東芝 量子 コンピュータ。 シリコン量子ドット構造で高精度量子ビット実現

「世界最速・最大規模」──東芝、量子コンピュータより高速に組み合わせ最適化問題を計算するアルゴリズムを開発

東芝 量子 コンピュータ

JAPAN NEWS,ITmedia NEWS 東芝は4月20日、量子コンピュータが得意とする計算の一つである「組み合わせ最適化問題」を、従来のコンピュータ(古典コンピュータ)で高速に解けるアルゴリズムを開発したと発表した。 同アルゴリズムを活用したサービスプラットフォームの、19年中の事業化を目指す。 東芝は、自社が持つ量子計算の理論から、古典力学の「分岐現象」「断熱過程」「エルゴード過程」という3つの現象に着目。 これらをうまく利用し、 古典コンピュータ上で組み合わせ最適化問題を解くアルゴリズムを「シミュレーテッド分岐アルゴリズム」(Simulated Bifurcation, SB)と名付けた。 また、FPGA(あるアルゴリズムの計算に特化した集積回路)を用い、2000変数・全結合の問題をSBで解いたところ、良解を0. 5ミリ秒で得られたという。 同問題を世界最速(2016年時点)で解けるとされていた「コヒーレント・イジングマシン」は良解の導出に5ミリ秒かかることから、「10倍高速に問題を解ける」としている。 コヒーレント・イジングマシンより高速で、大規模な問題へも適用できることから、同社はSBを用いた組み合わせ最適化問題の計算について「世界最速・最大規模」をうたう。 組み合わせ最適化問題の高速計算は、効率的な配送ルートの探索(巡回セールスマン問題)や新薬開発の分子構造決定、金融ポートフォリオの組み合わせ決定に有用とされる。 同社は、「本技術をキー技術として、現代社会におけるあらゆる最適化ニーズに応えるサービスプラットフォームを実現し、19年中の事業化を目指す」としている。 SBの詳細は、米オンライン論文誌「Science Advances」に4月19日付で掲載された。 組み合わせ最適化問題と量子コンピュータ 組み合わせ最適化問題は、カナダの量子コンピュータベンチャーD-Waveが開発したマシンに実装されている「量子アニーリング」や、 量子アニーリングの計算過程を古典コンピュータ上で模した「シミュレーテッド・アニーリング」などが計算に適しているとされる。 量子アニーリングとは、加熱して徐々に冷却すると物体内部の抵抗力を除去できる「焼きなまし」という自然現象を利用した計算方法。 金属原子のように量子ビットを格子状に配列し、互いに結合させ、ビット同士の相互作用を定めた「イジング模型」を用い、最も安定する状態(基底状態)を探す。 基底状態でのビットの状態が、問題の最適解に対応する。 量子アニーリングの場合、理論的には量子トンネル効果により基底状態を得られるが、量子ビット同士の結合が物理的な制限を受けるため、大規模化に課題がある。 一方シミュレーテッド・アニーリングは量子アニーリングのようなハードウェアの制限はない代わり、量子ビットを利用しないため、必ず基底状態を得られるとは限らない。 東芝によれば、さらに「並列化による高速化が原理的に困難」だという。 巡回セールスマン問題とは、セールスマンが複数の都市を回る際に、 どのような順路で回れば移動距離を最短にできるか求める組み合わせ最適化問題だ。 量子アニーリング方式が得意とされる組み合わせ最適化問題が解けないというのは、衝撃的な情報だ。 「実際に使ってみると全然解けない。 4都市の問題でも解けるかどうか怪しい」(同) 「今から量子アニーリングに参入するという人は、業界を調べていないのだなと思う。 なぜかそういうところだけ海外に合わせないという風潮があるが、なぜ他がやっていないのか考えて、早めに損切りするべきだ」(同).

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東芝シミュレーテッド分岐マシン(SBM)|東芝デジタルソリューションズ

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電荷雑音が支配、電子スピンの量子情報損失 理化学研究所らの研究グループは2017年12月19日、シリコン量子ドット構造で世界最高レベルの演算精度を実現した電子スピン量子ビット素子を開発したと発表した。 シリコン量子コンピュータの開発に弾みをつける。 今回の研究は、理化学研究所グループディレクターで東京大学大学院工学系研究科教授も務める樽茶清悟氏と理化学研究所基礎科学特別研究員の米田淳氏らによる研究グループが、東京工業大学の小寺哲夫准教授や慶應義塾大学の伊藤公平教授、名古屋大学の宇佐美徳隆教授らと共同で行った成果である。 研究グループは、ひずみシリコン基板中に量子ドットを形成し、閉じ込められた単一電子スピンを量子ビットとして用いた。 量子ドットの真上には特殊形状の微小磁石を置き、電子スピンに対して不均一磁場を印加した。 素子にマイクロ波電気信号を印加し、不均一磁場中で電子の位置をナノメートルレベルで変調したところ、ラビ信号を観測することができた。 これにより、単一電子スピン演算は通常の時期的操作に比べて約100倍も高速に実行されていることが分かった。 量子演算の正確性を検証したデータ 出典:理化学研究所他 さらに研究グループは、量子ドットの周りにある材料から、核スピンをもつ同位体を取り除いたところ、量子情報の保持時間は20マイクロ秒を達成。 従来に比べて10倍長くなることが分かった。 量子演算の正確性を検証したところ、「高速演算」と「量子情報の長時間保持」を両立できたことで、量子演算の誤り率の最高値も、従来に比べて約1桁小さくなったことを明らかにした。 研究グループは、量子ビットの量子情報を喪失させる雑音源についても調査した。 そこで研究グループは、高速スピン操作により電荷雑音の影響を部分的に相殺したところ、3ミリ秒の量子メモリ時間を実現することができたという。 今回の成果について研究グループは、「シリコン量子ドット構造において、超高精度の電子スピン量子ビットの実装方法を確立したことで、超電導量子ビットと同程度の単一量子演算を実現することが可能になる」という。 また、電荷雑音への対応も踏まえて、シリコン量子コンピュータの開発が加速される見通しとなった。 関連記事• 理化学研究所(理研)は2017年3月10日、東芝、NEC、富士通の各社と、理研革新知能統合研究センター内に連携センターを開設する。 設置期間は、2017年4月1日から2022年3月31日までの予定だ。 理化学研究所(理研)は、殺菌用深紫外LEDの効率を、従来に比べて約5倍に高めることに成功した。 殺菌灯に用いられている現行の低圧水銀ランプに迫る効率となる。 理化学研究所(理研)らによる国際共同研究グループは、高品質な酸化亜鉛が磁性伝導電子を持っていることを発見した。 低消費電力デバイス用の新たな材料として注目される。 理化学研究所(理研)らの共同研究グループは、極めて高い圧力環境で、単一成分の分子性結晶が「質量のないディラック電子」系となることを発見した。 東京大学工学系研究科教授の古澤明氏と同助教の武田俊太郎氏は2017年9月22日、大規模な汎用量子コンピュータを実現する方法として、1つの量子テレポーテーション回路を無制限に繰り返し利用するループ構造の光回路を用いる方式を発明したと発表した。 国立情報学研究所らの研究グループが、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構築、一般ユーザーに公開する。

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シリコン量子ドット構造で高精度量子ビット実現

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<目次>• 量子アニーリングコンピューターとユーザーを隔てる「ギャップ」 いくつかの企業で、実際の運用が始まっている「量子アニーリングコンピューター」だが、導入すれば、誰でも使えるものなのだろうか。 早稲田大学理工学術院の戸川 望教授は「現状、物理学を使って問題を解く量子アニーリングマシンを使うには、情報科学(IT)の言葉で書かれた問題を、物理の言葉で書き直す必要があり、一般ユーザーが使うには『ギャップ』がある」と語る。 量子アニーリングは「イジングモデル(量子アニーリングをつかうための物理学のモデル)」と0と1の重ね合わせ状態を取れる「量子ビット(量子コンピューターの情報単位)」を利用して問題を解くである。 イジングモデルの形を模して量子ビットを並べたプロセッサで、量子力学を働かせて問題を解く方式とも言える。 つまり、量子アニーリングコンピューターで解きたい問題があるときは、その問題を「イジングモデル」の形で書き直す必要があるのだ。 従来のコンピューターに習熟した人は情報科学には慣れているが、物理学、しかも量子力学となると、どのようなものか見当も付かないという人が多いだろう。 戸川教授が指摘する量子アニーリングマシンとユーザーを隔てる「ギャップ」とは、「問題をイジングモデルの形で表現するための、物理学の知識」である。 ギャップを埋める「共通ソフトウェア基盤」を構築へ (出典:早稲田大学 報道発表) この共通ソフトウェア基盤では主に2つのことを目指しているという。 1つ目は、現実の問題を表現するに当たって理想的なイジングモデルを構築すること。 2つ目は、理想的なイジングモデルを、量子アニーリングマシンが実際に採用しているイジングモデルを変換するソフトウェアを開発することだ。 加えて、ハードウェアのイジングモデルから、「理想的なイジングモデル」に変換するソフトウェアも開発することで、処理結果を人間が簡単に読み取れるようにすることも狙っている。 こうして、現実に存在する問題と、量子アニーリングコンピューターのハードウェアに間にある大きなギャップを埋めようということだ。 さらに、共通ソフトウェア基盤の構築と並行して、各種量子アニーリングマシンで、実際にどのような問題を解けるのか、つまり量子アニーリングコンピューターの有効な用途を探索する活動も続けているという。 そのために、量子アニーリングコンピューターを先行導入して評価を続けている企業と、各種量子アニーリングコンピューターのメーカーの間を橋渡しして、さまざまな問題を、各社の量子アニーリングコンピューターで解けるように支援するとしている。

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