リゲッティの研究者、超伝導ハードウェア上で「量子ビット効率の高い最適化アルゴリズム」を実証

リゲッティ・コンピューティング（NASDAQ: RGTI）の研究チームは、大規模な組み合わせ最適化問題の解決に必要な物理量子ビット数を削減する、「量子ビット効率の高い量子最適化アルゴリズム」を開発し、実験的に検証しました。このアルゴリズムは、N個の古典変数（データ）を、N個よりも大幅に少ない物理量子ビットで構成されるエンタングルド量子状態にマッピングすることで、量子ビット数と回路の深さ（処理ステップ数）の間の調整可能なトレードオフを実現します。詳細は査読付き論文『Physical Review Applied』（DOI: 10.1103/s5jv-jh24）に掲載されています。

従来の量子最適化アルゴリズム、例えば標準的なQAOA（Quantum Approximate Optimization Algorithm）は、問題変数と物理量子ビットを1対1で対応させます。リゲッティの変分アプローチでは、N個の古典変数をDビットからなるK個のグループに分割し、問題の構成を削減されたヒルベルト空間全体にわたる重ね合わせ状態として格納します。チームは、古典的な最適化における難問の標準ベンチマークであるシャーリントン・カークパトリック（Sherrington-Kirkpatrick）スピンガラスモデルでこのアルゴリズムをベンチマークし、9量子ビットのリゲッティ超伝導量子プロセッサを用いた実行を検証しました。