ポイント
- 組合せ最適化問題を光の性質を活用して効率的に解く空間光イジングマシンの新しい計算モデルを提案
- これまで空間光イジングマシンの活用には多重化などの複雑な実装が必要であったが、本研究により、多くの大規模な実問題へ直接的かつ効率的に適用できる可能性を示した
- 物流、交通、エネルギー管理などの社会・産業システムの最適化への応用が期待され、将来的にはエネルギー利用の効率化やカーボンニュートラル実現への貢献が期待される
大阪大学 大学院情報科学研究科の山下 洋史 助教（現在は東京大学 ニューロインテリジェンス国際研究機構 特任講師（常勤））と鈴木 秀幸 教授（情報数理学）は、光を用いて組合せ最適化問題を解く空間光イジングマシンに適した新しい計算モデルであるspatial QUBO（spQUBO）を提案しました。
空間光イジングマシンは、光の並列的な情報処理能力を利用することで、1万変数規模の大規模な組合せ最適化問題に対しても効率的な計算が可能になると期待されています。しかし、実際にどのような問題に適用すればその性能を最大限に引き出せるのかは明らかではなく、実用化に向けた大きな課題となっていました。
今回の研究では、新しい計算モデルを提案することで、これまで明確でなかった「空間光イジングマシンが得意とする問題」の範囲を理論的に明らかにしました。これにより、大規模な組合せ最適化問題への実用的な応用に向けた道筋を示しました。提案されたspQUBOは空間的畳み込み構造をもった組合せ最適化問題を表現するもので、大規模な実問題を解くにはこの構造の活用が鍵になります。また実問題を空間光イジングマシンに実装可能な問題に変換するアルゴリズムの提案も行いました。
これらの成果は、大規模な組合せ最適化問題を高速・高効率に解く光計算技術の実用化に向けた基盤となるもので、社会・産業システムの最適化によるカーボンニュートラルの実現に貢献することも期待されます。
本研究成果は、英国Nature Portfolioの学術雑誌「Communications Physics」に2026年7月29日（現地時間）付でオンライン掲載されました。
本研究は、科学技術振興機構（JST） 戦略的創造研究推進事業 ALCA-Next（先端的カーボンニュートラル技術開発）「グリーンコンピューティング・DX領域」技術領域における研究課題「空間光イジングマシンの低ランク計算モデルと高効率光学実装」（研究代表者：鈴木 秀幸、課題番号：JPMJAN23F2）などの支援で行われました。
＜プレスリリース資料＞
- 本文 PDF（543KB）
＜論文タイトル＞
- “Convolutional formulation of large-scale quadratic unconstrained binary optimization with dense interactions”
- DOI：10.1038/s42005-026-02747-9
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