ツイッター掲載中の、このコンピュータは、いわゆるノイマン型コンピュータのよ
うな何でもやれる汎用マシンではないことに留意する必要があり
ます。それでは、何を目的とするマシンなのでしょうか。
Ｄウェーブマシンは、組み合わせ最適化マシンです。それ以外
のことはできないのです。組み合わせ問題とは、複数ある組み合
わせのなかから、最も条件に合う組み合わせを選び出すという問
題です。１０月２７日のＥＪ第４６３４号で述べた巡回セールス
マンの問題がこれに該当します。
この組み合わせ問題は、現在のＩｏＴの時代には、とくに計算
処理が不可欠なのです。これについて、早稲田大学高等研究所准
教授田中宗氏は、組み合わせ問題を解くコンピュータの必要性を
次のように述べています。
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では、なぜ組合せ最適化処理を高速化する必要があるのだろう
か。組合せ最適化処理はデータ規模（巡回セールスマン問題の例
で言えば、訪問する場所数）が多くなるにつれて、選択肢の数が
爆発的に増加する。そのため、データ規模が大きくなっても「組
合せ最適化処理を高速に実行する技術」が求められていたのだ。
ＩｏＴが社会実装へと向かいつつある昨今、より多くのセンサ
ーデータを獲得することが可能になり、かつ、その膨大な情報を
高速に処理することが必須となる。 http://bit.ly/2Bv6MWb
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実は、Ｄウェーブマシンには、プロセッサ、すなわちＣＰＵも
メモリもハードディスクのような外部記憶装置もないのです。そ
して、Ｄウェーブマシンを使うときは、問題を解くためのアルゴ
リズム、いやプログラムも開発する必要はないのです。それでは
Ｄウェーブマシンの正体は何なのでしょうか。
Ｄウェーブマシンの特質を一言でいうと、次のことに尽きると
思います。
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Ｄウェーブマシンとは、量子力学の「焼きなまし現象」を超
電導回路を使って発生させる実験装置である。
──ジョーディー・ローズ氏
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「焼きなまし（アニーリング）現象」とは何でしょうか。
焼きなましは、金属加工技術の一種であり、日本刀の製造にも
使われています。いったん熱を加え、熱を徐々に弱めていくこと
で、金属原子の配置を整列させ、金属内の歪みを除去する方法の
ことをいいます。物理的には、アニーリングを使うことによって
エネルギーの低い安定した状態に移行させることを意味します。
それでは、焼きなましの現象と量子アニーリングは、どのよう
な関係にあるのでしょうか。
量子アニーリング理論を最初に考えたのは、東京工業大学の西
森秀稔教授と、当時西森研究室に大学院生として所属していた門
脇正史氏（現・エーザイ筑波研究所）の２人です。
西森秀稔氏が、東京大学理学部物理学科の学生だった頃、「ス
ピングラス」という物質に関する理論研究が統計物理学の分野で
盛んに行われていたのです。この研究に興味を持った西森秀稔氏
は、統計物理学を専門分野に選んだのですが、この「スピングラ
ス」は、Ｄウェーブマシンと深い関係があるのです。
なぜなら、Ｄウェーブマシンは、特殊な磁性体であるスピング
ラスを模した「３次元イジングモデル」という模型を実装してい
るからです。しかし、スピングラスの説明をすると、話がさらに
複雑になるので、省略します。
１９８２年に米国の物理学者が脳の神経回路（ニューラルネッ
トワーク）が働く仕組みとこのスピングラスの理論との間に共通
点があることを発見します。西森秀稔教授はこれについて研究し
ニューラルネットワークに関する数式から、量子にみられる「量
子トンネル効果」を使って最適解を求める理論を門脇正史氏と共
同で論文として発表したのです。そのプロセスが焼きなましに似
ていたので、「量子アニーリング」と命名したのです。
ここでいう最適解を求めるイメージを添付ファイルにしてあり
ますが、どういう意味なのかについて、竹内薫氏の説明を次に引
用します。
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横軸は、可能性のパターン。縦軸はそのときのエネルギー（不
安定さ）を表す。フォン・ノイマン型コンピュータで、最適解を
探すためには、左から右へ順番に曲線を計算していき（玉を転が
し）、最もエネルギーの低いところを見つけることになる。そん
な「しらみつぶし」は大変なので、今は、適当なところから計算
を始めるやり方が主流である。近くに、もっと低いところがない
かを探すやり方だ。しかし、これだと、偽の答えにハマってしま
うと抜けだせない。
そこで焼きなまし法の登場だ。焼きなまし法では、歪んで擬似
的に安定した金属に熱を加えるように、計算結果を揺すって、ハ
マった偽の解から脱出させる。揺すり方が適切なら、計算を繰り
返すことで、転がった玉は、最適解に辿りつけるだろう、という
戦法だ。 ──竹内薫著／丸山篤史構成
『量子コンピュータが本当にすごい／グーグル、ＮＡＳＡで実
用が始まった“夢の”計算機』／ＰＨＰ新書
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何となくイメージは掴めますが、内容は相当難解です。とくに
「揺すって」という部分はよくわかりません。まとめると次のよ
うになります。「焼きなまし」というエネルギーの最適化を行う
自然現象が経験的に知られており、それを真似して計算モデルを
作り、量子力学を応用して「量子アニーリング」という最も効率
のよい計算モデルを案出、それをＤウェーブマシンで物理的に再
現したということになります。
──［次世代テクノロジー論／６５］
≪画像および関連情報≫
●“量子コンピューター”組み合わせ「最適化問題」を解く
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現在最速のスーパーコンピューターで何百年もかかる計算
を一瞬で解くとされる、量子コンピューターの実現が近づい
てきた。ここ十数年の間、「２０２０年にも実用化か」「２
０５０年までかかる」などさまざまにささやかれてきた。だ
が、量子力学の法則に基づく“正統派”だけでなく、今や多
様な計算機が登場し、実用性を打ち出す成果も徐々に出てい
る。“夢の計算機”は創薬の効率化や高精度の気象予測、モ
ノづくりの高度化などに威力を発揮する。人工知能（ＡＩ）
の性能も爆発的に向上するだろう。
【並列処理】
量子コンピューターは、異なる二つの物理的状態を同時に
取れる、量子力学的な「重ね合わせ」の性質を利用して計算
する。現代のコンピューターは一度に一つの計算しかできな
いが、量子コンピューターはこの重ね合わせの原理により、
複数の計算を同時に行う。そのため、１回の計算で大規模な
並列処理が可能なのだ。例えば、現在の暗号は解読に膨大な
時間がかかることでその安全性を確保するが、量子コンピュ
ーターが実現すれば、既存の暗号はたやすく破られる可能性
がある。暗号は携帯電話やインターネット、電子マネーなど
我々の生活に浸透しており、これらのサービスが根底から覆
される恐れがある。 http://bit.ly/2BywSHE
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量子アニーリングによる「最適解」
