共同発表：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～

ポイント

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。

内閣府総合科学技術・イノベーション会議が主導する革新的研究開発推進プログラム（ＩｍＰＡＣＴ）の山本喜久　プログラム・マネージャーの研究開発プログラムの一環として、日本電信電話株式会社（東京都千代田区、代表取締役社長　鵜浦博夫　以下、ＮＴＴ）ＮＴＴ物性科学基礎研究所量子光制御研究グループの武居弘樹　上席特別研究員、本庄利守　主任研究員らのグループ、情報・システム研究機構国立情報学研究所（東京都千代田区、所長　喜連川優　以下、ＮＩＩ）情報学プリンシプル研究系の河原林健一　教授、加古敏　特任准教授らのグループ、および東京大学（東京都文京区、総長　五神真）生産技術研究所合原一幸　教授、神山恭平　特任助教らのグループは、光の量子的な性質を用いた新しい計算機「量子ニューラルネットワーク（ＱＮＮ）」をクラウド上で体験できるシステムを開発し、２０１７年１１月２７日より公開いたします。

インターネット、無線通信システム、交通システムなど、社会におけるさまざまなネットワークやシステムが大規模化・複雑化する現在、これらの最適化・効率化が重要な課題となっています。ＱＮＮは、光パラメトリック発振器と呼ばれる新型レーザーの量子力学的な特性を生かして、さまざまな最適化問題の解を従来の計算機に比べて飛躍的に高速に得る新しい計算機です。今回、これまで光の実験装置であったＱＮＮをデータセンター等に設置できる筐体に納め、光回路の安定化制御機構の導入により長時間安定に動作するＱＮＮ計算装置を開発しました。さらにユーザーがインターネットを介してＱＮＮ計算装置を使用できるＱＮＮクラウドシステムを構築いたしました。これにより、ＱＮＮを用いた大規模最適化問題の計算メカニズムを、一般のユーザーに体験いただくことが可能となります。今後、本クラウドシステムを通してＱＮＮのアプリケーション開発が活発化することが期待されます。

このプロジェクトは、大阪大学の井上恭　教授のグループと共同で行われています。

本成果は、以下の事業・研究プロジェクトによって得られました。

内閣府革新的研究開発推進プログラム（ＩｍＰＡＣＴ）

プログラム・マネージャー	山本喜久
研究開発プログラム	「量子人工脳を量子ネットワークでつなぐ高度知識社会基盤の実現」
研究開発課題	「大規模時分割多重光パラメトリック発振器に基づくコヒーレントイジングマシン」「コヒーレントイジング／XYマシーンの原理と応用」「脳型情報処理」
研究開発責任者	武居弘樹、河原林健一、合原一幸
研究期間	平成２６年度～平成３０年度

これらの研究開発課題では、量子人工脳の実現に向けたハードウェアおよびアルゴリズムの開発、さらにこれらをインターネットを介して利用できるクラウドサービスの構築・運用に取り組んでいます。

■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、現代社会のさまざま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さまざま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ー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、数千個におよぶ多数の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。

＜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ーと、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ー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１つ、Ｍａｘ－Ｃｕｔ問題^注１）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。