Challenge」を10日間の日程で開催しました。バッジの獲得に必要な4つの課題をすべてクリアしたので、そのレポートを記録します。追記)後日、IBMからバッジ申請用のメールがあり、Credlyというデジタル認証サービス上でバッジがもらえました。Lab」を通じて、自社製の量子コンピューターをクラウドで提供しています。最適化といった便利なライブラリとともに、これらのリソースを無料で利用することができます。今回はそうしたライブラリを活用した産業分野への応用を意識し、4つの課題が参加者に課されました。これらの課題をすべて解くとスキルを証明するバッジがもらえるほか、最終問題のスコアによってランキング上位者が表彰されるとのことです。Japan(本稿でも上記記事にならって「量子コンピューター」の表記で統一しました)開催に先駆けて、これら4つの分野に関するデモセッションがYouTube上で公開されました。https://www.youtube.com/watch?v=claoY57eVIchttps://www.youtube.com/watch?v=UtMVoGXlz04デモセッションの資料はGitHub上にも公開されています。Slackに#challenge-fall-2021が用意されました。それでは課題の内容を振り返るとともに、量子コンピューターおよび「Qiskit」で何ができるか見てみましょう。一つ目の課題は量子コンピュータを用いたポートフォリオ最適化です。ポートフォリオ最適化は投資のリターンを最大化したい人々にとって決定的なプロセスです。ポートフォリオ最適化の背後にある基礎理論と、量子コンピュータが解ける数式に問題をどう落とし込むかを学びます。金融アプリケーションのクラスとメソッドを学ぶことができます。所与のリスクとリターンのトレードオフを最小化するアセットの組み合わせを見つけ出す、4ストックのポートフォリオ最適化問題が課題でした。問題設定は容易なのですが、主題はすでに高度な内容を扱っています。読んでいたので、ここでやろうとしていることはすんなり理解できました。VQE(変分量子固有値ソルバー)やQAOA(量子近似最適化アルゴリズム)により、ポートフォリオの組合せ最適化問題を解くことができました。二つ目の課題はOLED分子のバンドギャップ計算です。量子コンピューターは複雑な分子や物質の電子構造と動的性質の究明にも利用できます。今回は効率的な有機発光ダイオード(OLED)機器の製造に使われる可能性のある工業的な化合物について、その励起状態を量子計算することが目標です。標的となる化合物を電子構造問題として定義し、量子アルゴリズムを適用して最小分子軌道との間の正しいバンドギャップを推定する課題でした。こちらも量子化学分野の専門的な内容で、私は工学部化学系分野の出身なのでHOMO/LUMOとかは既知の内容だったのですが、原子軌道(AO)と分子軌道(MO)の違いなど参加者質問が多かったように見えました。分子構造を量子空間にマッピングし、励起状態と基底状態との差を算出しました。三つ目の課題はQSVMによる画像分類です。機械学習は高いパフォーマンスと汎用性により多くの注目を集めてきた技術ですが、量子コンピューティングにはそれをさらに強化する可能性があります。このような量子機械学習の手法の一つである、量子サポートベクトルマシン(QSVM)を使って画像分類モデルを実装します。QSVM(量子サポートベクトルマシン)を使って3クラスの画像分類器を実装し、より少ない特性マップ回路でより良い正解率を目指す課題でした。こちらは問題設定自体は普通に機械学習の分類問題で、少しでも機械学習をかじったことのある人なら比較的取り組みやすい問題だったと思います。最後の課題はバッテリー収入最適化です。蓄電池は電力システムにおいて大規模な再生可能エネルギーを柔軟に取り入れるソリューションを提供しますが、そのパフォーマンスは使用に伴って低下するので、それぞれのバッテリーの劣化を考慮して最適なスケジューリングを考慮する必要があります。量子コンピュータを使ってこれらバッテリーの収入を最適化し、回路のコストと深さを最小化し、より高い正解率をより小さな回路で実現することが目標です。B問題まで解くとバッジが得られ、C問題を解くとスコアがランキングに記録されます。これは一つ目の組合せ最適化の応用問題なのですが、最終問題では論文の数式を読み解いて量子回路をプログラミングすることが求められます。量子位相変換(QPT)や量子フーリエ変換(QFT)を駆使する高度な内容であり、自分はなんとか組んでみたプログラムが最後まで動作せず結局解けませんでした。公式発表によると、コンテストには世界から累計1293人が参加しました。課題用ノートブックはありがたいことに英語版と並んで日本語版も提供されていたにもかかわらず、自分がSlackチャンネルで見ていた限り日本からの参加者は他に一人か二人くらいしか確認できませんでした。このうち670人の参加者が4つのチャレンジを解きましたが、そのうち49人しか最後の4C問題を解けなかったとのことです。クリア者のうち一割も解けない難しい課題だったということで自分が解けないのもさもありなんですが、他方でそれが解けていれば世界のたった50人に入れていたわけで、悔しさが残りました。来年は量子回路を組めるよう頑張りたいですね。このようなわけで、量子コンピューティングは既存のコンピューターの計算能力を限界突破するポテンシャルを秘めているにもかかわらず、国内はもとより国際的に見ても参入者がまだまだ少ない領域だと思います。公式ドキュメントやYouTubeチャンネルなどで豊富な教材が提供されているので、関心のあるエンジニアはチャレンジしてみてください。使った量子計算の学習YouTubeのvideoIDが不正ですhttps://www.youtube.com/qiskitnishiyamaフロントエンドエンジニアです。“しくみ”をつくることに関心があります。バッジを贈って著者を応援しようバッジを受け取った著者にはZennから現金やAmazonギフトカードが還元されます。バッジを贈るDiscussionnishiyamaフロントエンドエンジニアです。“しくみ”をつくることに関心があります。Proよくある質問LinksX(Twitter)GitHubメディアキットLegal利用規約プライバシーポリシ。