量子コンピュータが人工知能を加速する

量子アニーリングを考えた西森秀稔さんと、その弟子の大関真之さんの著書です。

量子コンピュータが人工知能を加速する

D-Waveの量子コンピュータの話が多いです。
当時理論的に実現可能性が指摘されてから開発が進められてきたものの、量子ビットを長時間維持することが難しく、量子コンピュータが実現するのは21世紀後半くらいだと思われていたところに、商用の量子コンピュータの提供を開始したD-Waveが登場し、しかもそれが、西森さんが世界的に研究をリードしていた量子アニーリングを使ったものだったという話で、日本の研究者としてはあくまで理論的な研究を進めていたところ、海外のベンチャー企業に先を越されてしまった。それについて後悔している感じが伝わって来ます。

量子コンピュータには、量子ゲート方式と量子アニーリング方式があり、量子アニーリング方式は組み合わせ最適化計算に使え、これが機械学習の学習過程を効率化するのに使えるという。組み合わせ最適化問題は他にもいろいろ使えます。
古典的な計算方法では現実的な時間内で解けない問題が、これを使うことで解けるようになる可能性があり、今まで成し得なかったエネルギーの効率化、工数の効率化、時間の効率化が実現出来る可能性があります。

D-Waveはまだまだ発展途中で完全ではなく、量子ビットが部分的にしかエンタングルできてないための制限があり、これを物理的に解消するチップが開発されれば、その可能性は広がります。また、量子アニーリングの計算過程で、複数の量子ビットに量子ゆらぎを持たせる必要があり、それを横磁場をかけることで実現しているのですが、著者の一人である大関さんの最近の研究で、別の量子ゆらぎのかけ方を発表し、新しい潮流になっています。

また、機械学習のアルゴリズムと量子アニーリングの親和性を意識した研究もまだ少なく、これも今後注力されるべき研究対象となるとのこと。

理論物理学の基礎研究が、人が生きる時間スケールの中で、理論から実用化まで一貫して携われる例は少ないのですが、量子コンピュータはその珍しい例だと思います。
ディープラーニングにより機械学習にブレイクスルーが起きているのと同じように、量子コンピュータでも研究開発が加速し、いくつかのブレイクスルーによって、今の物理的な制限が取り払われるのも時間の問題で、そうなったときに、人工知能の性能改善にどう使えるかというのは、最も注目される課題の１つになるはずだと思います。