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研究開発

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量子コンピューティング

大規模量子計算が広まる時代を見据えて

業界動向として、量子コンピューターの実現可否が確実な情勢とはいえないものの、実現すれば社会インパクトや市場規模は極めて大きく、先行する企業のロードマップから考えると2030年頃が節目の一つとなると見込まれています。

将来の大規模量子計算が広まる時代への取り組みを核としつつ、疑似量子（あるいは量子インスパイアド）についても公平に精査して（古典高性能計算も含めて）研究開発を行っています。

拡張性の高い量子情報処理の実用化に向け、7者で共同研究契約を締結

三菱電機株式会社は、クオンティニュアム株式会社、慶應義塾大学、ソフトバンク株式会社、三井物産株式会社、国立大学法人横浜国立大学、LQUOM株式会社と7者共同で、拡張性の高い量子情報処理の実用化に向け、複数量子デバイスの実用環境下での接続実証に取り組む共同研究の契約を締結しました。

近い将来、有用な量子コンピューターが登場し、従来の古典コンピューターと共存して商業利用が始まる可能性が示唆されています。しかし、有用な量子コンピューターが現れたとしても、装置一台では処理能力に限りがあり、装置の不具合やメンテナンスによりサービスに支障が生じうることから、処理能力の拡張や柔軟な運用管理を可能にする複数装置の接続の実現が求められています。また、量子情報の伝達には微弱な光が用いられますが、装置間の距離が長くなるほど光が失われる確率が高まるため、遠距離間では量子中継と呼ばれる特殊な中継技術が必要といった課題があります。

本共同研究では、複数の量子コンピューターの接続をはじめとする、拡張性の高い量子情報処理技術の研究開発を行います。技術成熟に向けたステップとしては、①同一拠点内を想定した近場での接続、②近隣都市圏での接続、③全世界にわたる量子インターネットの3段階がありますが、本共同研究では、まず①と②の装置・システムの実現に注力します。
②については実用環境のネットワークで評価する必要があることや、周辺地域の大学やスタートアップが保有するアカデミックな先進技術が必要となることから、川崎市、横浜市、神奈川県とも連携した取り組みを進めます。

詳細については広報発表をご参照ください。
https://www.mitsubishielectric.co.jp/news/2025/0227-a.html

複数の量子コンピューターと従来の古典コンピューターが接続された将来の情報処理基盤のイメージ

誤り耐性汎用量子コンピューターの活用を推進

当社が提供している製品やサービスの中にはセンサの計測データをもとに動作するものも多く、センサデータの誤差が課題となります。そのため、真値の推定に線形回帰などを用いて線形方程式に落とし込み、誤差を低減しています。

また、製品の構造解析では、有限要素法などが用いられますが、これも線形方程式を解くことで解を得ています。このように、当社の製品やその開発において“線形方程式を解く”ことが非常に多くあります。

一方、誤り耐性汎用量子コンピューター向けに量子加速が認められた線形方程式求解法が提案されています（従来文献[1,2]）。対角一定行列（Toeplitz行列）という特殊な形式に限られますが、このアルゴリズムを量子ゲートレベルで設計しました。この際、補助的に用いられるアルゴリズムを含めて計算精度と計算時間で評価し、最適なアルゴリズムの組み合わせを発見しました。

また、線形方程式を示す行列Aを量子コンピューターに効率的に入力するためのブロックエンコーディングの評価も実施しました。

評価の結果、行列サイズが指数的に増加しても、量子コンピューティングに必要なリソース（論理量子ビット数、トフォリゲート数） は線形増加に抑えられており、古典コンピューターよりも高速に求解できることが確認できました。なお、これらの取り組みは株式会社QunaSysとの連携によるものです（研究開発成果[13,14,31]）。

  1. [1]A. W. Harrow, A. Hassidim, and S. Lloyd. Phys. Rev. Lett. 103, 150502 (2009).
  2. [2]A. Gilyén, Y. Su, G.H. Low, and N. Wiebe, In Proceedings of the 51st Annual ACM SIGACT Symposium on Theory of Computing, STOC 2019, p.193–204 (2019).

量子インスパイアド×最適化

実問題を古典的なアニーリングマシン、量子アニーリングマシン、疑似量子アニーリングマシンでそれぞれ解ける形に変換する「Factorization Machine with Annealing」を前提とし、少ないビット数で実行可能解が出力され、局所最適解が発生する確率が低減する手法を確立しました（研究開発成果[10]）。この提案法は局所最適解が発生する確率を大幅に低減し、少ないアニーリングステップ数でよりコストの低い解を得ることができます（下図「アニーリングステップ数　実線：提案法」）。

テンソルネットワーク

物理的対象を多数のテンソルからなるテンソル積の縮約として表現する「テンソルネットワーク」による高効率な情報表現、及び演算の改良を実現しました（研究開発成果[9,19]）。これにより、量子コンピューター動作の古典計算機上でのシミュレーションの高速化が可能になります。さらに、本技術の高負荷数値解析への応用についても試行中です。

量子誤り訂正

量子重ね合わせによる膨大な情報量と引き換えに、至るところで誤りが生じることが有用な量子コンピューターの実現を阻んでいます。そのため、量子誤り訂正技術は「誤り耐性量子計算（Fault-Tolerant Quantum Computing, FTQC）」実現の要とされています。

しかし、誤りを抑えようとする操作自体が誤りの原因にもなるため、実際に誤り率を低減させることは容易ではありません。当社では本技術分野のベンチマークからスタートし、現在では独自手法の研究にも取り組んでいます（研究開発成果[16,30]）。

研究開発成果

  1. [1]（最適化・国際会議）Nobuyuki Yoshikawa, “Quantum arrival and departure management,” Congress of International Council of the Aeronautical Science, September 2022.
  2. [2]（最適化・国際会議）Kuniaki Satori and Nobuyuki Yoshikawa, “Quantum optimization for location assignment problem in ASSR," PHM Society Asia-Pacific Conference, September 2023.
  3. [3]（最適化・国内発表）内藤 健人, “量子アニーリングを用いた発電機運転計画問題の最適化に関する一検討, ” 情報処理学会量子ソフトウェア研究会, 2023年10月.
  4. [4]（最適化・プレプリント）Aruto Hosaka, Koichi Yanagisawa, Shota Koshikawa, Isamu Kudo, Xiafukaiti Alifu, and Tsuyoshi Yoshida, “Preconditioning for a variational quantum linear solver,” arXiv, December 2023.
  5. [5]（量子コンピューティング全般・国内発表）越川 翔太, 保坂 有杜, 西川 翔太, 小西 良明, 篠﨑 基矢, 大塚 朋廣, ハシタ ムトゥマラ ウィッデヤスーリヤ, 張山 昌論, 吉田 剛, “通信用ロジック・アルゴリズムを活用した量子古典ハイブリッド求解技術の検討, ” 電子情報通信学会CS/OCS研究会, 2024年1月.
  6. [6]（ネットワーク・プレプリント）Aruto Hosaka, Shintaro Niimura, Masaya Tomita, Akihito Omi, Masahiro Takeoka, and Fumihiko Kannari, “Multimode quantum correlations in supercontinuum pulses,” arXiv, March 2024.
  7. [7]（AI・プレプリント）Alifu Xiafukaiti, Devanshu Garg, Aruto Hosaka, Koichi Yanagisawa, Yuichiro Minato, and Tsuyoshi Yoshida, “Application of tensorized neural networks for cloud classification,” arXiv, March 2024.
  8. [8]（ネットワーク・論文）Kentaro Wakui, Yoshiaki Tsujimoto, Tadashi Kishimoto, Mikio Fujiwara, Masahide Sasaki, Aruto Hosaka, Fumihiko Kannari, and Masahiro Takeoka, “Modelocked thermal frequency combs for ultrashort chaotic quantum optics,” Advanced Quantum Technologies, May 2024.
  9. [9]（古典シミュレーション・プレプリント）Koichi Yanagisawa, Aruto Hosaka, and Tsuyoshi Yoshida, “Simplification of tensor updates toward performance-complexity balanced quantum computer simulation,” arXiv, June 2024.
  10. [10]（最適化・プレプリント）Shota Koshikawa, Aruto Hosaka, and Tsuyoshi Yoshida, “Efficient bit labeling in factorization machines with annealing for traveling salesman problem,” arXiv, July 2024.
  11. [11]（量子コンピューティング全般・国内発表）工藤 勇, 越川 翔太, 柳澤 孝一, “Introduction of quantum-related computing and networking research” 東京大学WINGS-QSTEP社会連携講座シンポジウム（依頼講演）, 2024年8月.
  12. [12]（最適化・プレプリント）Rie Fujii, Shin-ichiro Kakuta, Phillip Kerger, Nadav Kohen, Spencer Lee, Kanon Sakurai, Aruto Hosaka, Isamu Kudo, and Tsuyoshi Yoshida, “G-RIPS Mitsubishi-B Project: Final Report,” August 2024.
  13. [13]（算術演算・国際会議）Kenzo Makino, Hiroaki Murakami, Yasunori Lee, Keita Kanno, Kenji Minefuji, and Tomonori Fukuta, “Angle finding of quantum signal processing for matrix inversion,” Asian Quantum Information Science Conference, August 2024.
  14. [14]（算術演算・国際会議）Yasunori Lee, Keita Kanno, Kenzo Makino, and Hiroaki Murakami, “Demonstration of quantum sparse matrix inversion based on quantum singular value transformation,” Asian Quantum Information Science Conference, August 2024.
  15. [15]（最適化・国際会議）Nobuyuki Yoshikawa, “Pairwise swapping sequence optimization by Metropolis-hasting algorithm with quantum annealing for air traffic control,” Congress of International Council of the Aeronautical Science, September 2024.
  16. [16]（誤り訂正・国内発表）工藤 勇, 鈴木 一樹, 丹治 和史, 保坂 有杜, 武岡 正裕, 吉田 剛, "ベル状態生成におけるSteane符号を用いた量子誤り訂正の数値解析," 電子情報通信学会ソサイエティ大会, 2024年9月.
  17. [17]（最適化・国際会議）Tsuyoshi Yoshida, Hayato Sano, Shota Koshikawa, Alifu Xiafukaiti, Magnus Karlsson, and Erik Agrell, “Black-box optimization of parametrically modeled digital circuitry for optical communications,” European Conference on Optical Communication, September 2024.
  18. [18]（最適化・国内発表）芳川 昇之, 佐鳥 玖仁朗, “Pair swapping-based sequence optimization with quantum annealing, ” 電子情報通信学会 第27回情報論的学習理論ワークショップ, 2024年10月.
  19. [19]（古典シミュレーション・国際会議）Koichi Yanagisawa, Aruto Hosaka, Tsuyoshi Yoshida, Tsuyoshi Okubo, and Synge Todo, “Simplification of tensor updates for quantum computer simulation,” European Quantum Technologies Conference, November 2024.
  20. [20]（最適化・国内発表）保坂 有杜, "量子・古典分散最適化計算, "量子ソフトウェア寄付講座 第5回ソフトウェアワークショップ（招待講演）, 2024年12月.
  21. [21]（最適化・国内発表）越川 翔太, 保坂 有杜, 吉田 剛, "巡回セールスマン問題へのブラックボックス最適化適用における量子・古典アニーラの比較, " 量子ソフトウェア寄付講座 第5回ソフトウェアワークショップ, 2024年12月.
  22. [22]（最適化・国内発表）越川 翔太, 望月 敬太, 吉田 剛, "量子インスパイアド最適化技術を用いた光方向性結合器設計検討, " 電子情報通信学会CS/OCS研究会, 2025年1月.
  23. [23]（ネットワーク・国際会議）Joe Yoshimoto, Hikaru Shimizu, Kazufumi Tanji, Aruto Hosaka, Junko Ishi-Hayase, Tomoyuki Horikiri, Rikizo Ikuta, and Masahiro Takeoka, “Simple quantum state tomography of single-photon entanglement,” SPIE Photonics West, January 2025.
  24. [24]（量子機械学習・国際会議）Toshiaki Koike-Akino, Keisuke Kojima, and Mari Taguchi, “Enhancement of data reuploading for photonic neural computing without nonlinear optical components,” SPIE Photonics West, January 2025.
  25. [25]（ネットワーク・論文）Hikaru Shimizu, Joe Yoshimoto, Kazufumi Tanji, Aruto Hosaka, Junko Ishi-Hayase, Tomoyuki Horikiri, Rikizo Ikuta, and Masahiro Takeoka, “Quantum state estimation of multi-partite single photon path entanglement via local measurements,” Physical Review A, February 2025.
  26. [26]（最適化・国内発表）越川 翔太, 岡南 佑紀, 萩原 開人, 吉田 剛, "連続線形イコライザ設計におけるアニーリングを用いたブラックボックス最適化検討, " 第3回量子アニーリング及び関連技術研究会, 2025年2月.
  27. [27]（古典シミュレーション・国内発表）Koichi Yanagisawa, Aruto Hosaka, Tsuyoshi Yoshida, Tsuyoshi Okubo, and Synge Todo, “Simplification of tensor updates for quantum computer simulation,” 5th SQAI General Meeting, February 2025.
  28. [28]（最適化・国内発表）Shota Koshikawa, Yuki Okanami, Kaito Hagiwara, and Tsuyoshi Yoshida, “Investigation of annealing-based blackbox optimization for continuous linear equalizer design,” 5th SQAI General Meeting, February 2025.
  29. [29]（最適化・国内発表）越川 翔太, 岡南 佑紀, 萩原 開人, 吉田 剛, "アニーリングを用いたブラックボックス最適化による高周波損失デジタル信号波形歪み補償", 2024年度東大WINGS-QSTEPコロキウム, 2025年2月.
  30. [30]（誤り訂正・国内発表）工藤 勇, 保坂 有杜, 吉田 剛, "Many-Hypercube 符号の拡張と連接に関する検討, " 情報処理学会 第198回ハイパフォーマンスコンピューティング・第14回量子ソフトウェア合同研究発表会, 2025年3月.
  31. [31]（算術演算・国内発表）村上 浩章, 牧野 兼三, 李 泰憲, 菅野 恵太, 福田 智教, "Clifford+Tゲートセットによる逆行列計算の実装と評価, "情報処理学会 第198回ハイパフォーマンスコンピューティング・第14回量子ソフトウェア合同研究発表会, 2025年3月.
  32. [32]（最適化・国内発表）越川 翔太, 保坂 有杜, 吉田 剛, "巡回セールスマン問題に対するFMQAにおける効率的なビットラベリング, " 電子情報通信学会総合大会, 2025年3月.
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