ニュースリリース

～ 量子コンピューターの研究から生まれた組合せ最適化ソルバー「シミュレーテッド分岐マシン」に
速度・精度・規模を大幅に向上させる新アルゴリズムを採用 ～

2022年3月2日（水）

東芝デジタルソリューションズ株式会社

　東芝デジタルソリューションズ株式会社（本社：神奈川県川崎市、取締役社長：岡田 俊輔、以下 当社）は、株式会社東芝が開発した技術「シミュレーテッド分岐アルゴリズム（以下、SBアルゴリズム）」^注1を用いた組合せ最適化ソルバー「シミュレーテッド分岐マシン（Simulated Bifurcation Machine 以下、SBM）」を核にソリューションとして体系化した、量子インスパイアード^注2最適化ソリューション「SQBM+」（エスキュービーエムプラス）を本日から提供開始します。
　用途に応じた最適化ソルバーをラインアップし、アルゴリズムには速度・精度・規模を大幅に向上させる新たなSBアルゴリズム^注3を採用します。本ソリューションにより、コロナ禍で急がれる治療薬に最適な候補物質の選定や、医療従事者の最適な勤務シフトの作成への適用など、各分野の専門知識を持つパートナーと連携・共創し、金融・創薬・遺伝子工学・物流・AIなどさまざまな領域で複雑化する社会課題の解決に貢献していきます。

　金融取引の最適化^注4、産業用ロボットの動作の最適化、移動経路や送電経路の最適化、創薬のための分子設計など、社会や産業における課題の多くは、膨大な選択肢から最適なものを選び出す組合せ最適化に帰着します。組合せ最適化は、問題の規模が大きくなるにつれて組合せパターンの数が指数関数的に増大するため、既存の計算機で高速に解くことは困難です。このため、組合せ最適化専用計算機の開発が国内外で活発に行われています。
　東芝グループでは、既存の計算機を使用し、複雑で大規模な問題の高精度な近似解（良解）を短時間で得ることを可能とするSBMを活用して、株式市場における高速高頻度取引への疑似量子計算機適用の有効性に関する共同検証を開始する^注5など、SBMの有効性の検証を行っています。また、Amazon Web Services Inc.が運営するAWS Marketplaceで全世界に向けてSBMのPoC（概念検証、proof of concept）版を公開して^注6、大学などの研究機関や、社会が抱える課題を組合せ最適化の実問題として解くことを目指している企業と協力して、さまざまな分野での社会課題解決に向けた実問題探索を行ってきました。

　今回、SBMの技術を活用した新市場開拓と新たなソリューション創出を目指した事業共創の取り組みの成果^注7や、国内外でのさまざまな実証実験を通じて得られた知見を生かし、ソリューションとして体系化した「SQBM+」の提供を開始します。
　「SQBM」はSimulated Quantum-inspired Bifurcation Machineの頭文字であり、東芝の研究開発センターにおける量子コンピューターの研究過程で発明されたSBアルゴリズムを実装したSBMに由来することを表しています。そして、「＋」は、さまざまなサービスを含めたソリューションを意味し、継続的に強化し続けていくことを示すものです。
　今後SQBM+は、現在のAWS Marketplaceでの実行モジュールの提供に加えて、Microsoft Corporationが公開している量子ソリューション向けフルスタックパブリッククラウドエコシステムAzure Quantumでのクラウドサービスの提供、クラウド環境には向かない秘匿性の高いアプリケーションや、超低遅延を必要とするアプリケーション向けのオンプレミス版の提供、パートナーのアプリケーションへの組み込みやOEM提供、さらには、定式化サポートや教育などのプロフェッショナルサービスの提供を予定しています。

SQBM+の特長
１．速度・精度・規模を大幅に向上させた新アルゴリズムを採用

• 短時間で良解を見つける高速アルゴリズム「弾道的シミュレーテッド分岐アルゴリズム（bSB）^注8」
  従来のaSBで生じるエラーを低減する工夫により、シミュレーテッド分岐マシンの高速化と高精度化を実現しています。
• 他のマシンを凌ぐ計算速度でより高精度な解を見つける高精度アルゴリズム「離散的シミュレーテッド分岐アルゴリズム（dSB）^注9」
  疑似量子トンネル効果によって古典力学の限界を打破してさらなる高精度化を実現し、同じ2,000変数問題の最適解（厳密解の推定値）を得ることができます。
• 上記２つのアルゴリズムを自動的に使い分ける機能を実装しています。

• イジングソルバー
  汎用的なソルバーです。「二次制約なしバイナリ最適化問題（QUBO）」という形式で表した組合せ最適化問題をSBアルゴリズムで解く、SQBM+の基本的なソルバーです。
• TSPソルバー
  「巡回セールスマン問題」と呼ばれる種類の問題をQUBOで表すことなく直接解けるソルバーです
  
• SHIFTソルバー
  各種制約条件下で従業員に各日のジョブを割り当てるようなシフトスケジューリング問題をQUBOで表すことなく直接解けるソルバーです。

• パラメータ自動調整機能・ソルバー
  固有パラメータのチューニングを自動化し、手動調整の手間なくより良い解を高速に求めます。パラメータ毎の自動調整機能と、パラメータ調整を不要にしたイジングソルバーがあります。
• QPソルバー
  線形制約付き二次バイナリ最適化問題を直接解けるソルバーです。イジングソルバーで同様の問題を解くことに比べ、線形制約のQUBOへの組込みとペナルティパラメータ調整が不要になるので、より容易に、高精度な解が得られるようになります。
• 高次項・連続変数対応
  現実の組合せ最適化問題では三次以上の項や連続変数を含むことがあります。そのような問題をイジングソルバーで解くには、二次式およびバイナリ変数への変換が必要となり、求解性能を劣化させる要因となります。SQBM+ではSBアルゴリズムの特長を活かし、これら高次項や連続変数に対応し、現実の組合せ最適化問題に対してより高い求解性能を実現することを予定しています。