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量子アニーリングで電力ネットワークを最適化する

電力ネットワーク全体で電力を効率的に使用するためには電力の余剰の最適化が重要な要素です。本論文では、量子アニーリングを用いて電力余剰を最適に活用できるようなネットワークを探索する方法を示しました。そして、ドイツの送電ネットワークでの電力余剰を最適化するという問題に対して、量子と古典のハイブリッドソルバーと古典ソルバーのそれぞれで結果を出して、古典ソルバーに対して量子と古典のハイブリッドソルバーがコスト関数の値がより低い解を出すことを示しました。

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量子アニーリングで人工素材を設計する “FMQA”

持続可能な社会を実現するためのエネルギー変換や環境浄化、医療などの分野での応用が期待されている「メタマテリアル」の設計図を効率的に探すための手法として「ブラックボックス最適化」技術を用いることが提案されています。ブラックボックス最適化では、すでに性能がわかっている素材の設計図をもとに、より「優れた」設計図を探すための最適化問題を作成し、それを解くことで最適な設計図を探します。本論文では、この最適化問題を量子アニーリングを用いて解く試みを行います。

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D-Waveマシンの3世代間比較

2023年5月31日をもって、約5年間利用されてきたD-Wave 2000Qが廃止となりました。現在はD-Wave Advantage、そして2023-2024年に発売予定のD-Wave Advantage2のプロトタイプが利用可能です。本論文では、最大クリーク問題、最大カット問題を解くことにより、これら3世代のマシンの性能比較を行っています。その結果、最新のAdvantage2が、最適解に近い解を得られる確率において最も優れていることが分かりました。これはハードウェアグラフが密になり、マイナー埋め込みに必要なチェーンが少なくなったことが一因と考えられます。また、Advantage2では、比較的フェアサンプリングしていないことも分かりました。

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D-Waveマシンの限界を超える”大関法”

現状のD-Waveマシンでは、ハードウェア上に解きたい問題のグラフを埋め込む必要があります。このグラフが密になればなるほど、使用できる量子ビット数は少なくなってしまいます。問題をQUBO形式で表現する際、制約を罰金項で記述することがよくあります。しかし、罰金項は2次項であるため必然的にグラフは密になってしまい、使用できる量子ビット数を少なくしてしまいます。本論文では、このようなD-Waveマシンを使用する際に生じてしまう制限を解消する方法を紹介します。

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共通テストをD-Waveマシンで解こう!

現在の大学入試共通テストでは、マーク式問題が採用されています。記述式問題を取り入れることも検討されましたが、採点方法等の理由で取り下げられたことは記憶に新しいと思います。マーク式問題のデメリットは、分からない問題でも一定の確率で正解になってしまうことです。裏を返せば、問題文を見ることなく正解することも可能だということです。本記事では、D-Waveマシンを使って問題文を見ることなく共通テストを解いてみせましょう。

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量子モンテカルロ法で無人航空機の通信網を作成する

この論文では量子アニーリングをシミュレーションする手法である量子モンテカルロ法によって無人航空機(UAV)の無線通信網を作成するアルゴリズムを提案しました。実験の結果、量子モンテカルロ法によって作成した通信網はSAで作成した通信網よりもエネルギー消費量が低くなっていました。

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量子アニーリングで渋滞を解消しよう!

現在使われている信号制御では、局所的にしか渋滞を解消できません。しかし、全体制御の計算量は指数関数的に増大してしまいます。そこで、本論文ではD-Wave2000Qを用いた全体制御手法を提案しています。また、局所制御と比べてどれだけ優位なのかを紹介しています。

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分子動力学法によるハイブリッド量子アニーリング

分子動力学法を量子アニーリングを組み合わせた古典・量子ハイブリッドの最適化手法を紹介します。そして、本手法を用いて最大カット問題とイジングスピングラス問題を解き、得られる解の精度や計算時間を古典的最適化手法 ( タブーサーチやシミュレーテッドアニーリング ) と比較します。

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