量子コンピュータによる次世代ナビ圧縮技術を開発

記憶容量の壁を越える：QAOAとHOBO最適化で実現する量子コンピュータによる次世代ナビゲーション圧縮技術

私たちが日々使っている地図アプリや車載ナビは、「ルート圧縮」と呼ばれる処理を行い、地図上の情報をコンパクトに保存・伝送しています。しかし、ルートが複雑になればなるほど、圧縮効率は低下し、メモリや通信帯域に負荷がかかります。

今回私たちは、こうした課題に対して量子最適化のアプローチを導入し、慶應義塾大学とHOBO（Higher Order Binary Optimization）を用いた新たなルート圧縮手法を提案しました。

量子コンピュータで注目される組合せ最適化アルゴリズム「QUBO（Quadratic Unconstrained Binary Optimization）」を拡張したのがHOBOです。HOBOはより高次の相互作用を取り入れ、複雑なルートの構造も高精度で表現可能になります。

従来広く使われている「Ramer-Douglas-Peucker（RDP）」アルゴリズムと比較した結果、HOBOベースの手法は高い圧縮率向上を実現しながら、ルートの精度はナビゲーションに支障がない範囲に収めることに成功しました。

本研究では、実際の地図データを用いてHOBOを構築し、QAOAで解を探索することで、従来手法よりも優れた圧縮性能を達成しました。

この成果は、量子コンピューティング技術をインスパイア元としたアルゴリズムが、現実のモビリティやナビゲーションシステムにおいても有効に活用できることを示しています。

blueqatでは、こうした技術を実際の交通・物流・スマートシティ分野に展開するための検証を今後も続けていきます。