こんにちは。量子コンピューティングの将来はどうなるのでしょうか結構見通しが悪いですよね。今回はそうした見通しが悪い中、見通しを良くするようなツールを作ってみました。それがTorch Tytan（トーチタイタン）です！ 通常の量子コンピューティングの中でも、量子アニーリングと呼ばれるタイプの計算と言うのは、QUBOと呼ばれる式を作ることで組合せ最適化問題を解きます。 これらのツールは、現在SDKとして様々なものがPythonとして出されていますか開発が中止されてしまったり、なかなか難民が出ることで有名です。そんな中、こうした量子コンピューティングのツールを永続的に維持していくために新しい試みを開発しました。それが、Torch Tytanです。 Torch TytanはPyTorchと呼ばれるディープラーニングフレームワークによって構成されています。 PyTorch<a href="https://pytorch.org/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://pytorch.org/</a> このフレームワークは全世界で利用されており、ディープラーニングの人気の高まりとともに非常にユーザが多いです。今回このPyTorchをベースに量子アニーリングやQUBOアニーリングやイジングマシンと呼ばれる分野のSDKをつくりました。 これによって得られるメリットは非常に多いです。 まず、通常のディープラーニングフレームワークに特徴としてあるのかGPUの利用です。ディープラーニングはGPUハードウェアとともに発展しており、今回このGPUの恩恵をもろに受けるのがTorch Tytanです。 これまでのソルバーは、全て様々な工夫を通じてGPUを改造したりCPUの並列化をしたいと言うふうにして大変な思いをしてきました。今回このTorch TytanではPyTorchの関数を使うことによって最適化問題を解きます。それによってPyTorch内部の関数を使うことにより、簡単に並列化などを導入することができます。ソルバーの開発もより楽しくなることでしょう。 定式化部分でもさまざまなテクニックが必要ですが、そちらは今回別途開発が進んでいるTytan SDKに相乗りすることとして、PyTorchをそのバックエンドに導入することで広くQUBOを用いた最適化に対応します。 PyTorchのユーザーは膨大で、それらのユーザーが簡単に量子組合せ最適化に触れることができ、かつ将来的にも市場の縮小をあまり心配しなくていいので学習コストもかなり減ります。 今後Torch TytanはTytanSDKに統合されてリリースされますので、ぜひ興味ある人は触ってみてください！以上です。 Tytan SDK<a href="https://github.com/tytansdk" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://github.com/tytansdk</a>

PyTorchでQUBOアニーリング！Torch Tytanを開発しました！

Yuichiro Minato