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「世界最速・最大規模」──東芝、量子コンピュータより高速に組み合わせ最適化問題を計算するアルゴリズムを開発

東芝は4月20日、量子コンピュータが得意とする計算の一つである「組み合わせ最適化問題」を、従来のコンピュータ（古典コンピュータ）で高速に解けるアルゴリズムを開発したと発表した。ある問題設定では、現行の量子コンピュータ（※1）に比べて10倍高速に解を求められるという。同アルゴリズムを活用したサービスプラットフォームの、19年中の事業化を目指す。東芝は、自社が持つ量子計算の理論から、古典力学の「分岐現象」「断熱過程」「エルゴード過程」という3つの現象に着目。これらをうまく利用し、古典コンピュータ上で組み合わせ最適化問題を解くアルゴリズムを「シミュレーテッド分岐アルゴリズム」（Simulated Bifurcation, SB）と名付けた。 SBは従来の手法に比べて並列計算に向くとしており、GPUを8台つないだクラスタで10万変数・全結合の大規模問題を計算すると、数秒で良解（※2）を導けるとい

h-hirai 2019/05/22

「シミュレーテッド分岐アルゴリズム」(simulated bifurcation)

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AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ

Alpha Go Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。一応、下記