光で組み合わせ最適化問題を解く?量子ニューラルネットワーク

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流行りモノから新技術まで! 5分でわかる最新キーワード解説

光で組み合わせ最適化問題を解く?量子ニューラルネットワーク

2017/02/22


 最新キーワードを5分で理解するこのコーナー、今回は光を用いて組み合わせ最適化問題を解決するという「量子ニューラルネットワーク」です。世界初の実用量子コンピュータと言われたD-Waveなどと同様に最適解を短時間で導きますが、ポイントは常温処理が可能で、高真空環境も不要なこと。しかも従来型コンピュータの約50倍ものスピードで、D-Waveよりもはるかに大規模な組み合わせ問題を解くことができます。約1kmの光ファイバーの中で処理が進行するというこの技術、一体どんなものなのでしょうか?

量子ニューラルネットワーク

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「量子ニューラルネットワーク」って何?

 人間の脳の神経細胞(ニューロン)が作る回路の仕組みをコンピュータで模倣するのが「ニューラルネットワーク」。その技術を応用して、ニューロンを光のパルスに置き換えたのが「量子ニューラルネットワーク」だ。この研究は、内閣府の革新的研究開発推進プログラム「ImPACT」の一環として、NTT物性科学基礎研究所の武居弘樹氏らのグループ、国立情報学研究所(NII)の宇都宮聖子氏らのグループなどが共同で行っている。
 その目的は「組合せ最適化問題」を短時間で解くことにある。従来は数学的なさまざまな工夫を凝らしたアルゴリズムで最適解を見つけてきたが、量子ニューラルネットワークではその約50倍のスピードで計算できるという。驚くのはその処理速度ばかりではなく、機器構成が従来のコンピュータとはまるで違うことだ。図1に示すのがこの技術の実験系だ。そこはクリーンルームでもないし、超低温の冷却環境でもない。ごく普通の部屋の一角である。机の中央部にあるボビンに巻かれた1kmの光ファイバーの中に特殊な光を通し、その状態を測定することで解を求める仕組みだという。実験系こそ数メートル幅のサイズだが、近々、機器一式を19インチラックマウント可能なサイズにできるそうだ。

図1 量子ニューラルネットワークの実験系
図1 量子ニューラルネットワークの実験系
資料提供:NTT
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組合せ最適化問題とは

 仕組みの話の前に予備知識として、目的である組合せ最適化問題について少々説明しよう。これは、膨大な数の選択肢がある中で最適なものを選び出すような問題のことを言う。「巡回セールスマン問題」という言葉を聞いたことがおありと思うが、それは組合せ最適化問題の典型例で、セールスマンが複数の都市を巡回して営業するとき、どんな経路で回って出発地に帰るのが最短かという問題だ。同じ都市を2回以上通ってはいけない。n個の都市を回るときは(n-1)!/2通り(2で割るのは同じルートの逆回りを除くため)のルートを調べなければいけない。1組の都市間の距離を求めるのはなんでもないが、例えば日本の県庁所在地47都市を回るルートは2.75131108×10の57乗通りになるので、全部まともに計算すると、ナノ秒に1通り計算できても結果が出る前に地球の寿命が尽きそうだ。これを組合せ爆発という。
 組合せ爆発は、例えば通信ネットワークの最適経路決定や交通管制、送電網の最適化などさまざまなところで問題になる。現在のコンピュータでは実用的な時間で正解が求められないので、必ずしもズバリ正解でなくてもいいからより確からしい答えが短時間で出るように、さまざまなアルゴリズムを工夫して計算している。しかしそれでも時間がかかるので、より精密に短時間で結果が出せる物理システムを作り、いわば「勝手に」問題を解かせようというのが、組合せ最適化問題の解決に特化したコンピュータ(D-Waveや日立のCMOSアニーリング/「関連するキーワード」の項参照)技術、そして量子ニューラルネットワークの基本的な考え方だ。

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