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（阿部・山下PJ）

1．担当プロジェクトマネージャー

• 田村 亮（国立研究開発法人 物質・材料研究機構 マテリアル基盤研究センター チームリーダー／東京大学 大学院新領域創成科学研究科 講師）

2．採択者氏名

• 阿部 哲郎（慶應義塾大学 大学院理工学研究科）
• 山下 将司

3．採択金額

• 3,960,000円

4．プロジェクト名

• 機械学習を活用したQUBO自動構築システムの開発

5．応募部門

• ベーシック部門

6．応募枠

• 応用・実用化枠

7．関連Webサイト

• なし

8．申請プロジェクト概要

本プロジェクトは、機械学習を活用したQUBO自動生成システムの構築を目指す。アニーリングマシンを用いる際には、組合せ最適化問題をQUBOに定式化する必要がある。従来のQUBO定式化は、人間の設計しやすさを重視したエンコーディング手法に依存しており、ビット数の増加、制約非充足解の発生、新規問題への適用困難などの複数の課題があった。これにより、アニーリングマシンの最適化性能を十分に引き出せず、適用範囲が限定されていた。
本プロジェクトでは、機械学習を活用して最適なバイナリ表現を学習し、QUBOの相互作用行列を構築する。これにより、人間の設計プロセスを排除し、データ駆動型のQUBO定式化を実現する。本プロジェクトの成果を通して、アニーリングマシンの適用範囲を大幅に拡張し、最適化技術の発展に寄与することを目指す。

9．採択理由

機械学習を活用し、QUBOを自動構築しようとする、インパクトの高い研究プロジェクトである。QUBOになっていない問題をQUBOに自動変換できるようになるため、完成すれば、性能の高い計算が可能となるため、実用化に大きく前進する課題であると感じる。現在のアニーリングマシンでは解けない大きさの問題を解けるなど、広く応用に使われる手法の開発を期待します。