2024年度未踏ターゲット事業(量子コンピューティング技術を活用したソフトウェア開発分野)採択プロジェクト概要（松浦PJ）

1．担当プロジェクトマネージャー

• 田中 宗（慶應義塾大学 理工学部 物理情報工学科 准教授）

2．採択者氏名

• 松浦 巧（北海道大学 大学院情報科学院）

3．採択金額

• 3,780,000円

4．プロジェクト名

• 量子アニーリングマシンを用いたボルツマンマシンの学習基盤の構築

5．応募部門

• ベーシック部門

6．応募枠

• 通常枠

7．関連Webサイト

• なし

8．申請プロジェクト概要

本プロジェクトでは、AIの学習コスト低減に向け、量子アニーリングマシンを用いたボルツマンマシンの適応的学習機構の開発を目指す。
量子アニーリングマシンでは、古くから統計力学で研究されてきたイジング模型を実物理系を用いてシミュレートすることが可能である。そのため最近では、ギブス・ボルツマン分布からのサンプリングが必要なボルツマンマシンの学習において、量子アニーリングマシンをサンプラーとして活用する提案がなされ、研究が行われている。量子アニーリングマシンによるサンプリングはμsオーダーと非常に高速であると同時に、動作時の消費電力は25kW以下であることから、従来のGPUを用いる学習に対し高効率かつ低消費電力な学習を行える可能性がある。
そこで本プロジェクトでは、量子アニーリングマシンのハイパーパラメータを自動調整し、学習に適切な逆温度を持つギブス・ボルツマン分布への適応的制御技術の開発を行う。

9．採択理由

量子アニーリングマシンを用いたボルツマン機械学習の学術研究は以前から実施されているが、それを実際にソフトウェアとして開発し、機械学習エンジニア等の従来コンピューティングのユーザに向けて量子コンピューティングに対する興味喚起として捉えた提案であり、野心的なものであると考える。未踏ターゲット事業期間の中で、様々な方々にヒアリングをし、そのヴィジョンを達成するために必要な機能や解説ドキュメントの整備を行うことで、意味のあるソフトウェア開発になることが期待される。