T-QARD Harbor

渋滞を解消するような交通信号機の最適化は、ドライバーのストレス軽減やCO2削減量の削減という点において重要です。現在の日本では、定周期制御と交通感応制御という2つの方法を併用しています。交通感応制御ではリアルタイムに交通情報を取得し信号の状態を決定するため、高速な計算が求められており、量子アニーリングの活用が期待されています。量子アニーリングを活用したR. Shikanai らの先行研究では、曖昧なパラメタが存在し、モデル予測制御も導入されていません。本研究ではそのような曖昧なパラメータを除去し、モデル予測制御を組み込んだイジングモデルを提案します。

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。

解説記事「量子アニーリングとADMMのハイブリッド方式による不等式制約への対処」では、不等式制約付きの組合せ最適化問題を解くために、量子アニーリング（QA : Quantum Annealing）と ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）を組み合わせた手法を提案した論文を紹介しました。本記事では、そのアルゴリズムを実装し、元論文の再現実験を行います。

マテリアルズ・インフォマティクスにおいて、所望の物性値を持つ材料の組合せを高速に探索することが求められています。しかし、材料の組合せ数は膨大であり、物性値の計算(評価)にも時間的・金銭的コストが掛かることが一般的です。ブラックボックス最適化では、出来るだけ少ない評価数で所望の組合せを得ることを目指します。一方で、物性値が高いほど良い訳でもなく、合成のしやすさも重要な指標になっています。そこで本研究では、モデルのパラメータをサンプリングする際に分散を調整することで、多様な材料の組合せを得る手法を提案しています。それにより、物性値の高い様々な組合せを得られることが示されました。

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。

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。

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。

クラスタリングとは、教師無し学習の一つで、類似した特徴を持ったデータが同じグループに属するようにグループ分けすることを言います。主な手法にk-meansや階層型クラスタリングがありますが、これらは局所探索法であるため厳密解に到達する保証がありません。一方で、SAや遺伝的アルゴリズムのような大域的な探索手法では実行時間が長くなってしまいます。
そこで、本論文では高速に実行可能な量子アニーリングを利用します。まず、量子アニーリングマシンで計算可能な形でクラスタリングを定式化します。そして、それらの問題を解いた結果をk-meansと比較し、提案手法の利点と欠点について議論します。

航空機に対する発着ゲートの割り当ては航空管制において重要な業務の一つとなっています。この際、最も効率良いようなゲート割り当てを求めたいわけだが、これは組合せ最適化問題として扱うことができます。しかしながら、このような問題では最適解を高速に求めることが困難であることが知られています。したがって、本論文では量子アニーリングマシンのような新しいハードウェアの有用性を評価します。しかし、現実世界の問題では数多くの量子ビットを必要とするため、現状の量子アニーリングマシンでそのまま計算を行うことはできません。そこで、問題の構造を維持したまま、データを前処理することで、量子ビットを削減することを試みました。

国際学会AQC2022で信号機最適化に関するポスター発表を行いました。本記事では、発表内容を日本語で解説します.