QUANMATIC

Press Release 2023年07月18日
量子計算効率化アルゴリズムの汎用ソフトウェアQANML(Quantum Algorithms aNd Machine Library)のMVPをリリースしました

「Spin-Variable Reduction:通称ダークスピン法」(*1)を用いて、線形制約つき組合せ最適化問題を少ないスピン数でより正確に解くことを可能に

高度な数学的手法を駆使したアルゴリズム開発を通じて量子技術の早期活用に取り組む株式会社Quanmatic(クオンマティク、本社:東京都新宿区、代表取締役:古賀 純隆、以下Quanmatic社)は、早稲田大学戸川研究室の知財「ダークスピン法」を搭載した量子計算効率化アルゴリズムの汎用ソフトウェアQANML(Quantum Algorithms aNd Machine Library)のMVPをリリースしました


 ダークスピン法とは、線形制約付き組合せ最適化問題の変数の依存関係に着目し、元の問題の最適性を維持したまま使用する変数の個数を削減する手法です。ダークスピン法を取り入れたQANMLを現実問題に適用した結果、使用スピン数に対して線形に増加するスピン数の削減及び解の品質(目的関数値)の向上をいずれのケースにおいても確認することができました。一般化したアルゴリズムを実装しているため、現実世界に存在する線形制約つき組合せ最適化問題に対して、ハードウェアに依存せずに幅広く適用可能であり、数学的手法を用いた量子計算の効率化という世界でも類を見ないプロダクトとなります。

 Quanmatic社では継続して、QANML開発を進め、アルゴリズムの力による量子技術の早期活用を推進します。当面、QANMLはQuanmatic社内利用によりその性能を高め、SaaSによるリリースを目指します。

QANMLの位置づけ

(*1)T. Shirai and N. Togawa,
“Spin-Variable Reduction Method for Handling Linear Equality Constraints in Ising Machines,”
IEEE Transactions on Computers, 2023 (DOI: 10.1109/TC.2023.3239539).

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