富士通、量子コンピュータの実現目指す 東大や阪大と共同研究

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画像は量子コンピューティングの技術レイヤーと各共同研究の領域

富士通グループの株式会社富士通研究所は10月13日、国立研究開発法人 理化学研究所、国立大学法人 東京大学、国立大学法人 大阪大学、オランダのDelft University of Technology(デルフト工科大学)と、量子コンピューティングの実現に向け、共同研究を開始すると発表した。

量子コンピュータは、情報の最小単位である0か1のビット情報で計算する現在のコンピュータと異なり、0と1の両方の状態を同時に扱える量子ビットを利用することで、多くの計算を並列、かつ高速で実行可能な新しいコンピュータとして実用化が期待されている。

しかし、量子コンピュータで先行している超伝導チップを用いた方式でも、現状、50ビット程度のシステム規模に留まっており、有用な計算をすることが困難と言える。

量子コンピュータの性能向上のため、ハード領域では量子ビット数の増加、量子ビット情報を保持可能な時間(コヒーレント時間)の向上、制御システムの改善など、さまざまな技術向上が求められている。また、短いコヒーレント時間でも計算可能なアルゴリズムを開発するなど、ソフト領域においても画期的な技術革新が期待される。

東大ら、有望な超伝導方式量子コンピュータを研究

富士通研究所が実施する共同研究の詳細は、それぞれ以下のとおり。

富士通研究所は理化学研究所と東京大学とは、現在、もっとも有望視されている超伝導方式量子コンピュータを共同研究する。量子デバイスから制御エレクトロニクス・ソフトウェアまでトータルに取り組み、古典コンピュータとうまく連携させたコンピュータシステムの実現を目指すという。

デルフト工科大学とは、スピン量子ビットを利用した量子コンピュータの基礎研究・開発に取り組む。本方式は量子ビットの状態に光でアクセスでき、離れた量子ビット間の演算がほかの量子ビットからのクロストークの影響を受けずに実施できる大規模化に向いているという。また、ほかのタイプの量子ビットに対し、比較的高温でも量子状態を保てるため、冷却部の小型化も期待されるとする。

大阪大学とは、量子アルゴリズムの研究開発を実施する。アプリケーション用のアルゴリズムに加え、誤り耐性をもつ量子コンピューティングの実現に必要となるエラー訂正技術の研究に取り組むとしている。

富士通研究所は共同研究により、量子コンピューティングのすべての技術レイヤーにおいて、中長期的な研究への取り組みを強化するという。これらの共同研究で培う技術を発展させることで、将来的に誤り耐性をもつ量子コンピューティングの実用化を目指すとのこと。

>>ニュースリリース

富士通とトヨタ、物流コストを最大5%削減か 量子コンピュータ技術活用で

近年、量子コンピューティング技術をビジネスに活用する事例が増えつつある。ここでは、2つの画期的な事例を紹介したい。

1つ目は、今回の富士通研究所と同じ富士通グループの富士通株式会社および、株式会社トヨタシステムズによる事例だ。両社は、富士通の組合せ最適化問題を高速に解く量子コンピューティング技術「デジタルアニーラ」を活用し、自動車製造に必要な部品の物流ネットワークを最適化する共同実証を実施している。

本共同実証では、数百を超える仕入れ先から部品を仕入れ、数か所の中継倉庫を通り、数十の工場へ配送する300万以上のルートを探索する問題に対して「デジタルアニーラ」で計算し、トラック数、総走行距離、仕分け作業などを含めた物流コストを最適化した。

その結果、300万以上のルート候補から、全体の物流コストが削減する新たなルートを30分以内で計算できるとわかった。これまで見つけられなかった有効な物流ルートの発見、積載効率の向上、トラック数や総走行距離の効率化などにより、物流に関わるコストを約2%~5%削減できる可能性があるという。

キユーピー、熟練でも30分かかるシフト表の作成を1秒に 量子コンピュータ活用で

2つ目はキユーピー株式会社による事例だ。キユーピーは惣菜工場において、量子コンピューティング技術を活用し、製造サインのシフト最適化プロジェクトを開始した。

シフト計画を作成するには、本人の労働条件や休暇希望、製造ラインごとに求められる人数・スキル要件、勤務間隔、人件費、人と人の相性など、さまざまな条件を考慮する必要がある。

このような多くの条件を満たしたうえで、さまざまな組み合わせパターンのなかから最適な答えを解く問題は「組合せ最適化問題」と言われる。組合せ最適化問題を解決するテクノロジーが、量子コンピューティング技術のなかで「イジングマシン」(または、量子アニーリング)といわれる技術だ。

これまでキユーピーとグルーヴノーツが実施した実証実験では、「MAGELLAN BLOCKS」のイジングモデルでシフトを作成したところ、熟練のシフト作成者が30分かけて作成したシフト表と比べて、遜色なく実運用で使える結果をわずか1秒ではじき出したという。

量子コンピューティング技術は生活を変えつつある

量子コンピュータは人工知能(AI)と同等か、それ以上に理解しづらい最新テクノロジーかもしれない。しかし、量子コンピューティング技術はすでに我々の生活を変えつつある。今回発表された富士通研究所と東京大学らによる共同研究にも大いに期待したい。