2025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（須田PJ）

1．担当プロジェクトマネージャー

• 棚橋 耕太郎（Turing株式会社 E2E自動運転チームマネージャ）

2．採択者氏名

• 須田 浩平（東京大学 大学院情報理工学系研究科 電子情報学専攻）

3．採択金額

• 3,960,000円

4．プロジェクト名

• 量子アニーラーへの埋め込みに優れたQUBO定式化手法の開発

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

現在の量子アニーラーにはスピン数に制約があり、大規模で複雑な問題を解くのに限界がある。特に、量子アニーラーの物理グラフは疎結合であり、組合せ最適化問題のQUBOモデルの結合数が多くなると実行が難しくなる。一方で、代表的な等式・不等式制約条件では問題サイズに対して結合数が2乗に比例してしまうという問題がある。そこで本プロジェクトでは、等式・不等式制約条件を変数の並び替え判定として実装することでQUBOモデルの結合数を削減する手法を開発する。また、この手法を拡張して現実世界の様々な問題におけるより複雑な制約条件やコスト関数の定式化の際の結合数を減らすことを目指す。これにより、様々なコスト関数や制約条件を含む問題の量子アニーラーへの埋め込みが容易になり、量子アニーラーの性能を最大限引き出すことが可能になる。さらに、この手法が一般に普及できるように、既存ライブラリやOSSでの実装・公開を行う。

9．採択理由

アニーリングマシンでQUBOを解く際にマシンの持つトポロジーへどのようにQUBOを埋め込むかという問題は重要かつ難しい課題です。採択者はone-hot制約や等式・不等式制約のQUBOの相互作用や係数の必要分解能を効率的に減らすことが可能な統一的な枠組みを開発しており、今回はその手法を実用的かつ解くことが難しい問題に適用することでアニーリングマシンの実用上の課題を解決するという提案をしています。また、採択者らはソフトウェアの公開を目指しており、アニーリングマシンの実社会への適用可能性を大きく加速させるプロジェクトであると考えます。