その２からの続きです。 <a href="https://blueqat.com/yuichiro_minato2/5055cc3a-dddd-44b8-bb10-692fdcd974e9" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://blueqat.com/yuichiro_minato2/5055cc3a-dddd-44b8-bb10-692fdcd974e9</a> <h2>活用方法</h2>実際に活用方法を見ていきます。量子コンピュータを使うにはほぼクラウドを使う必要があります。手元で活用できるのは疑似やシミュレーションです。それで十分という場合もありますが、基本的には実機を利用することによってニュースバリューが上がります。 弊社では最近ニュースバリューを重要視するという企業様も増えています。ぜひご用命ください。 Quantum Business Magazineを利用したプロモーション（imp保証の記事など）量子計算を利用した新商品のプロモーション（量子計算を用いたトライアル・マーケティング費用対応） 本題ですが、分野によって実例が違います。 <h2>DX</h2>DXに活用したい場合には、量子アニーリングによる業務効率化もしくは量子ゲートによる機械学習をお勧めします。業務効率化を実行するための問題を探し、それをQUBOの式に落とすことによって量子アニーリングや疑似量子アニーリングを活用できます。弊社はpyqubo+d-wave nealを活用したQUBO定式化をお勧めしています。 量子機械学習を活用する場合には大きな問題はできませんが、既存の過去データを量子ゲートの量子回路に覚えこますことができますので、予測や分類などに利用できます。 Quantum-South、航空貨物最適化アプリケーションの本番稼動開始を発表<a href="https://quantumbusinessmagazine.com/post/quantum-south-declares-their-air-cargo-optimization-application-ready-for-production" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://quantumbusinessmagazine.com/post/quantum-south-declares-their-air-cargo-optimization-application-ready-for-production</a> 　同社は、エアバスA330-200Fや、ボーイング747-400といった一般的な貨物機で、このアプリケーションを量産する準備が整っていると宣言している。現在ソフトウェアは、D-Wave量子アニーラー上で動作しており、これらの航空機に関して、数分以内にソリューションを提供することが可能だ。Quantum-Southは、小規模な貨物船向けにゲートベースの量子コンピュータで動作するアプリケーションのバージョンも用意しているが、アプリケーションが大規模な貨物船をサポートできるようになるには、このプロセッサはサイズを大きくする必要がある。また、Quantum-Southは、このアプリケーションの海上貨物対応版も開発中だという。問題は似ているが制約に違いがあるだろう。 IonQ、画像分類と3D物体検出のための量子機械学習アプリケーションでHyundaiと共同<a href="https://quantumbusinessmagazine.com/post/ionq-collaborates-with-hyundai-on-a-quantum-machine-learning" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://quantumbusinessmagazine.com/post/ionq-collaborates-with-hyundai-on-a-quantum-machine-learning</a> 　IonQとHyundaiは最新プロジェクトとして、機械学習モデルの作成を支援していく。Hyundaiの量子コンピュータ「Aria」を使用して、移動中によく見られる43種類の道路標識を分類するためのものだ。モデルの学習は特に自動車内で行われるものではない。一度モデルを作成し、車載カメラからの入力を受け、画像内に道路標識があるかどうかを判断する車載クラシックコンピュータで使用可能になる。 <h2>材料科学</h2>材料関連はVQEや量子位相推定と呼ばれるアルゴリズムを利用した量子化学計算が主流です。 Quantinuum、量子化学ソフトウェア・プラットフォーム「InQuanto」を発表<a href="https://quantumbusinessmagazine.com/post/quantinuum-introduces-inquanto-a-quantum-chemistry-software-platform" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://quantumbusinessmagazine.com/post/quantinuum-introduces-inquanto-a-quantum-chemistry-software-platform</a>　量子コンピュータの利用で最も期待されているのは、量子計算化学の分野である。リチャード・ファインマンはかつてこう言った。「自然は古典的ではない。自然のシミュレーションしたいなら、量子力学的に作るべきだ」と。量子計算化学は、創薬、材料設計、触媒探索、化学プロセスの最適化、炭素隔離など、多くの重要な応用の可能性を秘めている。 また、量子機械学習を利用したものや量子アニーリングを利用した配合問題などもよく出ます。 旭化成様による量子機械学習による物性予測モデル<a href="https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2105/19/news050_2.html" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2105/19/news050_2.html</a> 昭和電工、量子アニーリングで半導体材料の配合を探索<a href="https://japan.zdnet.com/article/35183375/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://japan.zdnet.com/article/35183375/</a>　昭和電工は2月10日、半導体の樹脂やフィラー、添加剤といった材料の最適な配合を探索する作業に量子アニーリングを利用し、作業時間を数十年から数十秒に短縮できる可能性を実証したと発表した。 <h2>金融</h2>リスクシミュレーション（QAE）<a href="https://money-bu-jpx.com/news/article028387/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://money-bu-jpx.com/news/article028387/</a> 不正検知SMBCグループ、金融取引の不正検出などに量子アニーリングを適用<a href="https://dcross.impress.co.jp/docs/usecase/002283.html" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://dcross.impress.co.jp/docs/usecase/002283.html</a> ポートフォリオ最適化<a href="https://qiskit.org/documentation/stable/0.24/locale/ja_JP/tutorials/finance/01_portfolio_optimization.html" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://qiskit.org/documentation/stable/0.24/locale/ja_JP/tutorials/finance/01_portfolio_optimization.html</a> <h2>機械学習</h2>IonQ、画像分類と3D物体検出のための量子機械学習アプリケーションでHyundaiと共同<a href="https://quantumbusinessmagazine.com/post/ionq-collaborates-with-hyundai-on-a-quantum-machine-learning" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://quantumbusinessmagazine.com/post/ionq-collaborates-with-hyundai-on-a-quantum-machine-learning</a> あいおいニッセイ米子会社、量子機械学習をIonQの量子コンピューターで検証<a href="https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/18/10382/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/18/10382/</a> 旭化成様による量子機械学習による物性予測モデル<a href="https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2105/19/news050_2.html" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2105/19/news050_2.html</a> <h2>まとめ</h2>まず、やりたい業務が量子化学計算もしくは金融リスクシミュレーションかどうか？この二つは特殊なアルゴリズムを使います。その他すべてに関してはほぼ現状は組合せ最適化問題もしくは機械学習になりますので、どちらにするか選び進めます。 組合せ最適化問題は問題を人間が数式にします。人の手でルールを決めます。機械学習は人間が作るのはモデルと呼ばれる特殊な回路。数式は作らずに、過去のデータを回路に覚えこませます。

量子コンピュータ・アニーラを利用した実例紹介と概要について3/3（活用について）

Yuichiro Minato