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量子コンピュータソフトウェアの動向
人類の解けない問題を解く
MDR株式会社
東京都千代田区丸の内3-1-1-B2F ABC Ground
info@mdrft.com
自己紹介
湊雄一郎(みなとゆういちろう)
MDR株式会社 代表取締役
2004年 東京大学工学部建築学科卒業(構造計算力学)
2005年 株式会社隈研吾建築都市設計事務所勤務
2008年 MDR株式会社設立〜現在に至る
2015年 総務省異能vation最終採択
2017年 内閣府ImPACT山本プロジェクト、プログラムマネージャー補佐
2019年 文科省さきがけ領域アドバイザー
企業名
 MDR株式会社

所在地
 東京都千代田区丸の内3-1-1-B2F ABC Ground(地下鉄有楽町・日比谷駅徒歩1分) 

設立
 2008年

資本金
 1億3,000万円(資本準備金94,986,050円) 

事業内容
 量子コンピュータ開発、ソフトウェア、ミドルウェア、ハードウェア 

重点技術
 量子機械学習、組合せ最適化、量子シミュレーション、暗号 

重点領域
 金融セキュリティ、自動車自動運転、量子化学、デジタルマーケティング 

3
企業概要

4
独自量子ビットを開発
 International Conference
[1] D. Saida, H. Ariyoshi and Y. Yamanashi, "Principle
Verification of the Superconducting Flux Qubit Cell Toward the
Quantum Sampling Approach for Training of Deep Neural
Networks" The 31th International Symposium on
Superconductivity (2018).
[2] D. Saida and Y. Yamanashi, "Investigation of Basic
Characteristics of Superconducting Flux Qubit for Quantum
Machine Learning", 20th Anniversary of Superconducting
Qubits (2019).
[3] D. Saida, N. Watase and Y. Yamanashi, “Theoretical and
Experimental Characterization of Fundamental Device
Elements in Quantum Machine Learning”, International
Superconductive Electronics Conference (2019).
超電導量子ビット
イオントラップ フォトニクス他 …Hardware
Quantum
Library, SDK
Middleware,
OS
分野特化型アプリケーション
金融、量子化学、製薬、機械学習
Application
オープンソースのBlueqatが世界中での需要に答える中、量子コンピュータアプリ
ケーションとオペレーションシステム・ミドルウェアで収益化
オープンソース
ビジネスモデルの概略
ハードウェア横断型ミドルウェ
ア
5
一度のイベントで300-400名の集客

https://qnn.connpass.com/
6
オフライン2200名、オンライン1600名を超える量子コン
ピュータアプリコミュニティ、海外へも



JETROさんやIBMQで世界に進出。 

0 0
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ビット(粒子)
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1
ビット(波) ビット(波) ビット(粒子)
17
粒子としてのビットと波を任意に切り替えて計算のできる新しい計算機。
量子コンピュータとは?

量子ゲート

量子アニーリング

量子断熱計算
量子化学計算

8
量子コンピュータの勢力図

汎用計算など

古典アニーリング

Goolge
IBM
Microsoft
Intel
Honeywell
D-Wave
Northrop Grumman
NEC
Fujitsu
Hitachi
Toshiba
Alibaba
Baidu
Tencent
Huawei
(Amazon)
専用ハードウェア化

古典シミュレート

引用:IBMQ
多くの企業が量子コンピュータの開発を行っている。


9
超電導
Google
IBM
イオントラップ
ハネウェル
IonQ
フォトニクス
Xanadu
PsiQ
超電導量子ビット以外にも続々と新しい動作原理のマシンが登場している。


量子コンピュータハードウェア
10
IBMQマシンの動画





https://www.youtube.com/watch?v=o-FyH2A7Ed0
11
要注目!イオントラップマシン

https://www.youtube.com/watch?v=aV1wL5jsfRU
基本のプログラミング
量子ビットの初期化、ゲート演算、測定の基本ステップ。
|0〉
|0〉
①初期化 ②ゲート演算 ③測定
|0〉
X Y Z
H
パウリゲート
アダマール
ゲート
CNOTゲート
ETC...
H
X
from blueqat import Circuit
Circuit().h[0].x[2].cx[0,1].m[:].run(shots=100)
#=>Counter({'111': 55, '001': 45})
13
シミュレータと実機を使い分けて開発





量子コンピュータは問題サイズが小さい場合シミュレートできる。 

アプリケーション開発はPCを使った開発が主体。 

量子コンピュータ
シミュレータ
問題設定(小規模)
ハイパーパラメータの調整を経て繰り返し実行
量子コンピュータ
実機(クラウド経由)
量子コンピュータ
シミュレータ
問題設定
(大規模)
ハイパーパラメータの調整を経て繰り返し実行
量子コンピュータ
実機(クラウド経由)
問題分割
14
量子コンピュータは演算のみ

https://arxiv.org/pdf/1710.01794.pdf
auto qpu = xacc::getAccelerator("ibm");
auto qpu = xacc::getAccelerator("dwave");
15
量子古典ハイブリッド計算


実機のエラーを既存計算機で最適化をかけながら短い回路を実行。
量子計算機
 既存計算機

短い計算

短い計算

短い計算

最
適
化

収束するまで繰り返し 

パラメータ

パラメータ

パラメータ

1、NISQ時代:量子と既存コンピュータのハイブリッドの近年タイプ

市場規模:2500-5500億円(20-50億ドル)程度 / 100-300量子ビット程度 / 2020年-



2、量子超越時代:量子コンピュータがスパコンを超えて性能を伸ばす中間期

市場規模:2兆7000-5兆5000億円(250-500億ドル)程度 / 1000-10000量子ビット程度 / 2024年-



3、汎用マシン時代:量子コンピュータが完成し市場を爆発的に拡大する時期

市場規模:50兆-93兆円(4500-8500億ドル)程度 / 10000量子ビット以上 2050年前後



16
Where Will Quantum Computers Create Value—and When? BCG Report
https://www.bcg.com/publications/2019/quantum-computers-create-value-when.aspx
今後市場規模が爆発的な伸びになると予想される





段階的な技術発展とともにアプリケーション市場規模が爆発的に増大。 

全世界で汎用型量子ゲート方式の NISQ時代を制する競争 を繰り広げられている。
How a quantum computer could break 2048-bit
RSA encryption in 8 hours


https://www.technologyreview.com/s/613596/how-a-quantum-computer-could-break-2048-bit-rsa-encryption-in-8-hours/?utm_cam
paign=site_visitor.unpaid.engagement&utm_source=twitter&utm_medium=social_share&utm_content=2019-06-12
def adder_mod(a,b,n):
result =(tox(digits2(a,b,n)) + plus(a,b,n) + swap(n)).m[:].run(shots=1)
print(result)
https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1511/1511.03316.pdf
量子シミュレーション
プログラミングで量子状態を作り出す。
量子シミュレーション
from blueqat import Circuit
import numpy as np
from matplotlib import pyplot
arr = [] #array for result
t = 0.1 #time
N = 50
Nq = 2 #number of qubits
sv = 2**Nq
shots = 1000
a = Circuit(Nq).h[:]
b = Circuit(Nq).m[:]
for s in range(N):
a.rx(2*t*(1-s/N))[:].cx[0,1].rz(2*t*s/N)[1].cx[0,1]
arr.append((a+b).run(shots=shots))
starr = ['00','01','10','11']
x = np.linspace(0, 1, len(arr))
y = [[] for i in range(sv)]
for i in range(len(arr)):
for j in range(sv):
y[j].append(arr[i][starr[j]]/shots)
for i in range(sv):
pyplot.plot(x, y[i])
pyplot.show()
時間とステップ数などを決めてシミュレーションをかける
VQE (Variational Quantum Eigensolver)
20
量子変分原理を利用したハイブリッドアルゴリズム。角度を最適化する。
https://journals.aps.org/prx/pdf/10.1103/PhysRevX.6.031007
QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)
https://arxiv.org/pdf/1712.05771.pdf
時間発展に変分法を取り入れた組合せ最適専用アルゴリズム
アプリケーション
組合せ最適化問題
基本は固有値・固有ベクトル問題
量子化学計算など
QUBO定式化
古典計算でハミルトニアンを準
備
イジング式変換
QAOAVQE
ハミルトニアン(パウリ Z)ハミルトニアン(パウリ)
答え答え
VQEで量子化学計算など
from blueqat import *
from openfermion import *
from openfermionblueqat import*
import numpy as np
x = [];e=[];fullci=[]
for bond_len in np.arange(0.2,2.5,0.1):
m = get_molecule("{:.2}".format(bond_len))
h =
bravyi_kitaev(get_fermion_operator(m.get_molecular_hamil
tonian()))
runner = vqe.Vqe(UCCAnsatz(h,6,Circuit().x[0]))
result = runner.run()
x.append(bond_len)
e.append(runner.ansatz.get_energy(result.circuit,runner.
sampler))
fullci.append(m.fci_energy)
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x,fullci)
plt.plot(x,e,"o")
量子化学系のソフトと組み合わせて使う。
QAOAで組合せ最適化計算など
from blueqat import vqe
from blueqat.pauli import qubo_bit as q
hamiltonian =
-3*q(0)-3*q(1)-3*q(2)-3*q(3)-3*q(4)+2*q(0)*q(1)+2*q(0)*q(2)+2*q(0)*q(3)+2*q(0)*q(4)+2*q(1)*q
(2)+2*q(1)*q(3)+2*q(1)*q(4)+2*q(2)*q(3)+2*q(2)*q(4)+2*q(3)*q(4)
step = 2
result = vqe.Vqe(vqe.QaoaAnsatz(hamiltonian, step)).run()
print(result.most_common(12))
QUBOもしくはイジングハミルトニアンを作って、ハミルトニアンをZもしくはZZに変換
機械学習なども開発が進む
RBMなど古典計算機とは異なるモデルを利用した実機の計算など。
https://arxiv.org/pdf/1908.10778.pdf
0000 bin(0)
0001 bin(1)
0010 bin(2)
0011 bin(3)
0100 bin(4)
0101 bin(5)
0110 bin(6)
0111 bin(7)
1000 bin(8)
1001 bin(9)
1010 bin(10)
1011 bin(11)
1100 bin(12)
1101 bin(13)
1110 bin(14)
1111 bin(15)
0000 bin(0)
1 2
3 4
0001 bin(1)
0010 bin(2)
0011 bin(3)
0100 bin(4)
0101 bin(5)
0110 bin(6)
0111 bin(7)
1000 bin(8)
1001 bin(9)
1010 bin(10)
1011 bin(11)
1100 bin(12)
1101 bin(13)
1110 bin(14)
1111 bin(15)
[1,1,1,1]
https://arxiv.org/abs/1811.02266
(汎用計算)An Artificial Neuron Implemented on an
Actual Quantum Processor
(光連続量)XANADU:フォトニクスマシン
https://github.com/XanaduAI/strawberryfields
https://www.ibm.com/thought-leaders
hip/summit-supercomputer/jp-ja/
https://mainichi.jp/articles/201909
02/k00/00m/040/211000c
https://ascii.jp/elem/000/001/748/1748437/
Alibaba
Summit / google NASA
量子コンピュータとスパコン
各国でスパコンを利用した検証が進む。主に速度比較など。
GPUなどでももちろん利用可
多くの高性能シミュレータが無料で利用可能。
早くもベンチャー競争が過熱
世界中のベンチャー企業がNISQ市場で独自技術の開発競争
レンダリング高速化ベンチャー
AI創薬
世界トップベンチャーが日本進出
日本にも米国の量子ベンチャーの波が今年到来。
量子コンピュータ界の DeepMind
ZAPATA
NASAお抱えのシリコンバレー企業
QCWARE
負けてられないのでそれっぽいものを開発
量子回路を効率的に使ってビジネス応用できれば。。。
まとめ
・超電導の他にイオントラップやフォトニクスなどの新しいマシンが登場
・基本的にはゲート演算をプログラミングをして計算を行う。
・長い回路は難しく、短い回路を行うがVQEなどは量子古典ハイブリッド方式。
・基本的には固有値、固有ベクトル問題を扱うものが多い。
・量子科学計算、組合せ最適、機械学習が多い。
・スパコンやGPUなどのHPCも積極的にハイブリッドやシミュレータで使う。
・ベンチャーはNISQと呼ばれるここ五年くらいの市場で競っている。
(光連続量は計算が異なるのでこれから少しずつ発展していく)
量子コンピュータのアプリケーション関連をざっと概観した。
34
本資料のお問い合わせ先

企業名:MDR(エムディーアール)株式会社

所在地:東京都千代田区丸の内3-1-1-B2F ABC Ground

事業内容:量子コンピュータ開発

問合せ先:info@mdrft.com

ウェブサイト:https://mdrft.com/?hl=ja




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