プロトタイプから生産へ。リードデータサイエンティスト David Von Dollen が語るフォルクスワーゲンの量子コンピューティング活用法

ハイライト

• フォルクスワーゲンが量子コンピューティングを研究しているのは、この技術がビジネスプロセスを飛躍的に向上させる可能性を秘めているからだ。
• フォルクスワーゲンは過去5年間、社内のさまざまな部署で量子コンピューティング・ソリューションをテストし、試作に成功してきた。
• フォルクスワーゲンのリード・データ・サイエンティストであるデイヴィッド・フォン・ドレンは、ロジスティクス、モビリティスペース、素材設計、最適化といった分野は、量子コンピューティングによって最適化される機が熟していると考えている。

 自動車会社はその性質上、動きが速くなければならない。世界的な自動車大手のフォルクスワーゲンが長年にわたって新技術の探求に力を注いできたのも不思議ではない。 

2016年、フォルクスワーゲン・アメリカは、量子コンピューティングの習得には時間がかかることを認識し、リード・データ・サイエンティストのデイビッド・フォン・ドレンに、ビジネスのさまざまな部分でさまざまな量子コンピューティング・ソリューションのプロトタイピングとテストを依頼した。

調査の目的は、会社に価値をもたらす方法で新技術を応用することだった。「量子コンピューティングは）ロジスティクス、モビリティスペース、素材設計、最適化などの価値を解き放つ大きな可能性を秘めていると考えました」とデビッドは説明する。 

‍ポッドキャスト「The Qubit Guy」のエピソードフォルクスワーゲンの量子コンピューティング研究、（これまでの）教訓、企業が価値を創造するために必要な重要なシナジー効果、そして優れた量子チームに必要な人材について議論している。 

フォルクスワーゲン初の量子コンピューティング・プロジェクトが交通渋滞に挑む

フォルクスワーゲンのチームが最初に取り組んだプロジェクトは、量子アニーラーを使った交通流の最適化だった。 「基本的に、私たちは北京市内のタクシールートを調べていました」とデビッドは説明する。「私たちは、道路網の流れを最大化するタクシーのグローバルなルート構成を見つけたかったのです」。

2019年、フォルクスワーゲンは初の量子対応生産アプリケーションを発表した。古典的なバスの最適化問題に基づき、フォルクスワーゲンはリスボンで毎年開催される WebSummit、 が開催され、ポルトガルの首都に数万人が集まった。このプロジェクトは、量子コンピューターの実用的な応用の可能性を示しました。 

翌年、デイビッドのグループは量子コンピューティングの研究を続け、グーグルと共同で以下の論文を発表した。 テンソルフロー量子に関する 論文をグーグルと共著で発表した。

可能性と落とし穴：ペイントショップのエンコーディングプロジェクトに量子アニーラーを使う

チームはまた、ゲートモデルコンピュータ上でQAOA（量子近似最適化アルゴリズム）を活用したバイナリペイントショップエンコーディングを調査した。このプロジェクトでデビッドのグループは、ペイントショップと反復して成功基準を定義し、問題とビジネス要件を洗練させ、迅速に解決策を導き出すことができた。この改良を通じて、問題は「量子アニーラーを使った塗装工場の複数台最適化」へと一般化されたとデビッドは説明する。

そのアプリケーションは現在、生産に移されようとしている。ペイントショップのプロジェクトはかなりシームレスだったが、実験やプロトタイプから生産への移行は必ずしもスムーズではないとデビッドは警告する。  

中心的な課題は、主に研究開発に専念しているチームをいかにして生産に向 かわせるか、ということです」 。デビッドは言う。 「そのチームが本番配備を担当すべきなのか？別のチームを作るべきか？それらは、組織が個々に答えられるオープンな質問だと思います」。とはいえ、アーキテクチャの考慮、認証、そして適切なテスト戦略を持つことが重要だと彼は考えている。

学んだことビジネスチームとITチームの相乗効果の重要性 

量子力学の導入を考えている企業にとって、プロジェクトを成功させるための中心的な課題は、"ビジネスチームとITチームが真の相乗効果を発揮し、解決すべきビジネス上の問題を理解すること " だとデビッドは言う。

 コラボレーションのコードを解読した企業は、ゲームにおいて2、3歩先を行くだろう、とデイビッドは言う。「結局のところ、量子コンピュータが適用できるかどうかは、量子コンピュータで生み出せる価値と同様に、その問題が決めることになるのです 

優れた量子チームの条件とは？

ビジネスチームとITチームの相乗効果の重要性を学んだことに加え、デビッドは優れた量子チームに必要な要素についても指摘する。優れた量子チームには、次のようなものが含まれる： 

1) ハードウェア技術の専門家 

すべてのハードウェア技術を理解し、その長所と限界を理解できる人材が必要不可欠なのです」。「例えば、異なるタイプのQPUやゲートモデルのエンベデッドなどです」とデビッドは言う。「コヒーレンス時間はどれくらいですか？使用できる最大量子ビット値は？そういったことで、チームはさまざまなハードウェアの長所と短所を理解することができるのです」。

2) ソフトウェア・エンジニア。 

ソフトウェア・エンジニアは、「ソリューションを開発しているうちに、UIを開発したり、量子サービスを本番稼動させる方法を考えたりする必要が出てくるかもしれないからだ。 

3）専門家の詰め合わせ 

最適化、量子機械学習......そして量子化学や材料シミュレーションを研究している人もいます。ですから、これらの分野の専門家を育てると同時に、チーム内で育てていけるようなジェネラリストを育てることも重要だと思います」。

4) ビジネスに関わる役割を1つ担う。 

最後にデビッドは、ビジネスアナリストやチームリーダーがいれば、"ビジネスが自分たちのプロセスをどのように補強し、テクノロジーで価値を引き出すかを理解する手助けができる "と考えている。

量子コンピューティングのサポート次のステップ

量子コンピューティングへの移行をサポートするために、ミドルウェアが強力なソリューションになるとデビッドは考えている。「エンジニアがバックエンドを切り替えながら、さまざまなアルゴリズムを素早く設計、テスト、評価できるような優れたミドルウェアを開発することが重要になる」と彼は言う。

トレーニングも重要だ。 「量子コンピューティングの世界に足を踏み入れるのは、どんどん簡単になっている。正統的なアルゴリズムや、ゲートから回路を構成する方法、ハードウェアの長所と限界を学ぶためのリソースも増えています」とデビッドは言う。

彼は、来年も量子機械学習におけるイノベーションと、さまざまなビジネス領域における量子コンピューティングの新たな応用が見られるだろうと考えている。 

彼は、新しいハードウェアとソフトウェアのプラットフォームが出現することを期待している。「私は、このハイプ・サイクルを経て、私たちが学ぶことのできる永続的なものを生み出し、やがては私たちが今存在することさえ知らないような解決策に貢献する科学者の世代を育ててくれることを期待している。

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この記事は ポッドキャストこのポッドキャストは、量子コンピューティングのエコシステムに影響を与えるビジネスや技術的な問題を探求している。Classiq CMOのユヴァル・ボーガーがホストを務めるこのポッドキャストは、量子コンピューティングのオピニオンリーダーを特集している。