デンソーが疑似量子技術「DENSO Mk-D」を開発、500万変数規模の問題に世界初対応：量子コンピュータ

デンソーが独自の疑似量子技術「DENSO Mk-D」を開発。古典コンピューティングとイジングモデルを用いて組み合わせ最適化問題を解く疑似量子技術では、これまで100万変数規模の問題に対応するのが限界だったが、「世界で初めて」（同社）500万変数規模の問題を解けることを確認したという。

[朴尚洙，MONOist]

　デンソーは2023年9月21日、量子コンピュータの仕組みに着想を得た独自の疑似量子技術「DENSO Mk-D（デンソー マークディー）」を開発したと発表した。CMOSプロセッサなどの古典コンピューティングとイジングモデルを用いて組み合わせ最適化問題を解く疑似量子技術では、これまで100万変数規模の問題に対応するのが限界だったが、「世界で初めて」（同社）500万変数規模の問題を解けることを確認したという。

　疑似量子技術では、組み合わせ最適化問題を磁性体の数理模型であるイジングモデルに変換し、その変換した情報を参照しながら解の方向性を探索し最適解を求める。日立製作所の「CMOSアニーリングマシン」や富士通の「デジタルアニーラー」などが既に商用化されている。

　DENSO Mk-Dは、これまでの疑似量子技術とは異なり、イジングモデルに変換した情報を必要最小限まで圧縮して参照する情報を小さくすることで、より大規模な問題でも高速演算を行える。例えば、これまでの疑似量子技術で10万変数の組み合わせ最適化問題をイジングモデルに変換する場合にはメモリ容量が数百GB必要であり、毎回の計算プロセスで参照する情報が大きすぎて疑似量子技術として性能を発揮できない。一方、DENSO Mk-Dは、イジングモデルに変換した情報を数GBに圧縮して、毎回の計算プロセスで参照する情報を小さくして高速化を実現している。

従来の疑似量子技術と「DENSO Mk-D」の違い［クリックで拡大］ 出所：デンソー

　DENSO Mk-Dの性能を実証するため、デンソーの納入中継地における実際の物流データを最適化計算の題材として使用し、トラック配送スケジュールの立案に取り組んだ。1日当たりのトラック台数や配送ルート数の他、ドライバーの休憩時間や荷役作業時間、配送における時間制限などの制約条件を考慮する必要があり、超大規模な500万変数規模の実問題となっている。

　この問題についてDENSO Mk-Dで最適化計算を行ったところ、通常の1日当たりのトラック使用台数である77台から25％削減となる58台に減らせる配送スケジュールを6分間で立案できることを確認した。この結果は、疑似量子技術で超大規模な実問題が解けることを示した世界で初めての事例になる。この6分間という計算速度も、従来の一般的な数理最適化ソフトウェアと比較して500倍以上になっているという。

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