お世話になります。AWSジャパン様との記者会見の様子が、メディアにて紹介されましたので、その範囲内で旭化成様の取り組みをご紹介させていただきます。 「NISQ」による量子コンピュータ応用、「Amazon Braket」がハードルを下げる<a href="https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/2105/19/news050_2.html" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/2105/19/news050_2.html</a> 通常材料メーカーの量子コンピュータに対する取り組みは量子化学計算に限られることが多いのですが、昨今業務効率化やマテリアルズインフォマティクスまで様々な計算が利用されており、旭化成様では多角的に量子コンピュータで必要とされるすべての計算を実行されています。大きく分けて、量子化学計算、量子アニーラなどの組合せ最適化問題、そして量子コンピュータで機械学習を実行する量子機械学習です。それらを実機を中心に行っております。 １，量子化学計算量子コンピュータを利用して量子化学計算を行うことができます。実機を使ったりシミュレータを使ったりと様々な方法があり、企業の興味に合わせた試行が可能です。現在はNISQの量子古典ハイブリッド計算であるVQEを中心に行うのが一般的です。シミュレータを利用したVQEの実行などが紹介されています。 ２，業務効率化組合せ最適化問題と呼ばれる計算を利用し、D-Waveなどの量子アニーラや量子ゲートマシンにおけるQAOAというアルゴリズムを利用するのが一般的です。業務サイズに応じて量子古典ハイブリッド計算などのハイブリッドを評価する必要があります。実際にD-Waveを利用したハイブリッドアルゴリズムの実行が紹介されています。 ３，機械学習マテリアルズインフォマティクスの利用を想定し、予測問題を量子機械学習で実行している例が紹介されています。D-Waveを利用したモデルでは、アニーラを利用した機械学習、そして世界的にも珍しいのが、IonQを利用した量子機械学習です。現在世界的にIonQを利用した量子ニューラルネットワークの実行が流行しており、実機を利用した最先端技術がキャッチアップできているのは大きいと思います。 量子コンピュータの利用範囲は広がっております。多角的な取り組みが紹介されるのは珍しいので、ぜひ注目してみてください。

旭化成様の量子コンピュータにおける先進的取り組み、量子化学から量子機械学習まで

Yuichiro Minato