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写真1●「D-Wave 2X」を前に会見するNASAのRupak Biswas氏 [画像のクリックで拡大表示]

カナダD-Wave Systemsの量子コンピュータ「D-Wave 2X」が「組み合わせ最適化問題」を既存のコンピュータに比べて最大1億倍（10の8乗倍）高速に解いた――。米航空宇宙局（NASA）、米Google、米大学宇宙研究連合（USRA）は2015年12月8日（米国時間）、シリコンバレーにある「NASA Ames Research Center」で記者会見を開いて発表をした（写真1）。

NASAやGoogleは2013年5月に「Quantum Artificial Intelligence Lab（QuAIL、量子人工知能研究所）」を設立し、これまで2年間にわたってNASA Ames Research CenterでD-Waveの量子コンピュータを運用し、性能のテストなどを行ってきた。2015年9月には「0」と「1」の情報を重なり合った状態で保持できる「量子ビット」を1000個以上搭載する「D-Wave 2X」を導入している（写真2）。

写真2●「NASA Ames Research Center」に設置された「D-Wave 2X」 [画像のクリックで拡大表示]

D-Waveの量子コンピュータは、東京工業大学の西森秀稔教授と門脇正史氏が提唱した理論「量子アニーリング」に基づいたもので、複数ある組み合わせの中から最も条件に合う組み合わせを選び出す「組み合わせ最適化問題」を解く専用機である（関連記事：驚愕の量子コンピュータ）。GoogleはD-Waveの量子コンピュータのことを、「量子アニーラー（Quantum Annealer）」と呼んでいる。

機械学習の処理高速化を目論む

組み合わせ最適化問題の適用領域の一つが、人工知能（AI）の開発に欠かせない「機械学習」や「ディープラーニング」だ。NASAやGoogleが設立した研究機関の名称が量子人工知能研究所であるのも、D-Waveの量子コンピュータを使うことで、機械学習における最適化問題の処理を高速化できると期待しているためだ。

今回Googleのエンジニアリング担当ディレクターであるHartmut Neven氏を中心とする研究チームが、約1000個の変数がある組み合わせ最適化問題をD-Wave 2Xを使って解いたところ、プロセッサコアが1個の通常のコンピュータで同じ問題を解くのに比べて、最大1億倍高速であることを実証した（Googleリサーチブログの関連記事）。パソコンの側では「シミュレーテッドアニーリング」や「量子モンテカルロ法」というアルゴリズムを使用して、組み合わせ最適化問題を解いた（写真3）。

写真3●D-Wave 2Xと既存のコンピュータとの性能比較グラフ [画像のクリックで拡大表示]

D-Waveの量子コンピュータは量子ビットを超伝導回路で実現している。超伝導回路自体は電力を消費しないため、D-Waveの量子コンピュータを使って計算を行った場合の消費電力は、超伝導回路を絶対零度（摂氏マイナス273.15度）に限りなく近い温度にまで冷やす「希釈冷凍機」や、データの入出力に使用するパソコンが消費するものに限られる。

D-Waveの量子コンピュータが普通のコンピュータに比べて1億倍高速であると言うことは、機械学習などの最適化処理をそれだけ高速に完了させられるというだけでなく、普通のコンピュータを使うのに比べて圧倒的に消費電力を少なくできることも意味する。

写真4●Googleのエンジニアリング担当ディレクターであるHartmut Neven氏 [画像のクリックで拡大表示]

もっともGoogleのNeven氏によれば、D-Wave 2Xが普通のコンピュータに比べて圧倒的に高速となるのは、限られた条件に限られるという（写真4）。「現在のD-Waveの量子コンピュータは、量子ビットの相互接続の在り方に制約があるため、複雑な組み合わせ最適化問題を高速に解くことができない」（Neven氏）ためだ。

現状の問題点も把握、「今後の性能改善を楽観視」

ただしNeven氏は同時に「（D-Waveの）量子アニーラーの今後については非常に楽観的だ」とも語る。D-Waveの量子コンピュータの次世代機で量子ビットの接続問題を解決していくことで、より複雑な組み合わせ最適化問題を解ける可能性があるからだ。