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東芝は4月7日、量子インスパイアード型の組み合わせ最適化計算機「シミュレーテッド分岐マシン（SBM）」向けに、第3世代SBアルゴリズムを開発したと発表した。第2世代を一般化・高度化した新手法で、同社は最適解の推定値に到達する成功確率を100%近くまで引き上げ、多くの問題で処理速度も第2世代比で10〜100倍に高めたとしている。
第3世代SBアルゴリズムを公表 成功確率と処理速度を大幅改善
SBMは、量子コンピューターそのものではなく、量子系の振る舞いを手がかりに古典コンピューター上で組み合わせ最適化問題を解く量子インスパイアード計算の一種だ。東芝は今回の発表で、第2世代SBアルゴリズムを基盤に改良を進め、より少ない試行で高精度な解に届きやすくなったと説明している。
性能改善の具体像について、EE Times Japanは4月9日、限られた試行回数で最適解の推定値に到達する成功確率が第2世代の数%からほぼ100%へ向上したと報じた。東芝の公式発表でも、第3世代SBMは多くの問題で第2世代より10〜100倍高速になったとしており、従来より実用的な使い方を意識した改良が前面に出ている。
「カオスの縁」に着目 創薬や金融での活用拡大を見込む
東芝は、計算結果が規則的な状態から不規則な状態へ移る「カオスの縁」に注目したことが性能向上につながったとしている。この境界領域を活用することで、解の探索過程で局所最適解に陥るのを防ぎ、全体における最適解へ到達しやすくなるという。SBアルゴリズムは2019年4月に初代、2021年2月に第2世代が公表されており、今回はその流れを引き継ぐ第3世代にあたる。応用先としては、創薬や金融など、大規模な組み合わせ最適化を要する分野を挙げた。
一方、Yahoo!ファイナンスに掲載されたCoinPost記事では、本技術の開発者である後藤隼人シニアフェローの発言として、将来の量子コンピューターでも難しい速度と精度を実現したという趣旨が紹介された。これは、量子コンピューターの実用化を待たずとも、古典コンピューター上で即座に産業界の高度な課題解決に寄与できる本アルゴリズムの強力な優位性を示している。
今回の発表は、量子コンピューターの実用化を待たずに古典計算機で最適化性能を引き上げる取り組みとして位置づけられる。第3世代で示した成功確率の改善と速度向上が、創薬や金融のような実務上の課題にどこまで結びつくかが次の焦点になりそうだ。
