦略的な取組として示したもの。2020年1月21日に統合イノベーション戦略推進会議が最終報告を取りまとめた(https://www8.cao.go.jp/cstp/ryoshigijutsu/ryoshigijutsu.html)。[参照元へ戻る]
◆量子デバイス開発拠点
量子技術イノベーション戦略において、基礎研究から技術実証、オープンイノベーション、知的財産管理、人材育成等に至るまで産学官で一気通貫に取り組む量子技術イノベーション拠点の形成がうたわれている。産総研は、内閣府が認定した8つの量子技術イノベーション拠点の1つ「量子デバイス開発拠点」として、量子デバイスの設計、製造、実装、評価に関わる研究開発を担う。[参照元へ戻る]
◆乗算回路
デジタルな演算を行う古典論理回路の一種で、2つの数について2進数での掛け算を実行する回路。入力がA(2bit)とB(2bit)で、出力がC(2bit)の2bit乗算回路の場合、正常な動作は以下の16通り。

乗算回路説明図

例えば、(A,B,C)=(00,00,00)は正解であるが、(A,B,C)=(00,00,01)は不正解である。このように、与えられた古典論理回路の正しい動作を求める問題は、組合せ最適化問題に変換できる。 [参照元へ戻る]



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