デロイト トーマツ、ソフトウェア会社Classiq、三菱ケミカルが材料開発用途での量子コンピュータ早期実用化に向けて最大97％のアルゴリズム圧縮を実現

＊2 QAOA：量子コンピューティングの分野で注目されているアルゴリズムの一つ。特に組合せ最適化問題を解くために設計されており、従来のコンピュータのアルゴリズムでは解くのが難しい問題に対して量子コンピュータの優位性を示すことを期待されている。
＊3 QPE：量子の状態（位相）を推定するためのアルゴリズム。多くの量子アルゴリズムの基盤として機能する。

実施体制：

プロジェクト全体企画・実施：デロイト トーマツ
実証支援：Classiq
データ提供・実証実験の助言：三菱ケミカル

手法：
三菱ケミカルが有機EL材料探索の計算に利用したQAOAに加えて、誤り耐性ハードウェアにおいて真価を発揮するQPEそれぞれのアルゴリズムについて、Classiqが開発したQmod（Quantum Modeling Language）＊4で記述したモデルを元にClassiq Platform＊5にてより効率的な量子回路を生成しました。なお、この量子回路は実機の量子コンピュータでの実行を想定して最適化したもので、実際に実機上で計算を行いました。

＊4 Qmod（Quantum Modeling Language）：Classiqが開発した、量子コーディングのための高水準モデリング言語。ユーザーが量子コンピュータで実現したい機能を記述できる。
＊5 Classiq Platform：ユーザーの量子アルゴリズムの設計を手助けするクラウド型の量子回路生成プラットフォーム。Qmodで記述されたモデルから量子コンピュータで計算するための量子回路を自動的に生成できる。幅広いハードウェアおよびシミュレーション環境向けに最適化された量子回路を生成可能であり、ユーザーの量子回路設計過程だけでなく生成された量子回路に基づく計算実行時間も短縮される。

結果：
本実証において、QAOAは三菱ケミカルが従来の技術で生成していた量子回路に比べ、計算精度を維持したまま最大54%の量子アルゴリズム圧縮を実現、QPEにおいては同じく計算精度を維持したまま最大97％の圧縮を実現し、実機の計算精度向上の可能性を示しました。これにより、実機上でより高い確率で有望な材料を発見できる可能性が示されました。

図：量子回路圧縮の結果（左：QAOA、右：QPE）


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