ハードウェアと関連技術

本ページでは開発中の量子コンピュータと関連する技術や次世代マシンのうち一般に利用可能なものを中心に紹介します。

量子コンピュータ (ゲート型)

IBM Qhttps://www.research.ibm.com/ibm-q/

世界初、無料で誰でも使える量子コンピュータとして公開されています。

5 量子ビット (ibmqx2) および 16 量子ビット (ibmqx3 (ベータ版)) のマシンが利用可能で、ブラウザ上で量子ゲート回路の構築から実行まで行えます。また、通常のコンピュータによるシミュレーションも実行でき、実際のマシンと結果を比較することも出来ます。

量子回路の構築から実行まで行える SDK などが GitHub で公開されおり、ソフトウェア環境も充実しつつあります。

ドキュメント
IBM Q experience library
日本語チュートリアル
IBM Quantum Computing で計算してみよう
SDK
Quantum Information Software Kit
A developer’s guide to using the Quantum QISKit SDK

量子コンピュータ (アニーリング型)

D-Wave 2000Qhttps://www.dwavesys.com/home

2011年に世界初商用量子コンピュータとして発表された D-Wave のマシンは、2017年現在 D-Wave 2000Q にて 2048 量子ビットまで拡張されています。

顧客はクラウド経由でマシンの実行が可能で、WEB での GUI 操作の他に C/C++/Python/MATLAB から利用できる API が用意されています。また、問題を量子コンピュータ向けに変換したり、問題を分割するユーティリティなどが含まれる SDK が提供されます。

ドキュメントやソフトウェアなどの周辺環境はかなり整備されている印象です。

チュートリアル
Tutorials | D-Wave Systems
周辺環境の紹介
Software | D-Wave Systems
プログラミングの実例
Programming with D-Wave: Map Coloring Problem (PDF)

量子シミュレータ

Microsoft LIQUi|>https://www.microsoft.com/en-us/research/project/language-integrated-quantum-operations-liqui/

Microsoft Research によって開発された量子シミュレータです。

量子ゲート回路に基づいた量子アルゴリズム、量子エラー訂正のシミュレーションだけでなく、ハミルトニアンモードでは量子アニーリングや一部の量子物理学・量子化学のシミュレーションも行えるようになっており、科学技術計算での活用も意識しているようです。

シミュレータはマルチプラットフォームで動作し、ユーザは F# スクリプトを書くことでシミュレータの持つ機能が全て実行できます。また F#, C# などの .NET 言語から呼び出せる API も提供しています。

リポジトリ
Welcome to LIQUi|>
チュートリアル
Liquid/GettingStarted.md at master · StationQ/Liquid · GitHub
マニュアル
LIQUi|> User’s Manual (PDF)
API リファレンス
Microsoft.Research.Liquid Namespace

アニーリング型次世代専用マシン

NII QNNcloud

光を用いたネットワークによる組合せ最適化問題に特化した専用マシンです。

縮退光パラメトリック発振器の発信基底によってビットを表現し、光ネットワークの相互作用係数がビット間の結合を実現します。これにより 2048 ビットの全結合のイジング模型を扱うことが出来ます。

クラウド体験サイトでは 16 ビットまで扱えるシミュレータと、実機による 2000 ビットまでの MAX-CUT 問題を体験できます。

現在のところ問題の入力はできず、ランダムに生成される問題の乱数シードを指定できるのみですが、将来的に SDK など公開されることが期待されます。


富士通 デジタルアニーラhttp://www.fujitsu.com/jp/solutions/business-technology/ai/ai-zinrai/

従来の半導体技術による組合せ最適化問題に特化した専用マシンです。

D-Wave の量子アニーリングマシンと同様にイジング模型を入力としながら、1024 ビットが全結合するハードウェア構造になっているため、多様な問題に対応しやすいと言われています。

人工知能「Zinrai(ジンライ)」のクラウドサービスのディープラーニングのオプションとして 2017年中に提供が予定されています。

プレスリリース
組合せ最適化手法の実問題適用を容易にする技術を開発