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。

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• 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