量子ニューラルネットワークをクラウドで体験 ～量子を用いた新しい計算機が使えます～

• 光の量子力学的な特性を用いて最適化問題の解を高速に得る「量子ニューラルネットワーク（QNN）」を装置化し、長時間安定動作を実現
• QNN計算装置をインターネット経由でユーザーが使用できる「QNNクラウドシステム」を構築
• QNNを用いた大規模最適化問題の高速計算を一般ユーザーへ公開

山本喜久　ImPACTプログラム・マネージャーのコメント

本プログラムでは、現代社会の様々な分野に現れるものの現代コンピュータでは解くことが困難な大規模組み合わせ最適化問題を高速に解くことのできる量子ニューラルネットワークの開発を行っています。現代コンピュータの限界を克服する新技術として量子コンピュータの可能性に注目が集まっていますが、量子コンピュータを実現するハードウェアとしては、ゲート型、アニール型、ニューラルネットワーク型の異なる3つのアプローチがあります。インターネットを介して実機を体験できるクラウドウェブサイトとしては、IBMがゲート型15ビットマシンを、D-WAVEがアニール型2000ビット、12000結合マシンを今年に入って次々と公開しています。また、Googleも来年春にはゲート型49ビットマシンを公開する予定です。今回、日本から公開されるニューラルネットワーク型2000ビット、400万結合マシンは、世界最大規模の量子コンピュータであり、これまでの限界を30倍以上拡大した2000ビットまでの組み合わせ最適化問題が解けます。創薬におけるリード最適化、無線通信における実時間リソース最適化、圧縮センシングにおけるスパース推定、機械学習におけるボルツマンサンプリング、その他、スケジューリング、ハードウェア検証、ソフトウェア検証、など現代コンピュータの限界で技術革新が止まっている様々な分野でブレークスルーを起こすことが期待されます。

量子ニューラルネットワーク（QNN）

量子ニューラルネットワークは、光パラメトリック発振器（OPO）と呼ばれる新型レーザの量子力学的特性を用いて最適化問題を計算します。図1（a）に示すように、長い光ファイバリング中に配置された位相感応増幅器と呼ばれる光増幅器をオン・オフすることで、数千個に及ぶ多数のOPOパルスを生成します。このOPOパルス間に、解きたい問題に対応する相互作用を入れると、多数回の周回の後にOPOパルス群は全体として最も安定となる位相の組み合わせをとり、これが問題の答えとなります。ImPACTプログラムでは、1kmの光ファイバリング中で発生した2000個のOPOパルスの間に、測定・フィードバックにより任意の相互作用を導入することで、最大2000要素の最適化問題を瞬時にして解くQNNを2016年に報告しています（NTTニュースリリース　2016年10月18日、URL：http://www.ntt.co.jp/news2016/1610/161018a.html）。
　今回、これまで大規模な光学実験装置であったQNNをデータセンター等に設置できる筐体に納めたコンパクトなQNN計算装置を開発しました（図1（b））。また、従来のQNN実験では、温度変動による1kmの光ファイバの長さ変動によりOPOパルスが不安定化するため、長時間の安定動作は困難でしたが、新しいQNN計算装置では、光学システムの温度安定精度の向上と共振器位相のフィードバック制御の改良により長時間安定動作を実現し、1週間以上にわたり安定して大規模最適化計算が行えることを確認しています。

図1：（a）量子ニューラルネットワークの概念図、（b）筐体に納めたQNN計算装置

QNNを体験できるクラウドシステム

今回、長時間安定動作が実現された上記QNN計算装置を一般のユーザーに体験してもらうためにQNNクラウドシステムを構築し公開します。NIIの研究開発グループが運営・管理するこのシステムは、ユーザーが直接触れるウェブページを提供するウェブアプリケーションサーバと、神奈川県厚木市のNTT物性科学基礎研究所に設置されているQNN計算装置との計算リクエスト・結果リスポンスのやり取りを制御する計算タスク制御サーバから構成されています（図2）。これによってユーザーは、複雑で専門的技術が必要であった光学実験装置の調整を必要とせずにQNN計算装置を体験することが可能となります。今回の公開では、大規模かつ難しい組み合わせ最適化問題の一つ、Max-Cut問題について、最大2000要素からなるQNNにおいて、全ての要素間に結合があるような難しいケースをこのクラウドシステムを通じてQNN計算装置上で解くことができます。今回のQNNクラウドシステムの公開は、将来QNN計算装置を使ったアプリケーション開発のプラットフォームを実現するための最初の一歩ですが、同時に重要な一歩であり、このシステムを通してアプリケーション開発の更なる加速を図ります。

QNNクラウドシステムへのリンク

https://qnncloud.com/

図2：QNNクラウドシステムの構成概要

用語解説

Max-Cut問題（最大カット問題）：

複数のノード（点）と、ノードを結ぶエッジ（線）からなるグラフにおいて、ノード群を2つの部分集合に分割する際、異なるグループに属するノード間に張られたエッジの数が最大となる分け方を求める問題。