こんにちは、量子機械学習について問い合わせをたくさんいただきますので、現状で提供できることをまとめておきます。
量子機械学習（Quantum Machine Learning、QML）は、量子コンピュータを使用して機械学習アルゴリズムを実行し、従来の古典的なコンピュータよりも高速に問題を解決しようとする分野です。古典的なコンピュータでは難しい問題や大規模なデータセットに対する高速な解析が必要な場合、量子コンピュータがその潜在的な利点を発揮する可能性があります。
量子機械学習の基本的なアイデアは、量子コンピュータの持つ量子ビット（qubit）という量子情報の表現単位を利用して、データのエンコードや操作、計算を行うことです。
量子機械学習は、まだ研究段階にある分野であり、実用的な量子コンピュータの発展と共にさらに進化することが期待されています。しかし、量子コンピュータはハードウェアやアルゴリズムの課題が多いため、現時点では古典的なコンピュータとの組み合わせによって実際の問題に適用されることが一般的です。
量子コンピュータの活用はまだまだのため、弊社では３つのアプローチを提供しています。
１、本物の量子コンピュータを実験的に利用して理論を構築
２、量子コンピュータよりも性能の良いG****PU量子コンピュータシミュレーションで量子機械学習のさらなる理論を構築
３、既存の機械学習に量子のアルゴリズムを一部入れて性能を向上する理論や実践の構築
上記三つのアプローチについて弊社ではそれぞれ異なるソリューションの提供をしています。
１、本物の量子コンピュータへのアクセス環境を提供。契約なども弊社が代行して提供可能。
２、弊社のクラウド環境もしくはオンプレでのNVIDIA cuQuantum量子コンピュータシミュレータの提供と環境構築。
３、PyTorchやTensorFlowなどの既存ニューラルネットワークツールに弊社の量子アルゴリズムを導入支援
少し説明を追加します。
本物の量子コンピュータへのアクセス環境を提供
量子コンピュータを利用するには、通常はクラウド経由で量子コンピュータが設置されているところにアクセスをします。そのようなアクセスに関してはAPIと呼ばれるインターフェース経由となっていて契約が必要です。弊社では様々な量子コンピュータのラインナップを提供しており、超伝導やイオン、トラップ、中性原子などの量子コンピュータの提供を行うことができます。ただ一方で、こうした量子コンピュータを利用した理論の構築は、かなりレベルが高く大変なので、少し慣れた方が利用するのが良いかと思います。 もちろん、弊社でもそうした実機の量子コンピュータを利用した理論の構築のお手伝いをすることができます。
参考：旭化成株式会社とblueqat株式会社で、IonQ 量子コンピューターで検証されたポリマー特性を予測する量子機械学習モデルの論文を発表
https://blueqat.com/blueqat_official_news_ja/02d470e4-3119-406d-b620-42aaee197707
また、様々な国のプロジェクトや予算を取ることができるので、そうした研究者から大変人気があることでもあります。世界的には量子コンピューターのシミュレーションを利用するよりも、やはり本物の量子コンピュータを利用した論文等の方が評価が高くなる傾向がありますので、一般的にこうした量子コンピュータをきちっと使いたいと言う方向けにサービスを提供しています。
弊社のクラウド環境もしくはオンプレでのNVIDIA cuQuantum量子コンピュータシミュレータの提供と環境構築
本物の量子コンピュータの利用のハードルが高かったり、より発展的なアルゴリズムを開発したいと言う方は、量子コンピュータ本体よりも最近はGPUを使った高性能な量子コンピュータシュミレーションを使う方をお勧めしています。 弊社で特にお勧めしていますのが、NVIDIA社のcuQuantumと呼ばれるSDKで、これは一般的なGoogleやIBMなどの量子コンピュータシミュレーションのものと組み合わせて使うのが一般的です。 弊社はこうしたNVIDIA社のツールの利用に関して、多くの企業や国の研究機関等への納入実績がありますので、安心してご利用いただくことができます。
GPUを納入利用する際には、2つの方法があります。1つは弊社の方でクラウドサービスとしてCPUの環境を提供すると言うことです。弊社が得意とするのはjupyternotebookと呼ばれる量子コンピュータなどのツールが入った環境をウェブのインターフェイスから利用できる環境となっています。また、自社でのもしくは自分の研究室で使いたい場合、GPUのマシンを購入して導入すると言うことがあります。cuQuantumなどのツールは基本的には無料で利用できますので、自身でのインストールなどをできる場合、もしくは企業などのサポートを受けてインストールして利用することもできます。どちらでも対応できますのでぜひご利用ください。
参考：富士フイルム株式会社様、慶應義塾大学様と量子化学計算のFTQCアルゴリズムをGPUシミュレータで実行
https://blueqat.com/blueqat_official_news_ja/a6570e84-37c9-4007-a4cc-7bf89bec4c89
PyTorchやTensorFlowなどの既存ニューラルネットワークツールに弊社の量子アルゴリズムを導入支援
こちらは最近特に人気が出始めている分野です。量子コンピュータの研究開発がやはり基礎研究が中心ですので、事業化などに本格的な利用というのは難しいということがわかっています。そのため、私たちではそのような事業化開発を中心として、すぐに使える技術を開発したいと言うお客様向けに、既存のニューラルネットワークに弊社の量子アルゴリズムを導入することによって、軽量化高速化を実現するような技術の提供を開始しています。
これらのアプリケーションの開発はまだまだツールありませんので、弊社の方でコンサルティングをしながらモデルの中身を改造していくと言うことをします。また利用するマシンに関しては、GPUなどの高速ツールを中心としてベンチマークをとっています。まさにディープラーニングの最先端と量子コンピューティングの最先端が完全に融合した形で、最新のディープラーニングフレームワークを活用することによって実現できる技術となっています。
これらの技術の利点としては、すぐに利用できる技術ということで、事業化が可能ということで、研究開発としての基礎研究の要素と言うよりも実行ベンチマークを中心とした実際に使える技術として、企業を中心に人気が高まっています。 すでに企業として既存の環境を持っている場合には、それを利用することができますし、弊社のクラウドサービスや、新規のGPUマシンなどの導入によって開発をすることができます。またGPUだけでなく、CPUやASIC、FPGAなどの組み込みの開発においても利用することができ、数式をきちんと理解することによって、すぐに導入活用することができます。
このような技術は、弊社単体だけでなく、GPUなどのhigh-performanceコンピューティングを提供される企業様と一緒に導入をすることもありますので、ぜひお近くの企業にお声掛けください。以上です。