手法の比較。(左)量子アニーリングマシンによる実験結果。縦軸に今回提案された手法、横軸に従来手法が示されている(両軸共に、グラフ分割問題(32頂点および64頂点)を解いた時の残留エネルギーの平均値が表されている(0が最も精度が高い))。データが対角線の下側にあるということは、提案手法において従来手法よりも性能が改善していることが示されている。(右)ゲート型量子コンピュータを用いた実験結果。グラフ分割問題(4頂点)を解いた時の残留エネルギーの平均値が表されている(カッコ内は平均値の標準偏差が表されている)(出所:早大Webサイト)
京をはじめとする日本勢もTOP500に代表されるランキングの上位に多く入ることで注目を集めるほか、人工知能(AI)やディープラーニングでも活用が進むなど、さまざまな用途で活用されるようになったスーパーコンピュータに関わるホットな話題を詳細な説明付きで紹介します。