QUANTUM TECHNOLOGIES AT AWSAWS のクラウド
量⼦コンピューティングサービス活⽤
Shoko Utsunomiya, Ph.D.
Principal AI/ML Quantum Solutions Architect
Amazon Web Services© 2024, Amazon Web© 2024,Services,Amazon
Inc. orWeb
its Services,affiliates.Inc.
All orrights
its affiliates.
reserved.All rights reserved.

Amazon Braket- 全ての開発者・科学者の⼿に量⼦コンピューティングをマネージド開発環境

ハイパフォーマンスな回路シミュレータ© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

セキュア・オンデマンドな量⼦ハードウェアでハイブリッド計算

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Amazon Braket を使うメリット

AWS クラウド量⼦コンピューティング•

さまざまな量⼦ハードウェアを利⽤できる（QPU は随時アップデート）•AWS のアカウントを取得すれば誰でも今すぐ量⼦ソフトウエア開発をスタート•

初期費⽤なし、オンデマンド・従量課⾦のためスモールスタートできる•

AWS の各種サービスとのシームレスな連携•

Amazon Braket SDK やライブラリ Hybrid Jobs などのデベロッパーツール© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

量⼦デバイス (QPU)
Gate-based QC•

Rigetti : 超伝導量⼦ビット•••

Aspen-M-3: 79 qubits, 2D topology architecture,IonQ : イオントラップ 、全結合•

Harmony: 11 qubits•

Aria: 25 qubits, error-mitigation•Harmony : 36 qubits, reservation only via Braket Direct

OQC :超伝導量⼦ビット•

Lucy: 8 qubits, 3D architecture with Coaximon
利⽤量に応じた Amazon Braket の課⾦体系

Analog QC•HardwareOn-demand Pricing
QPU family
ProviderQuEra : Rb 中性原⼦, Analog Hamiltonian Simulator (AHS)•Aquila: 256 qubits© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

Per-task pricePer-shot price

IonQ

Harmony$0.30000$0.01000

IonQ

Aria

$0.30000$0.03000

OQC

Lucy

$0.30000$0.00035

QuEra

Aquila$0.30000$0.01000

Rigetti

Aspen-M-3$0.30000$0.00035

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Braket Direct
量⼦デバイスのキャパシティ事前予約が可能に
量⼦コンピューティングのスペシャリストと直接連携も可能
AWS で初めて利⽤可能となった
IonQ の最新36量⼦ビット QPU「Forte」など、次世代ハードウェアや機能へのアクセスが優先確保される© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

8料⾦について料⾦例１: Amazon Braket マネージドシミュレーターSV1 を利⽤して回路をシミュレートする場合• ローカル環境で30量⼦ビットの量⼦回路を設計、SV1 ($0.075 / 分) でのシミュレーション実⾏に4分かかる場合• Amazon Braket の利⽤開始から12ヶ⽉間は、ひと⽉あたり1時間の無料利⽤枠があるので、$0• 利⽤開始から12ヶ⽉を過ぎると、($0.075 / 分) x 4 = $0.3

料⾦例２: Rigetti Aspen-M-3 量⼦コンピューターで量⼦アルゴリズムを実⾏する場合• Aspen-M-3 で 10,000 ショットの計算• タスクあたりの料⾦ $0.30 + (ショット単価 $0.00035 x 10,000 ショット) = $3.80

料⾦例３: QPU で Hybrid Job を実⾏する場合• AWS US West (N. California) リージョンで実⾏、GPU を26分実⾏した場合•

Task チャージ : 50 iterations x 2 tasks x $0.30 / task = $30.00•Shots チャージ : 50 iterations x 2 tasks x 100 shots x $0.00035 / shot = $3.50•

GPUチャージ︓ ml.p3.8xlarge usage charges: ($14.688 / 60 minutes) x 26 minutes = $6.36• 合計 $39.86© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

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New!

IonQ Aria
Available Error mitigation with on-demand pricing(over 2,500 shots, $0.03 per shot)

Arbitrary-Angle Mølmer-Sørensen (AAMS) Gate•

Users can specify an arbitrary angle of rotation for Mølmer-Sørensen (MS) gate
and run a partially entangling MS gate for the performance improvements tocertain circuits from reducing the circuit’s gate depth.

Error Mitigation with Debiasing•

Trapped Ion 25 qubits
All to all connection

Debiasing mitigates the effect of coherent errors by randomizing their effectacross multiple circuit implementations. This improves the fidelity of thenormal distribution generated by the Quantum Circuit Born Machine (QCBM)
by 1.3% and the mean squared error (MSE) of the residuals by 3x.

Error Mitigation with Sharpening•

For circuits with sparse output distribution, it is possible to ignore inconsistentmeasurements where only the number of times below the threshold value wasobtained, and further improvements can be made from the results of debiasing.
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Braket Pulse• Pulse-level qubit control§ Operation with analog pulses at a lower level access than quantum gates§ Supported on Rigetti and OQC devices§ Use-cases: qutrits, error mitigation, analog quantum algorithms• Open sourced OQpy (OpenQASM 3 in Python)© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

https://docs.aws.amazon.com/braket/late
11st/developerguide/braket-pulse.html

Amazon Braket に QuEra が追加されました︕•QuEra Computing•

Rydberg (リュードベリ) 原⼦によるアナログハミルトニアンシミュレーション (AHS)•

プログラマブルな量⼦デバイス (カゴメ格⼦上に配置した Rydberg 原⼦) を⽤いて、興味のある量⼦系 (量⼦スピン液体) を実験的に模擬し、そのふるまいを調べる [Semeghini, etal., Science (2021), arXiv:2104.04119]•

https://aws.amazon.com/jp/blogs/quantum-computing/realizing-quantum-spin-liquidphase-on-an-analog-hamiltonian-rydberg-simulator/

QuEra Computing with
Rydberg atom arrays

Physics of creating spin-pairs in a frustrated lattice.
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What is a neutral atom quantum computer?
Effective Hamiltonian:XXxz
H=⌦ i
Vij ni nji +<latexit sha1_base64="/gFUISbh1q8m6M7jlA/Wiev6lq0=">AAACQnicbVDLSgMxFM34rPVVdekmWARBLDNS1IWCoIvuVLBV6dSSSW/btElmSDJiHebb3PgF7vwANy4UcevCtFbwdSG5J+fce5OcIOJMG9d9cEZGx8YnJjNT2emZ2bn53MJiRYexolCmIQ/VeUA0cCahbJjhcB4pICLgcBZ0D/r62RUozUJ5anoR1ARpSdZklBhL1XMXJbyHfR2LesJS7B8JaBF7Zi1B+sxlcp3iDf8QuPlJ36R4/atvt5Piis02ycEYu3fSei7vFtxB4L/AG4I8GsZxPXfvN0IaC5CGcqJ11XMjU0uIMoxySLN+rCEitEtaULVQEgG6lgwsSPGqZRq4GSq7pMED9ntHQoTWPRHYSkFMW//W+uR/WjU2zZ1awmQUG5D086JmzLEJcd9P3GAKqOE9CwhVzL4V0zZRhBrretaa4P3+8l9Q2Sx4W4XiSTG/vzO0I4OW0QpaQx7aRvuohI5RGVF0ix7RM3px7pwn59V5+ywdcYY9S+hHOO8fTxCxSQ==</latexit>ii<jarXiv:1707.04334
arXiv:2205.08500

Key features• Individual control of Rydberg atoms via lasers held by a trapping potential in 3D• Strong Rydberg interactions lead to a unit disk graph connectivity• Dynamical control of the Hamiltonian parameters© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

Adiabatic optimization with the QuEra device
arXiv:2209.03965

Problem

UD Encoding

MIS on device

Analog optimization• The problem graph is encoded in a unit-disk (UD) graph• Laser tweezers are used to position the atoms• After the anneal the result can be read out© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

Result開発環境と Amazon Braket Python SDK•

マネージドな開発環境を数クリックで⽴ち上げ•Jupyter 環境で量⼦アルゴリズムの構築・テスト・実⾏•

事前構築された開発環境（サンプルノートブック）•Amazon Braket SDK を通じてデバイスに依存しない量⼦回路設計が可能•

ゲート型: Rigetti, IonQ, OQC, アニーリング: D-Wave•

シミュレータ: SV1, TN1, DM1•

量⼦回路計算とハイブリッドジョブ© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

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Amazon Braket アーキテクチャ
AWS Cloud

マネージドノートブック

Amazon Braket
Amazon S3(計算結果の格納)

Braket SDK

ユーザー

マネージド
シミュレータローカル IDE

量⼦古典ハイブリッド計算

Amazon Braket
コンソールIonQRigetti

OQCQuEra

量⼦ハードウェア (QPU)© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

AWS KeyManagementService(データ保護)Managed JupyterLab environments
今すぐはじめよう
フルマネージドな開発環境• プリインストールされたサンプルコー
ドや Amazon Brakt SDK をはじめとした開発者ツール

docs.aws.amazon.com/braket/latest/developerguide© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

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Amazon Braket SDK
オープンソース Python ライブラリ
量⼦回路の設計と構築
タスクやジョブをデバイスに投⼊
実⾏状況の追跡と監視

ローカル環境へのインストール
pip install amazon-braket-sdk

ローカルシミュレータ
braket_sv
braket_dm
braket_ahs
amazon-braket/amazon-braket-sdk-python© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

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Amazon Braket で計算を実⾏• Braket SDKモジュールのインポート• デバイス（シミュレータ/QPU ）を選択する• 量⼦回路等、量⼦プログラムをコード化する• 選択したデバイスでプログラムを実⾏• 計算完了時に計算結果を取得© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

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Qiskit-Braket Provider
Qiskit開発ツールキットからAmazon Braketコードを実⾏する
https://github.com/qiskit-community/qiskit-braket-provider© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

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Qiskit-Braket Provider が Amazon Braket にも対応
•Qiskit から Amazon Braket に接続、IonQ や Aspen-M-1などさまざまな QPU を実⾏可能•Qiskit VQE などのアルゴリズムを Braket backend で実⾏可能

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/introducing-the-qiskit-provider-for-amazon-braket/
https://github.com/qiskit-community/qiskit-braket-provider/© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

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PennyLane が Amazon Braket で量⼦回路を学習
機械学習ツールを量⼦コンピューティングに› 量⼦微分プログラミングを PyTorch や TensorFlow を使ってより簡単に実装できる› 量⼦古典ハイブリッド計算を実装

ハイパフォーマンスな計算の実装が簡単に› Amazon Braket で事前定義されたチュートリアルですぐに開始› 化学、最適化、機械学習等のアプリケーションライブラリにアクセス› Amazon Braket を使って10倍も⾼速な学習© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

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Amazon Braket Stack
Algorithms andapplications… and moreCircuits andlow-level control

Amazon Braket SDK

AutoQASM*

Quantum Program
Specification

OpenQASM3.0(+OpenPulse)

AHS IR

Service APIs

Braket.jl*

Tasks
Hybrid Jobs

Hardware*experimental© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

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Shots, tasks and jobs

|q ! ⟩ H|q ! ⟩H|q " ⟩HHR θ|q ! ⟩ H|q " ⟩|q ! ⟩ H|q " ⟩|q " ⟩HR θ

HR θCPU

QPU

R θShotTask

Hybrid job

Single circuit execution withmeasurement instructions ona device

Series of repeated shots
on a device

Sequence of classical andquantum compute cycles(10s to 10,000s shots per task)(10s to 1,000s of tasks per job)

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Amazon Braket Hybrid Jobs
フルマネージドな量⼦・古典ハイブリッドアルゴリズムの実⾏•

Variational Quantum Eigensolver (VQE, 固有値計算) や Quantum Approximate Optimization
Algorithm (QAOA, 組合せ最適化) などの量⼦・古典ハイブリッドアルゴリズムを簡単に実⾏•

アルゴリズムは Python (Amazon Braket SDK または PennyLane) で記述しビルド済みコンテナを利⽤、BYOC も可能。

•

量⼦・古典アルゴリズムの起動時にジョブ実⾏⽤コンテナが起動、実⾏が終わるとインスタンスを解放するよう設計、従量課⾦制•

実験期間中は選択された QPU に優先的なアクセスが可能なため、より速く、予測可能な時間でハ
イブリッドアルゴリズムを実⾏
量⼦・古典ハイブリッドアルゴリズム

User

Create Job

Algorithm Script

Quantum Task

Braket Python SDK(Braket Notebook instance / Local IDE)
or Management Console

Job Instance(Container)

Quantum Device(QPU / Simulators)© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

Amazon Braket Hybrid Jobs で実⾏する VQE
量⼦・古典ハイブリッドアルゴリズム

User

Create Job

Algorithm Script

Quantum Task

Braket Python SDK(Braket Notebook instance / Local IDE)
or Management Console

Job Instance(Container)

Quantum Device(QPU / Simulators)

Ansatz を⽤いた期待値の量⼦計算

古典計算機によるパラメータ計算• パラメータの最適化・アップデート
勾配降下法などを⽤いて次のパラメータを計算
opt = qml.GradientDescentOptimizer(stepsize=0.4)

PennyLane ライブラリでVQEを簡単に記述できる

def circuit(params, wires):qml.templates.AllSinglesDoubles(params, wires, hf_state, singles, doubles)

https://github.com/aws/amazon-braket-examples/tree/main/examples/pennylane/3_Quantum_chemistry_with_VQE
https://github.com/aws/amazon-braketexamples/blob/main/examples/hybrid_jobs/2_Using_PennyLane_with_Braket_Jobs/Using_PennyLane_with_Braket_Jobs.ipynb© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

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VQE (Variational Quantum Eigensolver) on Amazon Braket
1. 量⼦ビットによる表現

Jordan-Wigner を使ったフェルミ粒⼦から量⼦ビットへのマッピング

2. Ansatz と初期トライアル関数:

量⼦状態∣ψ〉を⽣成するための量⼦回路
UCCSD ansatz とパラメータ θ を⽤いて量⼦状態を⽣成

3. 測定

期待値を測定4. 様々なボンド⻑におけるエネルギー計算
古典計算機側（CPU）でパラメータの更新

https://github.com/aws/amazon-braketexamples/blob/main/examples/hybrid_quantum_algorithms/V
QE_Chemistry/VQE_chemistry_braket.ipynb© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

VQE computed ground-state energy of H2 vsbond-length for STO-3G basis vs HF and FCI30

Amazon Braket QPU 稼働時間
QPUAvailability
UTC

Availability
JST（日本時間）

Aspen-M-3

Everyday, 04:00 – 06:00 UTC
Everyday, 15:00 - 18:00 UTC

Everyday, 13:00 – 15:00 JST
Everyday, 0:00 – 5:00 JST

IonQ (Aria, Harmony)

Weekdays, 12:00 - 03:00 UTC

Tuesday-Saturday, 21:00-12:00 JST

Oxford Quantum
Circuits - Lucy

Weekdays, 09:00 - 12:00 UTC

Tuesday-Saturday, 18:00 –21:00 JST

QuEra

Monday01:00 - 23:59:59 UTC
Tuesday
00:00 – 12:00 UTC
Wednesday 00:00 - 12:00 UTC
Friday00:00 - 23:59:59 UTC
Saturday 00:00 – 23:59:59 UTC
Sunday00:00 – 12:00 UTC

Tuesday
10:00 – 08:59:59 JST
Wednesday 10:00 - 21:00 JSTFriday
10:00 - 21:00 JST
Saturday 10:00 – 08:59:59 JSTSunday
10:00 – 08:59:59 JSTMonday
10:00 - 21:00 JSTRigetti

デバイスの稼働時間外にもジョブの実⾏は可能、実⾏順に待ち⾏列に並び、稼働時間になったら順次ジョブが実⾏され結果を取得可能© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

お客様事例© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

BMW Group ロボットアームのトラジェクトリ計画を⾼速化
AWS プロフェッショナルサービスによる⽀援•

Finding an optimal robotmotion production plan forpolyvinyl chloride (PVC)
sealing of the car body is avery hard combinatorial
optimization problem.

•Implementation of the natureinspired Biased Random Key
Genetic Algorithm (BRKGA)
providing a comprehensive
solution to the PVC optimizationuse case.

•The goal is to process all
seams within a minimal timespan.

••

Automation of robot
program generation,
increasing the efficiency ofproduction facilities, andstreamlining
manufacturability tests
during the early designphase.

Extended Bayesian
hyperparameter optimization onhosted Amazon SageMaker
notebooks.

•Implementation of a quantumready PoC on Amazon Braket,
using quantum annealing andhybrid quantum-classicalapproaches.

•Proposal for a hybrid stacked
model where myriad of solvers(such as quantum annealer) seeds
input to BRKGA.

BMW Group
Automotive
Germany129,000
www.bmw.com•© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates

BMW wanted to build
internal capabilities andexpertise in quantum
computing.

•Enabler for increased
efficiency, with about 10%
improvement in projected
runtime for sealing an entire
car body in production.

•BMW Group gets access to a
general purpose, portable
optimization algorithm withendemic encoding for any
sequencing problem.

•Deeper understanding whereand when quantum
computing will becomerelevant for BMW’s business.

The Goldman Sachs Group, Inc.
量⼦内点法とポートフォリオ最適化︓エンドツーエンドのリソース分析•

The Goldman Sachs Group, Inc.
Financial Services•

United StatesLarge Enterprisewww.goldmansachs.com/•

The Goldman Sachs Group, Inc. (GS) is an
American multinational investment bank andfinancial services company headquartered in
New York City. It offers services in investment
management, securities, asset management,
Prime brokerage, and securities underwriting.

© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates•Understand the utility ofestablished quantumalgorithms for solving realworld financial use cases.

•

Carefully quantify thequantum computational
resources required for
portfolio optimization.

•Build on existing algorithms
to optimize performanceand reduce computational
overhead.

•Perform a true end-to-end
resource analysis fromproblem input to problem
output.

•Map the portfolio
optimization problem to an
instance of second order cone
programming (SOCP).
Use a quantum algorithm for
SOCP to solve the problem,
which is based on a quantum
interior point method (QIPM).
Dive deep into the algorithm
and perform a careful
accounting of all quantumcomputational resources
required at each step.
Develop new algorithmic
optimizations and quantum
circuits for implementing
each step of the QIPM.

•Two publications:

1. Quantum Resources
Required to Block Encode aMatrix of Classical Data(arXiv: 2206.03505).
2. End-to-end resource
analysis for quantum
interior point methods andportfolio optimization(arXiv: 2211.12489).
•

Detailed accounting of thenumber of logical qubits,
the T-depth, and the Tcount (i.e., thecomputationally expensive
quantum resources) required
to perform portfolio
optimization.

Amazon Braket を使った事例

豊⽥中央研究所

⼤阪⼤学「量⼦コンピュータ×量⼦化学計算の産業応⽤に向けた取り組みとAmazon Braketの活⽤事例」「量⼦コンピュータｘ量⼦化学計算とAmazon Braket」• 産業応⽤のための量⼦化学計算• 分⼦の基底状態を計算する⽅法を
Amazon Braket の NISQ(NoisyIntermediate Scale Quantum) で検証• 励起状態を計算する VariationalQuantum Deflation (VQD) の研究• Amazon Braket を使った VQE のノイズ耐性調査（⾼い軌道エネルギー状態を考慮した計算）• 量⼦化学計算ツール QunaSys QamuyのAmazon Braket 連携の紹介• Amazon Braket の使⽤量モニタリング
ツールの紹介

⽇本経済新聞社/
お茶の⽔⼥⼦⼤学「産学共同研究での Amazon
Braket 活⽤」• Amazon Braket D-Wave を使ったニュースレターにおける読者に合わせた記事の個別最適化• D-Waveを使うと、SA (SimulatedAnnealing) に⽐べて短い時間で多くのトライアルができ、より⾼いスコア

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/event-report-braket-case-study-2022/© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

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Amazon Braket Digital Badge
AWSを通じて追加費⽤なしでオンデマンド配信される量⼦コンピューティングコース
Braket上で最初の量⼦回路を構築し、実⾏する

https://explore.skillbuilder.aws/learn/
learning_plan/view/1990/amazonbraket-knowledge-badge-readinesspath-amazon© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

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Thank you!
Amazon Braket Technologies Blog
https://aws.amazon.com/jp/blogs/quantum-computing/Amazon Braket GitHub Samples
https://github.com/aws/amazon-braket-examples© 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

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Amazon Braket Examples

https://github.com/amazonbraket/amazon-braket-examples© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

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AWS Quantum Blog Channel

https://aws.amazon.com/blogs/
quantum-computing/© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.

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