今まではふわっとした請負仕事が多くて、量子コンピュータと言ってもそんなに難しい仕事もなかったと思うんですが、最近はだんだんハイレベルになってきてるので、仕事のボリュームを増やすために受託をやめて、自社のサービス開発をすることにしました。
そうなると自社での差別化や優位性を出すために新技術を自ら開発する必要があり、これまでのように言われたことをやって類似の論文を探して、それっぽいことをするという感じよりも、きちんと価値を持ったものを出すということを重視するようになってきました。
そうなるとやっぱり新しい技術を開発するために自分たちのために研究開発をする必要が出てきましたが、正直うちの会社は大学発でもなく、自分も頼まれて一緒に論文を書いたことはありますが、あんまり自発的に書いたことがありません。
また、ビジネスが本業で、自分は学部（しかも建築学科）しか出てないし留学もしたことないので、やり方はわかりません。とりあえず一から書いてみるしかないということで書き始めてみましたが、一人で書くとなかなか大変でお作法やコミュニティもわからないのでちょっとずつって感じです。
他人のやりたいことやいいところを客観的に見つけるのは得意ですが、自分を客観視するのはみんな難しいと思うので、一人の人間としてその辺りを苦労しながら、とりあえず世間で需要がありそうなところを見つけながら論文を書き始めてみました。
まずは、高次元の項が入ったバイナリ値の組合せ最適化の実装がわからないという声があったため、それを実現できる技術を考えて一つ目を出してみました。
Tensor Network Based HOBO Solver, July 2024
中身はいいですが、体裁やスタイルが確立してないのと歴史が浅すぎて参考文献が探しきれないので、その辺りが課題ですが、肝心の問題は解決されたので、無事新しいツールの開発には貢献できたかなと。
相変わらずこのツールは強力で、どんどん改善され新しい問題を解いているようです。
そして、以前から出したかったものも書いてみました。
Two-Step QAOA: Enhancing Quantum Optimization by Decomposing One-Hot Constraints in QUBO Formulations
タイトルがよく考えたらワンホットでなくても良かったので近々修正しますが、これがないと諸問題のチュートリアルなど出しにくいなと感じてたので、とりあえずプレプリントを出せて良かったです。社会問題の実装に非常に役に立つ量子もつれの作り方が簡単に作れるので。
何本かプレプリントを書いてて思ったのが、
１、実験には手間と時間がかかる。ただ、理論は頭の中でできてるし、実装も寝ながら考えるとできてるはずなので実際に手を動かしてもそんなにオーバーヘッドなくできる。今後はもっと効率化して大きな課題を解いてまとめるのに慣れてくるはず。
２、参考文献探しに手間と時間がかかる。特に入り組んだ分野だと、中身を詳細に読まないといけないのだが、なかなか仕事として時間を取るのが大変で、人によって書き方が異なるので、それに慣れないとなかなか。ただ、読めば読むほど積み上げが増えるので、読んでまとめておけば今後は時間がかからない。あとは、そういうのに困ってる人もいるだろうからある程度読んで質問を受けるような場も設定したらいいかも。自社は機械学習と最適化に関する量子関連のアプリの論文や今後は半導体周りの技術を中心に見えてるので、分野は結構絞られてるので。みんな読む時間ないだろうから読んで理解できると時間の短縮かなと。
３、自分の論文を他人に理解してもらうのに時間がかかる。上記の逆ですが、人の論文を読む時間がかかるということは、自分の論文も読まれるのに時間がかかるということなので。そういうのを積極的に広めていくのも重要かなと。以前は共著は内容が難しすぎると言われたことがあり、ただ放流しただけでは読まれないのだなと。
４、知らない人の論文はやっぱり抵抗がある。自分でやってみて引用したいけど、ちょっと中身がギリギリっぽい人がいた場合、それを信用できるかどうかはやっぱりある程度ネームバリューもありそうなので、知ってる人を増やしていくのも大事かなと。
自分は社会人なので、あと研究が本職ではないのですが、自分がやらないとなかなか人ってみくびっってやってくれないので、まずは自分でやってみようと思い進めてます。
生成AI、機械学習、半導体、最適化あたりを書こうと思いますが、今後は誤り訂正も少し入れてみようかと思います。
以上です。