2019.02.22 [学習メモ] D:WAVE 量子コンピュータ

研究所のボスの力で招聘。
この辺りは強い研究所にいることの強みである。

合わせて下記読了。
西森 秀稔, 大関 真之  「量子コンピュータが人工知能を加速する」

今のところ、実用化に目途が立っている(というかほぼ確実)なのは、量子アニーリングによる最適化。このイメージは、巡回セールスマン問題を考えると分かり易い。相互作用をDESIGNする感じ。


  • 1998: 西森先生の量子アニ―リング提案
  • 1999: D:.Wave設立
  • 量子アニーリング
    • 最適化問題向き(i.e., 機械学習を加速化)
      • このイメージは、3次元空間の最小値探索
    • グラフ構造を持つ問題には使いやすい
  • デバイス
    • 複数段階でチップを冷却
      • 77K, 4K, 1K, 300mK, 15mK (0.015 Kelvi)
  • APPLICATION (基本的に最適化問題)
    • 物流
    • ドイツの航空宇宙局
    • 採用プロセス
  • 日本で使うには?
    • emulatorはPYTHONで利用可能(大東さん情報)
      • まずはここから始める?
    • TOHOKU Univ. QARD
  • IOってどうやってるの?
    • そんなに早くない。深い層からのデータ抽出が必要なため。
  • 今後
    • 今のところ、2000 Qbits
    • 量子ビット(素子数?)は、2年で2倍を見込む
  • 考え事
    • 自分のapplicationとしては、同化(最適化)問題と親和性高そう
      • しかし、そこまでして最小値探索が重要なアプリなのか?
      • 4DVARでもやってるし。。大気にはすでに十分?
      • ただ、iterationのコストがfree。他に資源を割り振れる?
    • 挑戦的萌芽とか出したら、サクッと通りそう。
      • Lorenz96のEnVARでやってみる、とか。
      • 事前に少しは練習した実績が必要だと思うが
  • kotsuking
  • 理研・計算科学研究センター研究員、文部科学省卓越研究員、気象予報士。
    京都大学大学院で博士(工学)を取得。
    スーパーコンピューターを駆使して天気予報の改善に取り組むデータ同化研究者。
    座右の書は「7つの習慣」。

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