E.ON、Qoro、NQCC、1,710量子ビットの電力網問題をIBM Heronプロセッサーに分割

エネルギー企業E.ON、英国のソフトウェアスタートアップQoro Quantum、英国国立量子コンピューティングセンター（NQCC）は、1,710量子ビットを必要とする最適化問題を、現在のIBMプロセッサーに収まる小さな部分に分割して並列実行する方法を示した。この研究はプレプリントScaling Quantum Optimization to the Thousand-Qubit Scale with Distributed Quantum Samplingにまとめられ、著者にはQoro共同創業者のDan HolmeとStephen DiAdamoが含まれる。

発表内容

チームが取り組んだのは最小Birkhoff分解で、ネットワーク内の需要を、マッチング（共通のノードを持たない辺の集合）の疎な重み付き和として表すことを目指す。論文は応用例としてネットワークのスケジューリングとエネルギー取引を挙げる。テストケースはPEGASE-1354で、1,354ノード・1,710路線の送電網を表すベンチマークだ。直接符号化では各路線が1量子ビットになる。

Quantum Computing Reportによると、このプロジェクトは量子アプリケーションの概念実証を支援するNQCCのSparQプログラムの下で、STFC Hartree Centreの技術監督を受けて実施された。

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技術的な詳細

パイプラインは1層のQAOAサンプリングと、古典的なExtended Fully-Corrective Frank-Wolfe最適化器を組み合わせる。スペクトルグラフ分割で問題を部分問題に分け、QCRによると最大50量子ビットずつの41個の部分グラフを156量子ビットのIBM Heronプロセッサーで実行した。各部分のサンプルを統合し、古典的な貪欲修復ステップで衝突する辺を取り除いて、すべての候補を有効なマッチングにする。

論文によれば、複数の独立した回路を1つのチップ上に並べて実行する「空間的回路パッキング」により、ハードウェアでの実行時間が約3分の1になった。QCRは、合計144量子ビットの独立した4回路を156量子ビットの1台に配置したと伝える。著者らによれば、ベンチマークでは修復後のQAOAサンプルが、シミュレーテッド・アニーリングや一様ランダムサンプリングより小さい残差分解誤差を達成した。

著者らは量子ステップが実際に役立っているかも確認した。分割を20量子ビットに縮めると収束が悪化し、QCRによればQoroのMaestroエンジンで行った行列積状態シミュレーションでは、量子相関を切り詰めると候補の質が低下した。彼らは、問題が大きくなっても各分割に相応の量子サンプリングを残すべきだと論じている。

なぜ重要か

電力会社規模の最適化問題の多くは、単一の量子プロセッサーをはるかに超える大きさだ。この研究は、数千変数の制約付き問題を現行ハードウェアで実行する具体的な手順（分割、パッキング、修復）と、実在する欧州の電力網モデルに基づくベンチマークを提供する。

今後の注目点

同じ修復ステップを使ったシミュレーテッド・アニーリングに勝つことは、最良の古典ソルバーに勝つこととは違い、論文は量子優位を主張していない。QCRは、電力網の接続性のため量子ビットのルーティングが密になり、50量子ビットの部分でも2量子ビット深さが最大169に達したことから、ハードウェアノイズが依然として制約要因だと指摘する。