日本政府とNTTが量子ニューラルネットワークを発表

光を利用するイジングマシンのプロトタイプが、クラウド環境でテスト可能に：

NTTと国立情報学研究所、および、東京大学は、 量子ニューラルネットワーク として知られる、光の特性を利用した量子コンピューティングデバイスを開発しています。システムは、GoogleとIBMで開発されたユニバーサル 量子コンピュータ とは異なり、従来のコンピュータの何百倍のスピードで組合せ最適化問題を計算することを目的とします。

別のアプローチ

システムは多くはない要素から構成されています：長さ1kmの光ファイバーループ、位相感知増幅器（以下、 PSA ）、および、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（以下、 FPGA ）です。下記の動画で、NTT物性科学基礎研究所は次のように説明しました。「PSAはポンプ光を受けて、光を増幅するためにそのエネルギーを利用します。ここでは、ポンプ光の波長の2倍の波長の光のみが増幅されます。PSAは、ポンプ位相に対して位相0またはπの光を最も効率的に増幅します。このシステムでは、ポンプ光の周波数がPSAに入力され、PSAは、ランダムに0から2πまでの位相に変化、ノイズ光周波数を出力します。私たちはわざとランダムな段階から始めます。光周波数の測定結果を用いて、FPGAは、 イジングモデル理論 モデルによって新たな周波数を生成し、元の光周波数上に重ねます。その結果、周波数は互いに同相または逆相のいずれかを有するように作用します。光周波数がループを周回するたびに、FPGAはこのプロセスを繰り返します。その結果、PSA効果により、各周波数は徐々にゼロまたはπのいずれかに近づきます。ゼロまたはπのいずれかであると判断された時に計算結果は得られます」

研究者は量子ニューラルネットワークが有効であり得るシナリオを要約しました。例えば、人を２つのグループに分ける時、仲の悪い人同士をできるだけ同じグループに入れないように操作することです。

システムは、2,000人のデータセットとソートが必要な互換性のない組み合わせ20,000個を与えられました。各個人は光パルスによって表示され、2つのグループはゼロおよびπとして表示します。その次に、互換性のない関係をFPGAに入力して計算を開始します。計算には0.005秒かかりました。「量子ニューラルネットワークが一斉に膨大な組み合わせを比較し、瞬時にグループを決定します」と、NTTは述べています。このシステムは、たった1kWしか電力を消費しません。超電導量子コンピュータのように精密な冷却システムを必要としないからです。

「我々は、さらにプロトタイプを改善していきます。現代の高速コンピュータにかかっても困難な無限に近い組み合わせ最適化問題に量子コンピュータが取り組むことができるように」プロジェクトヘッド、スタンフォード大学の山本喜久名誉教授は語りました。

プロトタイプシステムは11月27から無料でテストできるようになります。付け加えると、2018年4月には、現在、米国と中国が主導するレースに、日本が300億円の量子研究イニシアチブの10年計画を立ち上げて、これに加わります。

– Data Center Dynamics
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