●科学技術ニュース●大阪大学、光による組合せ最適化と統計的学習の新計算モデルを提案

　大阪大学 大学院情報科学研究科の鈴木 秀幸 教授および谷田 純 教授らの研究グループは、光を用いて組合せ最適化問題を解く空間光イジングマシンの適用範囲を飛躍的に拡大する、新しい計算モデルを提案した。

　空間光イジングマシンは、光の並列性を活用することにより1万変数以上の大規模な組合せ最適化問題を高速・高効率に扱うことができるという優れた特徴を持つ。

　しかし、これまでは扱える問題に厳しい制約があり、実問題への応用において大きな課題となっていた。

　今回、同研究グループは、この課題を解決し、空間光イジングマシンが扱える組合せ最適化問題の範囲を飛躍的に拡大する計算モデルを提案した。

　この計算モデルを用いると、光の特性により大規模で全結合のイジング問題が効率的に扱えるだけでなく、特に低ランク性を持つ問題に対して高効率であるという独自の特徴を持つことが明らかになった。

　また、この計算モデルが組合せ最適化だけでなく統計的学習にも適用できることを示した。

　これらの研究成果は、大規模な組合せ最適化と統計的学習の実問題を解く新しい光計算技術の実現に道筋を付けるものであり、計算の高速・高効率化だけでなく、社会課題への応用を通してエネルギー利用の効率化やカーボンニュートラル実現への貢献なども期待される。＜科学技術振興機構（ＪＳＴ）＞