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公開番号2025090550
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-17
出願番号2024211523
出願日2024-12-04
発明の名称量子的に強化された最適化
出願人エスアーペーエスエー
代理人個人,個人,個人
主分類G06N 10/60 20220101AFI20250610BHJP(計算;計数)
要約【課題】量子的に強化された最適化を提供すること。
【解決手段】例示的な一実施形態では、従来のコンピューティング最適化技法または量子コンピューティング最適化技法を単独で利用するのではなく、両タイプの技法を一緒に利用して、同じ問題を解決する。その結果、どちらかの技法を単独で使用するよりも迅速かつ正確に、問題を解決することができる。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
少なくとも1つのハードウェアプロセッサと、
命令を記憶するコンピュータ可読媒体とを備え、前記命令が、前記少なくとも1つのハードウェアプロセッサによって実行されると前記少なくとも1つのハードウェアプロセッサに、
最適化問題にアクセスすること、
前記最適化問題を量子可読最適化モデルに変換することであって、前記量子可読最適化モデルが1つまたは複数の量子ビットを入力としてとる、変換すること、
前記量子可読最適化モデルに対して量子最適化手順を実施させて、前記最適化問題に対する量子解を生成すること、ならびに
前記量子解および前記最適化問題を古典最適化手順に渡すことであって、前記古典最適化手順が、少なくとも一部には前記量子解に基づいて、前記最適化問題に対する古典解を見いだす、渡すこと
を含む動作を実施させる、システム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記動作が、
前記古典解が最適解と見なされるかどうかを、1組の基準に基づいて判定すること、ならびに
前記古典解が最適解と見なされないとの判定に応答して、
前記古典解および前記最適化問題を量子可読再最適化モデルに変換すること、ならびに
前記量子可読再最適化モデルに対して前記量子最適化手順を実施させること、ならびに
前記量子解および前記最適化問題を古典最適化手順に渡すことであって、前記古典最適化手順が、少なくとも一部には前記量子解に基づいて、前記最適化問題に対する古典解を見いだす、渡すこと
をさらに含む、請求項1に記載のシステム。
【請求項３】
前記動作が、
前記判定すること、および前記古典解が最適解とは見なされないとの判定に応答して実施される前記動作を、前記古典解が最適解と見なされると判定されるまで繰り返すこと
をさらに含む、請求項2に記載のシステム。
【請求項４】
前記量子最適化手順が、前記動作を実施するサービスとは別の異なる量子サービスによって実施される、請求項1に記載のシステム。
【請求項５】
前記最適化問題が、エンタープライズリソースプランニング(ERP)システムから抽出されたデータを使用して作成される、請求項1に記載のシステム。
【請求項６】
前記最適化問題が最小化問題である、請求項1に記載のシステム。
【請求項７】
前記量子可読最適化モデルが二次制約なし二値最適化(QUBO)フォーマットである、請求項1に記載のシステム。
【請求項８】
最適化問題にアクセスするステップと、
前記最適化問題を量子可読最適化モデルに変換するステップであって、前記量子可読最適化モデルが1つまたは複数の量子ビットを入力としてとる、ステップと、
前記量子可読最適化モデルに対して量子最適化手順を実施させて、前記最適化問題に対する量子解を生成するステップと、
前記量子解および前記最適化問題を古典最適化手順に渡すステップであって、前記古典最適化手順が、少なくとも一部には前記量子解に基づいて、前記最適化問題に対する古典解を見いだす、ステップと
を含む、方法。
【請求項９】
前記古典解が最適解と見なされるかどうかを、1組の基準に基づいて判定するステップと、
前記古典解が最適解とは見なされないとの判定に応答して、
前記古典解および前記最適化問題を量子可読再最適化モデルに変換するステップと、
前記量子可読再最適化モデルに対して前記量子最適化手順を実施させるステップと、
前記量子解および前記最適化問題を古典最適化手順に渡すステップであって、前記古典最適化手順が、少なくとも一部には前記量子解に基づいて、前記最適化問題に対する古典解を見いだす、ステップと
をさらに含む、請求項8に記載の方法。
【請求項１０】
前記判定するステップ、および前記古典解が最適解とは見なされないとの判定に応答して実施される動作を、前記古典解が最適解と見なされると判定されるまで繰り返すステップ
をさらに含む、請求項9に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、量子的に強化された最適化に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
量子コンピューティングは、量子力学の原理を使用してある特定のタイプの計算を古典コンピュータよりもはるかに効率的に実施する、コンピューティングの一タイプである。量子力学は、電子や光子など、量子レベルの極小粒子の挙動を扱う、物理学の一部門である。情報の基本単位としてのビット(0または1)を使用する古典コンピュータとは異なり、量子コンピュータは、量子ビットまたはキュービットを使用する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本開示の実施形態は、
少なくとも1つのハードウェアプロセッサと、
命令を記憶するコンピュータ可読媒体とを備え、命令が、少なくとも1つのハードウェアプロセッサによって実行されると少なくとも1つのハードウェアプロセッサに、
最適化問題にアクセスすること、
最適化問題を量子可読最適化モデルに変換することであって、量子可読最適化モデルが1つまたは複数の量子ビットを入力としてとる、変換すること、
量子可読最適化モデルに対して量子最適化手順を実施させて、最適化問題に対する量子解を生成すること、ならびに
量子解および最適化問題を古典最適化手順に渡すことであって、古典最適化手順が、少なくとも一部には量子解に基づいて、最適化問題に対する古典解を見いだす、渡すこと
を含む動作を実施させる、システムを提供する。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
本開示は、同様の参照符号が類似の要素を示す添付の図面の図中に、限定ではなく例として示されている。
【０００５】
例示的な一実施形態による、システムを示すブロック図である。
例示的な一実施形態による、方法を示すフロー図である。
上述したデバイスのうちのいずれか1つまたは複数上にインストールすることのできるソフトウェアアーキテクチャを示すブロック図である。
コンピュータシステムの形態をとるマシンであって、本明細書において論じる方法のうちのいずれか1つまたは複数をマシンに実施させるための命令のセットがその中で実行されることの可能な、マシンの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
次に続く説明では、例示的なシステム、方法、技法、命令シーケンス、およびコンピューティングマシンプログラム製品について論じる。以下の説明では、説明を目的として、本主題のさまざまな例示的な実施形態の理解をもたらすために多数の具体的詳細が記載される。しかし、これらの具体的詳細なしでも本主題のさまざまな例示的な実施形態を実践できることが、当業者には明白となろう。
【０００７】
量子コンピューティング技法を利用して、さまざまな問題を最適化することができる。そのような問題の1つの例は、組織が、小包を配達するのに必要なトラックの台数を最小化しようとすることがある、というものであり得、したがって、最適化問題は、小包または商品が時間通りに配達されなければならないという前提で、トラックへの小包または商品の実行可能な割振りを見いだすものである。
【０００８】
これらの最適化のいくつかは、解決するのが非常に困難であり、したがって、高速な古典コンピュータの場合でさえ極めて長い時間がかかることがある。量子コンピューティングは、解決プロセスを加速するメカニズムを提供することができる。
【０００９】
しかし、従来の最適化問題を、量子コンピューティングによって使用可能なフォーマットにコンバージョンする際に、技術的課題に遭遇する。この側面と、ある特定の問題は引き続き、従来のコンピューティング方法を用いて解決するほうが高速である(またはある特定の問題は単に、従来のコンピューティング方法を用いたほうが正確に解決される)という事実とが意味するのは、しばしば開発者またはアドミニストレータに、特定の問題を解決するために従来のコンピューティング最適化技法を利用すべきか、それとも量子コンピューティング最適化技法を利用すべきかを選ぶ責任が残される、ということである。
【００１０】
例示的な一実施形態では、従来のコンピューティング最適化技法または量子コンピューティング最適化技法を単独で利用するのではなく、両タイプの技法を一緒に利用して、同じ問題を解決する。その結果、どちらかの技法を単独で使用するよりも迅速かつ正確に、問題を解決することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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