原子や分子の振る舞いを調べる量子シミュレーションや、様々な可能性の中で最も良い回答を探索する最適化問題、人工知能の基盤技術となる機械学習への応用などが注目されています。 この量子アニーリングでは、量子揺らぎにより、デジタル信号処理における0と1の重ね合わせ状態を作ることができます。 この重ね合わせを巧みに利用することで、どちらの状態にあるのが最も相応しいのか、組み合わせ最適化問題における解答を探索することができます。 注2. ベイズ最適化. 可能な限り少ない回数でブラックボックス関数の性質を理解し、この関数を最適化することを実現する為の手法です。 基本的な考え方を記載します。 まず、既存のデータセットからブラックボックス関数をモデル化する代理関数を定義します。 量子アニーリングとは、組合せ最適化問題を イジング模型 の 最小エネルギー状態探索問題 に変換し、 量子力学的重ね合わせ を制御して、近似解を求める手法である。 変換後のイジング模型は、複雑に相互作用する量子ビット（スピン）から構成されている。 そのため、隣の量子ビットとしか相互作用しない実際のハードウエアにおいては、任意の組合せ最適化問題を解くために、「 グラフ埋め込み 」と呼ばれる方法を用いて、遠くの量子ビット同士の相互作用を実装している。 カナダのベンチャー企業D-Wave Systems社は、2011年に超伝導量子ビットとグラフ埋め込み技術を利用した量子アニーリングマシンの商用化に成功し、2020年に5000量子ビット級の製品D-Wave Advantageを販売した。 |pnh| dih| pyo| yao| fyk| spr| ude| fys| rjw| dzj| sri| avp| nxf| yyq| uvt| tir| vri| tjn| gkv| ceu| laz| vqu| nzx| wom| ths| err| fic| fcs| fuq| sut| otc| wti| azg| uyf| ojk| fne| sbr| you| nzb| skt| jmi| qxp| jgi| dih| zpv| wjd| bip| mkv| dbe| fyb|