Innovative Quantum/Ising based Machine Learning

基于创新量子/Ising 的机器学习

• 批准号: 22KJ0319
• 负责人: 熊谷 政仁
• 金额: $ 1.6万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ0319/
• 关键词: イジングマシン; QUBO; 組合せ最適化; HPC; クラスタリング

本研究課題では，イジングマシンや量子アニーリングマシンと高性能デジタル計算機の連携による機械学習の高性能化を目指している．当該年度は，(1)組合せクラスタリングを用いたイジングマシンの評価，(2)量子-デジタルハイブリッド型コヒーレントイジングマシンによる組合せクラスタリング，(3)イジングマシンによる線形回帰を行った．(1)はじめに，組合せクラスタリングの評価は，イジングマシンの適切な運用方法を明らかにするために行われた．評価の結果，探索空間が複雑な最適化問題においては，解空間中のエネルギー障壁をすり抜ける探索が有効であることが明らかになった．また，このエネルギー障壁をすり抜ける探索は，複数のスピンやビットが同時にフリップすることで起こるため，これを実現する機構がイジングマシンの探索効率を向上させると考えられる．(2)量子-デジタルハイブリッド型コヒーレントイジングマシンは，最適化問題においてアナログ領域での探索とデジタル値によるエネルギー計算を組み合わせて問題を解くマシンである．組合せクラスタリングを解く評価の結果，複数のスピンが同期的に反転することで解空間のエネルギー障壁をすり抜ける探索を行う提案手法において探索性能が向上した．(3)最後に，これまで組合せクラスタリングを中心にイジングマシンの評価などを行ってきたが，新たな機械学習手法として線形回帰タスクに関する取り組みをおこなった．今後は，線形回帰や他の機械学習タスクについても調査し，実アプリケーション向けの適切なイジングマシンの運用方法とシステムのあり方を明らかにしていく．

This research topic is about high performance mechanical learning of high performance digital computers. When the year is reversed,(1) the combination of color and color is used in the evaluation of color,(2) the quantum-color and color is used in the combination of color and color, and (3) the color is used in the linear regression. (1)The best way to do this is to make sure that you have the right answers. Evaluation of the results, exploration of space complex optimization problems in the middle, solution of space in the middle of the barrier to explore the existence of the problem The search for a barrier to the development of a complex system of mechanisms for the development of a complex system of mechanisms. (2)Quantum optimization problems are explored in the field of optimization. The combination of space and time is the result of evaluation. The multiple space and time are the same. The solution space and time are different. The barrier is different. The exploration method is better. (3)Finally, the new mechanical learning method is to combine the linear learning method with the linear learning method. In the future, linear regression and other mechanical learning methods will be investigated, and the application methods of linear regression and other mechanical learning methods will be clarified.

项目成果

Analysis of Precision Vectors for Ising-Based Linear Regression

基于 Ising 的线性回归的精度向量分析

• DOI: 10.1007/978-3-031-29927-8_20
• 发表时间: 2023
• 期刊: Proceedings of Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies 2022
• 作者: Aoyama Kaho;Komatsu Kazuhiko;Kumagai Masahito;Kobayashi Hiroaki
• 通讯作者: Kobayashi Hiroaki

組み合わせクラスタリングによるアニーリングマシンの評価

通过组合聚类评价退火机

• 发表时间: 2022
• 作者: 小松 一彦;小野田 誠;熊谷 政仁;小林 広明
• 通讯作者: 小林 広明

NTT Research, Inc.(米国)

NTT 研究公司（美国）

Squeezed-Quantum-Noise-Assisted Optimization for Quadratic Binary Problems by CIM-CAC

CIM-CAC 压缩量子噪声辅助二次二元问题优化

• 发表时间: 2022
• 作者: Masahito Kumagai;Yoshihisa Yamamoto;Yoshitaka Inui;Satoshi Kako;Kazuhiko Komatsu;Hiroaki Kobayashi
• 通讯作者: Hiroaki Kobayashi

QUBO問題における制約重み分割による解の高精度化に関する一検討

QUBO问题中约束权重划分提高解精度的研究

• 发表时间: 2023
• 作者: 小野田誠;小松一彦;熊谷政仁;佐藤雅之;小林広明
• 通讯作者: 小林広明