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10万個のニューロンと100億個のシナプスからなる「量子脳」を構築する──。内閣府による「革新的研究開発推進プログラム（ImPACT）」で量子コンピュータの研究プロジェクトを率いるプログラム・マネージャー、山本喜久氏が掲げる目標だ。

山本氏のプロジェクトとNTT、国立情報学研究所などからなる研究グループは2016年10月、新型の量子コンピュータ「量子ニューラルネットワーク」を実現したと発表した。

第1回に紹介したD-Waveマシンと同じく、組み合わせ最適化問題をイジングモデルに当てはめることで解を導く方式だが、量子ビットとして超伝導回路の代わりに、2000個の光パルスを用いるのが特徴だ。希釈冷凍機で極低温まで冷やす必要がなく、常温で演算できる。このため装置を小型化しやすく、また冷却に要する電力も不要になる。

さらにこのマシンでは「量子ビット同士が全結合している」という際だった特徴がある。つまり、2000個の量子ビットの1つ1つが、残り1999個の量子ビットと結合する。D-Waveマシンの場合、量子ビットは他の量子ビット数個としか結合していなかった。全結合という特徴により、D-Waveマシンより広範な種類の組み合わせ最適化問題を解けると期待されている。

さらに山本氏はNTTと共同で、2017年秋にも一般ユーザーが量子コンピュータを使えるよう、クラウドサービスとして外部提供する計画だ。IBMに続き、「誰でも使える量子コンピュータ」が実現することになる。

新型の量子コンピュータ「量子ニューラルネットワーク」は、どのような領域で古典コンピュータを凌駕するのか。今後どこまで性能を伸ばせるのか。山本氏に聞いた。

2016年に発表した量子コンピュータでは、量子ビットに当たる光パルスの数を2000個に設定した。この「2000個」という数字には意味があるのか。

コンピュータ処理の中で量子コンピュータが地位を築くには、古典コンピュータを使った最先端のアルゴリズムと勝負し、優位性を示さないとダメだ。「この演算には量子性がある」と主張するだけでは、計算科学の研究者は振り向いてくれない。

量子ビットを2000個としたのは、組み合わせ最適化問題を解く古典コンピュータの代表的なアルゴリズムである「シミュレーテッドアニーリング（焼きなまし法）」と比べ、実際の問題を高速に解ける最も小さなサイズと考えたからだ。500個、1000個ではシミュレーテッドアニーリングには勝てない。

我々の量子コンピュータは、計算科学の専門家がチューニング（高速化に向けた調整）を施したシミュレーテッドアニーリングのソフトウエアと比較して、50分の1～30分の1の時間で問題を解くことができた。速度でいえば30～50倍だが、これはギリギリの勝利だ。古典コンピュータのプロセッサ能力が高くなれば、この差はすぐ埋まってしまう。「古典コンピュータではどうやっても勝てない」というレベルまで差をつける必要がある。