性能 組み合わせ最適化問題に関して量子コンピューターは従 来のコンピューターに比べ、1億倍高速。 (従来3年2ヶ月かかる計算を1秒でこなす) 背景 量子コンピューターは「量子アニーリング方式」で動いている。 現時点では量子アニーリングで動いているマシンは従来のPCにくらべ 汎用的ではないが、 人工知能や物流や金融という分野で応用が可能である。 量子アニーリングとは? 最適化問題のような従来どおりに計算をしていたらとても時間のかかる 問題を量子力学の波の現象をもちいることで 超高速に計算をすること。 人工知能への応用 従来のPCは組み合わせ最適化問題を 解くことが苦手。 計算量が指数関数的に 伸びる計算は不向き。量子コンピューターは 莫大な計算処理に向いている。 人工知能の開発には「機械学習」が必要。 機械学習の処理では、どの要素が重要な役割 を示すのかを判別する「変数選択」 データがどのグループに分類されるのかを 判別する「クラスタリング」など、 組み合わせ最適化問題を含むものが多い。 機械学習における組み合わせ最適化問題は、 既存のコンピュータで解こうとすると非常 に長い時間がかかるので、 本当の正解である 「厳密解」ではなく、厳密解に近い「近似解」を求 めることで済ましているのが現状。 量子コンピューターにより、機械学習の 処理で厳密解が見つかる可能性が高くなる。 (なこともある。)