[新製品・サービス]

2022年3月4日(金)IT Leaders編集部、日川 佳三

リスト

　東芝デジタルソリューションズ（TDSL）の「SQBM+」は、量子コンピューティングに着想を得たイジングマシンのソフトウェア「シミュレーテッド分岐マシン」（SBM）を核とした、組み合わせ最適化問題演算サービスである。

　汎用的なイジングソルバーのほか、巡回セールスマン問題向けのTSPソルバー、シフトスケジューリング用のSHIFTソルバーなど、用途に応じた最適化ソルバーを用意した（関連記事：グルーヴノーツ、組み合わせ最適化問題を解くクラウドサービスを強化、イジングマシンを拡充）。

　適用範囲を広げるため、イジングソルバーを高機能化する拡張機能やソルバーを提供する。例えば、パラメータ自動調整機能・ソルバーは、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る。QPソルバーは、線形制約付き2次バイナリ最適化問題を直接解けるソルバーである。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。

　速度と精度を向上させた新アルゴリズムを採用した。速度面では「弾道的シミュレーテッド分岐アルゴリズム」を搭載した。従来のアルゴリズムで生じるエラーを低減する工夫によって、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た。精度面では、「離散的シミュレーテッド分岐アルゴリズム」を搭載した。疑似量子トンネル効果を用いるとしている。これら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た。

図1：組み合わせ最適化演算サービス「SQBM+」の適用領域（出典：東芝デジタルソリューションズ）
拡大画像表示

　量子コンピューティングやそれに着想を得た技術が求められる背景として同社は、社会や産業における課題の多くが膨大な選択肢から最適なものを選び出す組み合わせ最適化問題であること、その一方で、問題の規模が大きくなるにつれて組み合わ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難しいことを挙げている（図1）。

　東芝グループは、現在、SBMのPoC（概念検証）版をAmazon Web Services（AWS）のマーケットプレイスで公開している。SQBM+は今後、AWS向けの提供に加えて、オンプレミス版、米Microsoftのクラウド基盤Azure Quantumでのサービス提供、パートナーのアプリケーションへの組み込みやOEM提供、サポートや教育などのプロフェッショナルサービスを予定している。