富士通が描く
量子コンピューティングのある未来

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2022年11月25日
富士通株式会社
富士通研究所 量子研究所長
佐藤 信太郎1© 2022 FUJITSU LIMITED本日お話しする内容
 研究の背景 量子コンピューティングについて

量子インスパイアード技術：デジタルアニーラについて2© 2022 FUJITSU LIMITED3© 2022 FUJITSU LIMITEDTechnology Vision
Sustainable
Manufacturing

ConsumerExperience

Digital Shifts

Healthy
LivingBusiness Applications

TrustedSociety
Hybrid IT• Open Network• Intelligent NW
Orchestration• Green Technologies

Converging Technologies
Cutting-Edge Digital technology
Humanities & Social Sciences• AI ethics &Explainable AI• AI large-scale simulation

NetworkUltrahigh-speed Network
Edge Computing

Data & Security
Resilient & Secure
Data Distribution

AISimulation• Human Sensing• Social Digital Twin

Symbiotic AI society
Discovery AIAnalytics• Digital trust technology• Blockchain• HPC• Quantum Inspired• Quantum Computer

Computing
Mega Computing PowerUltra Low Power Consumption
4© 2022 FUJITSU LIMITED富士通のコンピューティングへの取り組み
Data Analytics

Solving Social Issues(By courtesy of RIKEN)

Quantum
ComputerApplication of Advanced
Scientific Technologies

DigitalAnnealerEnterprise System

FX-10
Processor(A64FX, Next-Generation Processor)

Processor Technology
Frequency Increase

1990

FX-1000

Multi-Core

2000

Many-Core

201020205Memory-Centric

20302040© 2022 FUJITSU LIMITEDComputing as a Service Vision
Sustainable
Manufacturing

ConsumerExperience

Digital Shifts

アプリケーション

金融

Healthy
LivingBusiness Applications

材料開発

創薬

TrustedSociety
Hybrid IT

自然科学

シミュレーション

AI

計算科学
データ解析

Computing as a Service

プラットフォーム
超低消費電力High Performance Computing (HPC)

巨大なコンピューティングパワー

Quantum-Inspired Technology

トラスト基盤

Available on
Public Cloud(Amazon Web Services/ Microsoft Azure)

Quantum Technology

ミドルウェアOS
ハードウェアA64FX Technology

DigitalAnnealer
6

Quantum
Simulator

Superconducting Qubit
Diamond Spin Qubit

写真提供：理化学研究所© 2022 FUJITSU LIMITED量子コンピュータの分類
動作原理の違いにより、量子ゲート方式とイジングマシン方式に分類

 量子ゲート方式では超伝導、シリコン、イオントラップなど様々な方式が提案
量子 / 量子インスパイアードコンピュータの分類

量子ゲート方式

イジングマシン方式

従来のコンピュータのような汎用処理が可能

ダイヤモンド富士通

超伝導回路
GoogleIBMSi
Intel

イオン
Quantinuum

組合せ最適化問題に特化

光PsiQuantum

量子アニーリングレーザー
ネットワーク

論理ゲート

超伝導回路

光パラメト
リック発振

CMOS回路NEC

D-WaveSystemsNTT

日立

東芝

富士通

DigitalAnnealer7© 2022 FUJITSU LIMITED量子コンピューティングについて

8© 2022 FUJITSU LIMITED量子コンピュータとは量子力学的効果を利用して、飛躍的な高速化を実現
従来のビット0

量子ビット：0と１の重ね合わせ状態をとれる
01

Click to add text0

１0・・・・

１

または1

Nビット→2Nの状態
9

従来：2Nの状態を逐次計算
量子：2Nの状態を同時計算し、量子力学的効果により解をあぶりだ
すことにより、指数関数的高速化を実現© 2022 FUJITSU LIMITED量子コンピュータにより解決が期待される課題
現在のコンピュータでは原理的に高精度 / 高速計算が困難な、量子化学計算や複雑系の計算など
新しい材料や医薬の発見

金融や経済の動向予測

10

産業を変革する新原理の発見© 2022 FUJITSU LIMITED量子ゲート方式の現状と課題
誤り耐性量子計算には100万ビット以上が必要だが道筋は不明
 量子ビット数は近年向上し400ビット超となったがまだ不足、課題は多い 当面は少ないビット数で特定アプリへの応用を狙う

Number of qubits / chip

誤り耐性量子コンピュータ(100万ビット以上)
1M

NISQ*コンピュータ
限定アプリケーションでの有用性に期待*NISQ : Noisy Intermediate-Scale Quantum

10K
IBM

(By courtesy of RIKEN)

100

Google

USTC

NEC

1
1990

1996

2002

2009

2015

2022

20282035 年“1000論理ビットを持つ本格的量子コンピュータの実現には、数百万物理量子ビットが必要になるかもしれない”,
Adrian Cho, Science, 2020/7/9

Superconducting quantum computers11© 2022 FUJITSU LIMITED量子ゲート方式の現状と課題 (2)
エラーによる精度低下の改善にはソフトウェア技術が重要 量子ビット操作精度は99％超まで向上したが、計算ステップ毎にエラー重畳
 当面はエラー緩和アルゴリズムなどによる精度の向上が必要
 大規模量子コンピュータの実現にはエラー訂正技術が必須

計算ステップ毎に、エラーが重畳

計算ステップ※矢印の向きは理想値からの相対誤差のイメージ
12© 2022 FUJITSU LIMITED富士通の量子コンピューティング研究開発戦略
 量子デバイスから基盤ソフト、アプリまですべての領域に、世界有数の研究機関と取り組む
 ソフトウェア技術に注力する一方、ハードは幅広く可能性を追求

 量子シミュレータを活用し、エンドユーザーと早期からアプリケーション開拓に取り組む［技術領域］

量子アプリケーション
量子基盤ソフトウェア

CEO 楊 天任QunaSys

キーサイト・テクノロジー

Emerson教授

材料、創薬、金融など。 エンドユーザーとの共同研究を推進
基盤アルゴリズム

量子プラットフォーム

エラー緩和技術

エラー訂正技術

ミドルウェア、コンパイラ、クラウド化技術
大阪大学

藤井教授

量子状態制御

制御回路

制御回路

制御回路

量子デバイス、集積超伝導方式

ダイヤモンドスピン方式

その他方式

理化学研究所

デルフト工科大学

広く検討

中村教授

13Hanson教授© 2022 FUJITSU LIMITEDハードへの取り組み：
超伝導方式とダイヤモンドスピン超伝導

理研RQC－富士通連携センターを設立

2021 / 4 / 1

ミッション：量子コンピュータ実用化に向けた基盤技術の確立
 1000量子ビット級の大規模化を可能にするハードウェア、ソフトウェア技術

 試作する実機を利用した、エンドユーザーを巻き込んだアプリケーション開発
中村教授

ダイヤモンドスピン

デルフト工科大学と共同研究

ダイヤモンド中の窒素-空孔複合体（NVセンター）のスピンを物理量子ビットとして利用
電子スピン

 超伝導に比較し高温動作（1-10K）が可能

 光を使って量子ビット間の接続が可能であり、大規模にも期待 本量子ビット技術を使ってエラー訂正を実証、Natureに掲載（2022年5月）”Fault-tolerant operation of a logical qubit in a diamond quantum processor,”
Abobeih, et al., Nature 606, 884–889 (2022)
14

14N

13C

核スピン

核スピン

ダイヤモンドスピン量子モジュール© 2022 FUJITSU LIMITEDソフトウェアへの取り組み
量子ビットのエラー対策が重要
NISQ用のエラー緩和技術「Randomized Compiling」などと、それを利用したアルゴリズムに関し、カナダQuantum Benchmark社（現キーサイト・テクノロジー社）と共同で研究開発
大阪大に「富士通量子コンピューティング共同研究部門」を設置

Emerson教授

2021 / 10/ 1

誤り耐性量子計算を実現するためのソフトウェアを共同で研究開発
表面符号での量子エラー訂正のシミュレーションをデジタルアニーラを用いて効率的に行うことに成功
量子エラー訂正向け
トポロジカル表面符号

Fujisaki et al., arXiv:2203.15304
15

藤井教授© 2022 FUJITSU LIMITED

世界最速の量子シミュレータの開発に成功

スーパーコンピュータ「富岳」のプロセッサA64FXの高速性を活かし、世界最速レベルの36量子ビットの量子コンピュータシミュレータシステムを開発 (22/3)

量子計算に合わせたデータ再配置技術

量子計算の実行順序に合わせて並列計算機上のデータを再配置して通信時間を削減

000001000
100010011010110

100
101001
101110111011
111
16

Lower isbetterElapsed Time［s］

 他機関の主要な量子シミュレータの約2倍の性能を実現し、世界最高の処理速度を達成
量子シミュレータを活用して量子アプリケーションを先行開発。富士フイルム様と材料分野で共同研究を開始
 この９月には、さらに大規模な世界最大級の39量子ビットのシミュレータを開発
JUQCS

100s

約2倍

50s

0sの性能

Fujitsu3233

34qubits3536※ JUQCS: JUQCS-G-JUWELSJUQCS（GPU向けシミュレータ）と比較し、最大約2倍の速度を実現
Imamura, et al., arXiv:2203.16044© 2022 FUJITSU LIMITEDシミュレータを活用し、量子アプリケーション開拓を加速材料、製造、金融などの各種領域でシミュレータを活用した共同研究を展開
アプリケーションユーザー

量子シミュレータ・ソフトウェア将来 量子コンピュータ実機

QunaSys様との提携により、同社の量子化学計算ソフトウェアの利用による高速な量子化学計算の実現を目指す

将来的には、理研RQC-富士通連携センターで開発中の量子コンピュータ実機の利用につなげる

製造関連企業
金融関連企業

富士フイルム様をはじめとする計算化学領域で共同研究や、各種製造、金融領域での共同研究を開始

17

写真提供：理化学研究所© 2022 FUJITSU LIMITED今後について将来の社会課題解決を目指し、大規模シミュレータ・実機を順次公開
2022.9

世界最大級の39量子ビット量子シミュレータ開発
その規模と高速性によりアプリ開発を加速
FY2023

理研RQC-富士通連携センターにおいて、超伝導量子コンピュータ公開（64量子ビット）
量子アプリケーションの実機検証を開始
FY2024~

誤り耐性
量子コンピュータ

理研RQC-富士通連携センターにおいて、さらに大規模な超伝導量子コンピュータ公開（100量子ビット以上）＆ エラー訂正技術の実装

1000量子ビット超の超伝導量子コンピュータ公開

FY2026~

FY 20202030
18© 2022 FUJITSU LIMITED量子インスパイアード技術：
デジタルアニーラについて

19© 2022 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラの適用領域
量子インスパイアード技術として量子ゲート方式に先行して実用化
以下のような顧客の様々な課題に適用中
物流・交通
創薬・材料

材料探索
（電池、混合物）

中分子医薬
安定構造探索

医療

要員計画
ポートフォリオ
最適化

工場内
動線最適化

スペクトル解析
分子類似性
検索

製造

物流
ネットワーク最適化

金融

交通量最適化

放射線
治療

マーケ
ティング

20

マーケテイング© 2022 FUJITSU LIMITED富士通デジタルアニーラの強み
背景 量子コンピューティングの実問題適用までには時間がかかるため、富士通では量子インスパイアード技術としてデジタルアニーラ(DA)を開発

 2018年の顧客提供開始以来、技術的優位性から多くのユーザーに利用されている

実績優位性を持つ独自技術
 階層的な並列化技術

 制約係数・アニール温度の自動調整技術

 実問題の制約条件を探索空間の削減に活用した高速化技術
試行1

試行2

試行N

ビット1
反転ビット２
反転ビットN反転・・・

 クラウド契約数：131件(国内)、55件(海外)。

製造、金融、配送計画などの多くの分野でビジネス適用を開始
 34件のプレスリリース、うち10件の顧客プレスリリース
 顧客プレスリリース事例
 KDDI様：基地局設定の最適化で通信品質を改善

 昭和電工様：半導体材料の最適配合探索の大幅な高速化を実現

遷移確率計算

遷移確率計算1ビット反転遷移確率計算21© 2022 FUJITSU LIMITEDロードマップ※ロードマップの内容は予告なしに変更する場合があります。

第四世代DAサービスを５月にリリース
適用分野

物流・交通

県域配送

創薬・材料

全国配送
次世代

中分子医薬

金融 / 製造

金融ポートフォリ
オ

第四世代

要員計画

 大規模アニーリングコア

第三世代
第二世代
 専用HW実装

第一世代

HPC/AI 融合

 ハイブリッド求解アーキ
 大規模対応(10万ビット)搭載
 第三世代比で最大10倍の高速化

 ユーザビリティ向上

 規模 8,192ビット

 規模 1,024ビット～2018年

2022年

2020年222023年以降© 2022 FUJITSU LIMITED第四世代DA
第三世代DAの優れた利便性をそのままに更なる高速化を実現
 アニーリングコアの特徴
 対応問題サイズを分割不要で10万ビットに拡大 制約処理技術の搭載

コスト項／制約項分離入力（QUBO*／BQP** API）

 効果：第三世代DA比で最大10倍の高速化

探索制御

グラフカラーリング問題での実証

コスト値
100

第三世代DA

0

自動温度
調整

探索開始点
生成

制約係数
自動調整

標準問題：DSJC250.9
第四世代DA

5

第四世代DA構成図

20

有効な問題例：

スケジューリング、設備割当10倍高速化
40

60

大規模アニーリングコア

時間(秒)

23

* : Quadratic Unconstrained Binary Optimization** : Binary Quadratic Programming© 2022 FUJITSU LIMITED

各社比較
大規模アニーリングコアにより実問題求解性能で優位に
富士通[1]

D-Wave[3]

東芝[4]

日立[6]

NEC[7,8]

プロセッサ

Digital Annealing Units (DAU),
マルチGPU

Quantum
Processing Unit

FPGA, GPUGPU

汎用ベクトルプロセッサ

求解方式

MCMC**
Parallel Tempering

Quantum
Annealing

Simulated
Bifurcation

Momentum
Annealing

Simulated
Annealing

約5000

100万

10万

10万

ビット/スピン数

10万(サーバ並列で100万ビット[2])

結合度

全結合

疎結合

全結合

全結合

全結合

結合強度階調64ビット

アナログ(5ビット程度)

2~32ビット[5]

未公表

未公表

制約処理技術

等式制約(1way-1hot, 2way-1hot),
不等式制約, 係数自動調整---

等式制約(1way-1hot)

実制約ハンドリング** MCMC: Markov-Chain Monte Carlo*1 https://www.fujitsu.com/jp/group/labs/en/about/resources/tech/techintro.html*2 https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/11/9.html*3 https://www.dwavesys.com/solutions-and-products/systems/*4 https://www.global.toshiba/jp/products-solutions/ai-iot/sbm.html*5 https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1907/30/news030_3.html*6 https://www.hitachi.co.jp/rd/news/topics/2019/0830.html*7 https://jpn.nec.com/nec-vector-annealing-service/index.html?nid=jpntop211051*8 鷹野ら、IEICE Technical Report CAS2019-47, MSS2019-26

24※富士通調べ© 2022 FUJITSU LIMITED応用：IT創薬への適用
IT創薬

 新薬の実験的な探索には、膨大な数の試行錯誤が必要
 コンピュータ上で医薬候補を設計、評価することにより、ウェット実験新薬開発にかかる時間とコストを大幅に短縮することが可能

中分子医薬候補であるペプチドの安定構造探索は、計算量の爆発的な増加により困難
DA+HPCによる高速絞り込み技術をペプチドリーム社と共同で開発*
医薬候補化合物(鍵) DA+HPCによる絞込み
標的タンパク質（鍵穴）

高速絞込み技術

安定構造探索コンピュータ上で計算

 DA+HPCを環状ペプチドの安定構造探索に適用
 平均二乗誤差が0.73Åという驚異的な精度で実験構造と計算構造が一致
 計算にかかった時間を従来より大幅に削減

薬効の検証

結合強度予測ウェット実験：合成・活性評価（製薬メーカー）

灰色：実験結果
緑色：計算結果

環状ペプチドの実験構造と計算構造の比較* https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/10/13.html

25© 2022 FUJITSU LIMITEDお客様事例
金融物流

メルコインベストメンツ株式会社様株式会社トヨタシステムズ様

運用資産の着実な成長に貢献する
ポートフォリオのリスクとリターン分析

自動車製造に必要な部品の物流ネットワーク最適化を追求

 従来のコンピューティングでは膨大な計算量のため事実上不可能であった数百銘柄の組合せを10分で計算

 300万以上のルート候補群の中から要件を満たすルートの組合せを高速探索
 総物流コストを2～5%削減可能性

ポートフォリオ

輸送ダイヤ

最適化

最適化

26

観客席割当
ベルリンオリンピックスタジアム様
ニュルブルクリンク様
観客席配置を高速に最適化
コロナ禍のスポーツイベントの安全運営と収益性向上に寄与 イベントに応じて1～4人のグループ席をソーシャルディスタンスを保って観客席割当
 観客席割当数60%増が可能なことを確認

観客席割当

最適化

© 2022 FUJITSU LIMITEDスペースデブリ回収用宇宙船の運航計画の最適化
 デジタルアニーラを用いることで、専門の技術者が手作業で立案した計画と比較して、計画立案までの時間が1/170000となり、回収宇宙船の燃料消費を18%、運用時間を25%削減可能な計画が得られた。
DAの有効性検証結果

出典：https://conference.sdo.esoc.esa.int/proceedings/sdc8/paper/284/

27

Optimiser

ExpertBeta

Satellite
Options

100100No. of Captures

44Capture
Sequence

24, 1, 29, 54

64, 1, 100, 44

Compute Time
（Seconds）

14400

0.083

Fuel Use（Kg）

30.7

24.9

MissionTime（Days）

2307

1717

© 2022 FUJITSU LIMITED

最後に
富士通では将来の社会課題解決のため、量子コンピューティングの研究開発に取り組んでいます
量子コンピュータが実用レベルに達するまでにはまだ時間が必要です。
実用化に向けた技術開発に取り組む一方、量子シミュレータも活用しながら、お客様とアプリ開拓に早期から取り組んでいきます
量子インスパイアード技術であるデジタルアニーラは既に実用化されており、たくさんのユースケースがあります。
まずはこの技術とHPC技術を活用し、お客様の実問題の解決に取り組んでいきます28© 2022 FUJITSU LIMITEDThank you© 2022 FUJITSU LIMITED