量子コンピュータ技術推進委員会若手インタビュー 機械学習とのハイブリッド手法で挑む量子アニーリングの新たな可能性

＜目次＞

• 量子アニーリングと機械学習の融合で応用範囲を拡大
• 量子技術との出会いと応用研究への道
• 産学官連携による量子AI技術の社会実装
• 誰もが量子技術を活用できる世界の実現へ

量子アニーリングと機械学習の融合で応用範囲を拡大

――現在の研究内容についてお聞かせください。

これまでは主に量子アニーリングの手法に関する理論研究を行ってきました。最適化問題を迅速に解決する方法や、従来の量子アニーリングが直面する困難や課題を物理学の視点から解決することに焦点を当てていました。現在は慶應義塾大学理工学部物理情報工学科の田中宗研究室に所属し、理論研究に加え、より応用的な研究にも取り組んでいます。量子アニーリングやイジングマシンと呼ばれる最適化問題を解くデバイスを用いて、どのような問題を解決できるか、また、解ける問題の範囲を広げるためにはどのような工夫が必要かを研究しています。

例えば、2022年に参加したSIP第2期課題「光・量子を活用したSociety 5.0実現化技術」では、量子アニーリングと機械学習を融合させることで応用範囲を拡大する研究に取り組みました。このプロジェクトでは、京都大学の野田進先生らと連携し、次世代の半導体レーザーである「フォトニック結晶レーザー」の設計において、量子アニーリングと機械学習を組み合わせ、レーザー光をより強く、細くするための最適化問題を解決しました。

これまで、量子アニーリングは配送ルートの最短経路や人員シフトの最適化といった、特定の問題に対して効果が確認されていました。しかし、製品設計や製造プロセスなど、より複雑な問題には適用が難しく、量子アニーリングが使われた例は少ないのが現状です。そこで、量子計算が製造分野の最適化問題に使えるかどうかを検証するために、フォトニック結晶レーザーの構造最適化に取り組んだというわけです。

――研究の手法について、具体的に教えてください。

この研究では、直径1mmの二重格子フォトニック結晶レーザーを対象に、フォトニック結晶の格子点形状、発振周波数の空間分布、注入電流分布の3つの変数を44個の量子ビットで表現し、量子アニーリングを用いて最適化を行いました。性能指数Q（光出力P、ビーム拡がり角θx・θy、直線偏光比ηを基に定義）を最大化することを目標に、D-Waveの商用量子アニーリングマシンを活用して最適構造を探索しました。

その結果、量子アニーリングを用いた最適化により、初期構造と比較して性能指数Qが3.7倍に向上しました。また、古典的な遺伝的アルゴリズムなどと比較して、少ない計算回数でより高い性能を達成することが確認され、最適化された構造は従来設計と比べて、光出力、ビーム品質、直線偏光比の全てが向上しました。

こうした研究により、製造分野における量子アニーリングの有効性が確認されれば、将来的には量子技術を活用したスマート製造の実現に寄与することが期待されます。また、この研究は、量子アニーリングに機械学習を組み合わせたハイブリッドな手法を用いた点もポイントです。難しい変換計算を機械学習の力で実現したことで、量子アニーリングの応用範囲拡大に貢献できたと考えています。

――そうした手法が確立されてくると、現実的な問題に量子アニーリングをより適用しやすくなるということでしょうか。

そうですね。現在、フォトニック結晶レーザーだけでなく、金属の原子配置の最適化や触媒化学での最適な分子配置の予測など、さまざまな分野への応用も進行中です。こうした応用がさらに広がっていくと期待しています。

ただ一方では、まだ物質研究や材料科学に応用範囲が偏っているのも実情です。研究に限らず、実社会では例えば、売り上げを最大化するためのABテストなど、さまざまな場面で効果検証プロセスが行われています。これらの分野に適用できる多様なシミュレーターがあれば、最適化手法をより効果的に処理できるでしょう。実験や検証をより効率的に行えるシミュレーターの環境が整うことで、さらに多くの場面で量子アニーリングが活用されることを期待しています。

量子技術との出会いと応用研究への道

――量子の分野に出会ったきっかけは何ですか？

量子的な現象について初めて話を聞いたのは高校生のときです。筑波大学で開催された夏休みの体験学習プログラムに参加し、そこで研究者の方からトンネル効果について説明を受けました。「そんなことが本当に起こるのか」と衝撃を受けたのが、量子の世界に強く興味を持ったきっかけです。未知の世界に触れた瞬間で、非常に印象深い体験でした。

量子アニーリングの研究をはじめた契機は、東京工業大学で西森秀稔先生の研究室に入ったことです。それまで物理学科で学んでいた内容とは全く性質の異なる研究に触れ、「これまでの勉強がこういう分野につながるのか」と感銘を受けました。そこでは主に、物質の性質を調べるために量子相転移などの現象を解析したり、数値シミュレーションを行ったり、基礎的な物理の理論研究に取り組んだりしました。

――基礎研究から応用研究にシフトした経緯を教えてください。

量子アニーリングマシンの発展が大きな理由です。研究室に入って1年ほどたった頃に、D-Wave社が最初の量子アニーリングマシンを発表しました。当初は懐疑的な目で見ていましたが、その後はデバイスも含め、みるみる発展していきました。日本の企業も次々と量子アニーリングマシンの開発に着手し、現実的な応用に焦点が当たるようになったため、この分野の研究者も増えました。こうした流れの中で、私も自身の知識を活かし、アプリケーション側の研究を進めることに興味を持つようになったんです。

その後、2016年から東北大学の情報科学研究科に在籍していたときには、機械学習に触れる機会がありました。そこで得た機械学習の知識が現在の研究に非常に役立っており、量子アニーリングとAIの融合にチャレンジできるようになっています。

――これまでの取り組みが現在の研究に結びついているのですね。

そう感じています。2018年からは産業技術総合研究所に所属して、ハードウェア設計や半導体の設計製造に携わる多くの専門家と交流しました。それもまた、新たな刺激を受けた貴重な経験でしたね。みなさん、やはり実際に手を動かしてモノをつくる方々ですので、対話のなかでは私が思っていた以上に、実験や設計に関して具体的かつ詳細な説明が求められます。私はハードウェアをつくる専門ではなかったので、こうした交流はとてもチャレンジングな経験でした。

この経験も、将来の研究デザインや方向性を考える上で、非常に貴重な知識となりました。今後も実験家の方々や様々な分野の方々と連携して進められるような、実践に即した研究を進めていきたいと考えています。

産学官連携による量子AI技術の社会実装

――具体的にはどのような連携を考えていますか？

進行中のプロジェクトの一例をあげると、現在、JST共創の場形成支援プログラムの一環として「サスティナブル量子AI拠点（SQAI）」が進行中です。SQAIでは量子AI技術の社会実装に向けて、東京大学、慶應義塾大学、理化学研究所、沖縄科学技術大学院大学、シカゴ大学、川崎市、および多くの企業が産学官連携で研究開発を推進しています。

急速な社会変化の中でインクルーシブな社会を実現するにはAIが不可欠ですが、従来の機械学習は大量のデータと複雑なモデルが必要で、計算時間やコストが課題です。SQAIでは、量子機械学習と量子シミュレーションを統合して持続可能な量子AIを創出し、誰もがエネルギーの心配なく最新の情報技術を利用できる社会を目指しています。

――産学官連携の場は、企業が実際に抱える最適化問題のニーズを汲み取る良い機会にもなりそうですね。

そうですね。私が所属している田中宗研究室では、様々な国家プロジェクトや多くの産学共同研究が進められているため、様々なお話をお聞きすることがあります。そこで、自分が知らなかった最適化問題がたくさんあることに気づかされます。例えば、ガス輸送では気体のままだと効率が悪いので、液体化して圧縮する必要があり、その最適化に私たちの技術が生かせるかもしれません。こうした話を聞くと、最適化問題が至るところにあることに驚かされます。

普段、私は実用的な応用を中心に研究しているわけではありませんが、自分の研究がどのように応用できるか知ることができ、とても刺激になります。さまざまな分野との連携を深めるには、まずお互いを知り、対話を通じて新しい応用のアイデアを生み出すことが重要だと考えています。

誰もが量子技術を活用できる世界の実現へ

――今後の目標や、その先に達成したいことをお聞かせください。

先述のとおり、現在は機械学習を用いて、量子アニーリングマシンやイジングマシンに入力する問題の定式化を行う方法を研究しています。ただ、機械学習と一口に言っても、まだまだ工夫の余地は大いに残されています。どのようなデータを使用して、どのようなモデルを設計するかなどを工夫して、より良い結果を出せる手法の開発が重要です。これが直近のゴールです。

次の実装段階では、より大規模で現実的な問題に対応するため、より大きなリソースを持つスパコンでの動作に適したソフトウェアの開発が必要です。例えば、大規模な問題になるとGPU1台では限界があるため、複数のGPUを搭載したスパコンで計算できるパッケージの開発などですね。既存のソフトウェアもありますが、さらに高度なソフトウェアが求められます。この高度なソフトウェア開発を行うため、現在所属している田中宗研究室が取り組むNEDO事業「量子・古典ハイブリッド技術のサイバー・フィジカル開発事業」で研究開発を行っています。

こうした基盤が整えば、現実的な問題への応用がさらに加速していくと考えています。SQAIなどで議論された問題に取り組み、最終的には多くの人々が「生活の質が向上した」と実感できるような成果を出したいですね。スマートフォンやパソコンは、半導体やハードウェアの専門知識がなくても使えます。同様に、物理や量子技術の専門知識がなくても、誰でも量子技術を使って豊かな生活を送れる世界を実現したいです。

一方で、研究者として基礎研究にも力を入れていきたいです。例えば、金属などの物質研究では、物質そのものではなく、単純化したモデルを作成し、それを解析する手法を用いることがあります。このモデル作成段階にも機械学習やアニーリングマシンなどの最適化技術を活用して、より発展させられないかと考えています。

もちろん、こうしたことは一人では達成できません。多くの方々との協力が不可欠です。幸いにも現在、さまざまな分野の方と連携できる環境が整っており、非常に良好な状況です。

――誰もが量子技術を活用できる世界の実現は、とても夢のある話です。関先生にとって研究することの面白さや醍醐味は何ですか？

自分で考えたアイデアを実際に試して確認できることが、非常に面白いと感じています。研究の良いところは、単なる仮説で終わらず、実際に確信が持てるまで検証できることです。さらに、その研究がより広がりのある研究へとつながり、自分の知らない世界が見えてくるのも魅力です。他の研究者と連携し、学会やセミナーでの交流を通じて新たな知識や視点を得ることも楽しいと感じています。

――オンとオフのバランスはどう取っていますか？

アカデミック分野における研究の良いところは、自由度が高く、オンオフのバランスを取りやすいことです。裁量が多いので、自分を律していればプライベートと研究を両立できます。私自身、休みの日はリラックスしていますが、考えることが好きで、計算や論文についてぼんやりと考えることが多いです。研究は手を動かすだけではなく、思考の整理も大切ですから、集中できる環境が多くあるのも魅力です。

リラックスといえば、最近の趣味はコーヒーです。最寄り駅近くのコーヒー専門店で新鮮な生豆をローストしてもらい、豆の種類によって異なる味わいの違いを楽しんでいます。研究室にお気に入りのコーヒー豆を持ち込んで、リラックス時間に一息つくことも。また、コンピュータの設定にも興味があるので、休日は新しいIT技術を調べたり試したりしています。研究室のサーバーを管理して、学生が簡単に使える計算環境を整えることも多いですね。

――最後に、量子分野を志す若手や研究者の方々へメッセージをお願いします。

量子アニーリングについては、D-Wave社が大規模なデバイスを提供しており、既に使用可能な状況です。現実的な問題に取り組むための工夫が必要ですが、応用は近いと思います。実際、社会実装のプロジェクトも進行中です。

一方、量子ゲート式では、現在のデバイスの量子ビット数が少なく、研究が中心となっています。しかし、大規模化が実現すれば、新しい応用が見えてくるでしょう。ノイズの少ないデバイスの開発には時間がかかるかもしれませんが、その間にも新しい研究の機会があります。

いずれにせよ、量子分野は今後ますます発展する領域で、応用面でも基礎研究でも数多くの未知があり、追求する価値は十分にあります。興味を持って楽しんで探究できる方は、ぜひ飛び込んで研究を進めてください。新しいアイデアや視点を持ち込んで、この分野をさらに発展させていただけると、非常にうれしく思います。