Amazon Braket Monthly Workshop (Japanese)

AMAZON BRAKET MONTHLY WORKSHOP © 2023, Amazon Web Services, Inc.
or its affiliates. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. AWS における量子技術の取り組み Amazon Braket の紹介 A m a z o n B r a k e t M o n t h l y W o r k s h o p Yoshitaka Haribara, Ph.D. Sr. Startup ML/Quantum Solutions Architect Amazon Web Services Japan G.K.

or its affiliates. 針原佳貴 (Yoshitaka Haribara, Ph.D.) AWS Japan シニアスタートアップ ML/Quantum ソリューションアーキテクト機械学習・量⼦コンピューティングなど、 Deep Tech スタートアップ中⼼に担当。好きな AWS サービス: Amazon SageMaker, Amazon Braket 略歴 2013年⼤阪⼤学理学部数学科卒業 2018年東京⼤学⼤学院情報理⼯学系研究科博⼠課程修了 2018年 AWS Japan 新卒⼊社趣味はドラム

or its affiliates. アジェンダ座学 (40 min) • 導入・背景 • AWS における量子技術の研究開発 • Amazon Braket の紹介環境準備 (20 min) ハンズオン (2 h) 3

or its affiliates. 量子コンピュータの社会実装における課題 • ビジネス実務に耐え得る量⼦ハードウエアはいつ頃⼿に⼊る︖ § ハードウエア性能やスケールは急速に進化 § FTQC の実現、量⼦コンピュータアーキテクチャの議論も必要 • 新規量⼦アルゴリズムの探索の難易度⾼ § 素因数分解、データベース探索、量⼦機械学習、量⼦化学計算など § 量⼦古典ハイブリッド⼿法など既存デバイスで実装可能なアプローチも • アプリケーション探索の敷居の⾼さ § 限られたアルゴリズムを適⽤したビジネスアプリケーションの検討は量⼦コンピュータの専⾨知識がないと難しい • 研究フェーズから社会実装に向けた開発フェーズへの転換 § 先端技術、研究フェーズからいかにクイックにプロダクト化できるか 4 マイクロ波パッケージの AWS 量⼦プロセッサ (超伝導量⼦ビット)

or its affiliates. 様々なデバイスで量⼦コンピュータの⼤規模化を⽬指す 5 Superconducting qubits 超伝導量⼦ビット Photonics 光量⼦ビット Trapped ions イオントラップ商⽤デバイスで利⽤可能な量⼦ビット数は、数量⼦ビット〜数百ビット程度

or its affiliates. • オープンソースの GitHub リポジトリ • ポピュラーな量子アルゴリズムの Python 実装を提供 • Blog: Introducing the Amazon Braket Algorithm Library 利用可能なアルゴリズム一覧 Deutsch-Jozsa Algorithm Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) Quantum Fourier Transformation (QFT) Quantum Walk Simon’s Algorithm Bernstein-Vazirani Algorithm Grover’s Search Quantum Circuit Born Machine Quantum Phase Estimation (QPE) Shor’s Algorithm Violation of Bell’s Inequality アルゴリズムの探索: Amazon Braket Algorithm Library

or its affiliates. 量⼦コンピュータの応⽤が期待されているユースケース • 量⼦化学計算、創薬、材料化学 • 量⼦機械学習 • ⾦融（ポートフォリオ最適化、リスク計算、オプション価格決定） • 交通系（配送計画最適化、交通経路探索） • 最適化問題（レコメンデーション、⼈材配置） 8 シミュレータや実際に利⽤可能なハードウェアを⽤いた実践的なアルゴリズム・アプリケーションの研究開発

or its affiliates. （実⽤的な）量⼦計算を実現するのに必要な要素 • 量⼦ビットの⼤規模化・⾼精度化 § 量⼦ビット・量⼦ゲートの⾼精度化と⼤規模化 • 誤り訂正技術 § より少ない量⼦ビットで⼤規模化ができる誤り訂正符号 • アルゴリズム § （利⽤可能な）量⼦コンピュータで実装できるアルゴリズム • 量⼦コンピュータアーキテクチャ § （誤り訂正符号を含む）スケーラブルなアーキテクチャ・トポロジー • 開発環境・アプリケーション開発 § ユーザーフレンドリーな開発環境 § 実⽤的な量⼦アプリケーション開発 9 マイクロ波パッケージの AWS 量⼦プロセッサ (超伝導量⼦ビット)

or its affiliates. AWS Center for Quantum Computing Oskar Painter, Fernando G.S.L. Brandão, John Preskil ら、世界をリードする量子コンピューティングの研究者とエンジニアを集め、ハードウェアとソフトウェアの研究開発を加速 11 Caltech キャンパス (カリフォルニア州 Pasadena) https://aws.amazon.com/jp/blogs/quantum-computing/announcing-the-opening-of-the-aws-center-for-quantum-computing/ マイクロ波パッケージの AWS 量⼦プロセッサハードウェアエンジニアと希釈冷凍機

or its affiliates. AWS Center for Quantum Computing の発表論文 12 PRX Quantum 3, 010329 (2022) [AWS Quantum Technologies Blog] Caltech IQIM, イエール大、シカゴ大、スタンフォード大との共同研究: 超伝導回路とフォノン共振器をカップリングにより、安定化された量子ビットのアーキテクチャを分析。 Active + Passive QEC の組み合わせでより少ない量子ビットによる誤り訂正符号を提案。

or its affiliates. AWS Center for Quantum Computing の発表論文 13 Physical Review Research 4, 013082 (2022) [Amazon Science Blog] シカゴ⼤, Caltech IQIM との共同研究: Stabilized Cat Qubit 上の Fast BP (Bias-preserving) gate により、ロジカルエラー率だけでなくオーバーヘッドを軽減し、より効率の良いFTQC を実現 Nature volume 588, pages 599–603 (2020) [Amazon Science Blog] Caltech との共同研究: トランズモンマイクロ波周波数励起〜光学光⼦の量⼦トランスデューサ量⼦ビットの単⼀フォノン変換、中間ナノメカニカル共振器による光学光⼦への変換、光ファイバを介した単⼀光⼦検出とラビ振動観測

or its affiliates. AWS Center for Quantum Networking 量⼦ネットワークのための新しいハードウェア、ソフトウェア、アプリケーションを開発するためのイノベーションセンター量⼦ネットワークは、現代の光通信で既にに展開されている技術を活⽤量⼦ネットワークが実現するプライバシー、セキュリティ、計算能⼒の進歩により、お客様へより良い価値提供を実現する

or its affiliates. シンガポールの顧客環境で量子通信の初試験を完了コラボレーター • National Quantum-Safe Network (NQSN) at the Centre for Quantum Technologies (CQT) • Horizon Quantum Computing (Horizon) • Fortinet, a partner of NQSN 15 シンガポール都⼼エリア (東⻄50km) における CQT と Horizon 間の QKD テスト https://aws.amazon.com/jp/blogs/quantum-computing/implementing-a-quantum-secured-network-in-a-metropolitan-area/ FortiGate 100F Next Gen Firewall Data plane: 計算 Control Plane: 量⼦鍵⽣成、配布、管理 CQT Horizon

© 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. 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 やライブラリのサポート、Hybrid Jobs などのデベロッパーツール

© 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. 20
量⼦デバイス (QPU) • ゲートベース量⼦コンピュータ • Rigetti: 超伝導量⼦ビット • Aspen-M-3: 80 量⼦ビット (結合は疎) • IonQ: イオントラップ量⼦ビット • Harmony: 11 量⼦ビット (全結合) • Aria 1: 25量⼦ビット (全結合)、エラー緩和をサポート • OQC: 超伝導量⼦ビット • Lucy: 8 量⼦ビット (結合は疎かつ⼀⽅向) • 量⼦シミュレータ • QuEra: 中性原⼦ Rb アナログハミルトニアンシミュレータ (AHS) • Aquila: 256 量⼦ビット • 光量⼦コンピュータ • Xanadu: 光量⼦ガウシアンボゾンサンプラー (GBS) • Borealis: 216 量⼦モード https://aws.amazon.com/braket/hardware-providers/ デバイスの開発・構築実⾏は⾮常に⾼度な技術を必要とする上、運⽤も⾼コスト。クラウドベースのオンデマンドに適している。

© 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. IonQ
Aria ビルトインで error mitigation をサポート • Error mitigation の効果。IonQ Aria で使える debiasing による coherent error の緩和は、Quantum Circuit Born Machine (QCBM) で生成した正規分布の忠実度を 1.3% 改善、残差の mean squared error (MSE) を 3x ほど改善。 • Sharpening による post-processing もサポート。疎な分布をサンプリングする際、閾値以下の回数しか得られなかった inconsistent な測定を無視し、debiasing の結果から更に改善することが可能。 21 New!

© 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. 量⼦回路のマネージドシミュレータ
• SV1（状態ベクトルシミュレータ） • 34量⼦ビットまで • ⾼密度など任意の回路をシミュレート可能 • Square Circuit (深さ34)の場合 1~2 時間の計算時間 • デフォルトで35並列タスク（最⼤50並列）まで実⾏可能 • TN1（テンソルネットワークシミュレータ） • 50量⼦ビットまで • 回路の深さ100以下 • スパース回路、ローカルゲートを備えた回路、QFT回路などに最適 • 最⼤実⾏時間は6時間 • DM1（密度⾏列シミュレータ） • ノイズコントロール可能 • 最⼤17量⼦ビットまで • デフォルトで35並列タスク（最⼤50並列）まで実⾏可能 • 最⼤実⾏時間は6時間 https://docs.aws.amazon.com/braket/latest /developerguide/braket-devices.html https://docs.aws.amazon.com/braket/latest /developerguide/braket-result-types.html

© 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Adjoint
Gradient in SV1 • 変分量子回路実行時、 adjoint differentiation により勾配計算時の実行時間を削減 • パラメータシフト法などでは変分パラメータ数に比例する回数の回路実行が必要となるのに対し、 adjoint differentiation では2回で済む • PennyLane からは以下のように利用可能 • https://pennylane.ai/blog/2022/12/computing-adjoint-gradients-with-amazon-braket- sv1/

Braket アーキテクチャユーザーマネージドシミュレータ量⼦ハードウェア (QPU) AWS Cloud Amazon Braket Amazon Braket コンソール Braket SDK ローカル IDE マネージドノートブック Amazon S3 (計算結果の格納) OQC Rigetti 量⼦古典ハイブリッド計算 AWS Key Management Service (データ保護) IonQ Xanadu QuEra

Braket で利⽤可能なリージョン 27 Amazon Braket SDK で任意のリージョンで実⾏された量⼦タスクはデバイスごとに⾃動的に正しいリージョンにセッションを作成、ルーティングされる https://docs.aws.amazon.com/braket/latest/developerguide/braket-regions.html Braket Python SDK Amazon Braket (us-west-1) Amazon Braket (us-east-1) Amazon Braket (eu-west-2) Riggeti IonQ, QuEra, Xanadu OQC customer supplied aws_session

Amazon Braket QPU 稼働時間 QPU Availability UTC Availability JST (日本時間) 🗾 IonQ – Aria1, Harmony Weekdays, 12:00 - 03:00 UTC Tuesday-Saturday, 21:00 - 12:00 JST Rigetti – Aspen-M-3 Everyday, 04:00 – 06:00 UTC Everyday, 15:00 - 18:00 UTC Everyday, 13:00 - 15:00 JST Everyday, 00:00 - 05:00 JST OQC – Lucy Weekdays, 10:00 - 13:00 UTC Tuesday-Saturday, 19:00 - 22:00 JST QuEra – Aquila Tuesday, 16:00 – 20:00 UTC Wednesday, 16:00 - 20:00 UTC Thursday, 16:00 – 18:00 UTC Tuesday, 01:00 – 05:00 JST Wednesday, 01:00 – 05:00 JST Thursday, 01:00 – 03:00 JST Xanadu – Borealis Weekdays, 15:00 - 17:00 UTC Tuesday-Saturday, 00:00 - 02:00 JST 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⽇本からも⽇中リアルタイムにアクセスしやすくなりました

料⾦量⼦コンピュータ (QPU) 量⼦回路シミュレータ最⼩3秒から、計算時間に応じたミリ秒単位の課⾦ (Local Simulator は追加料⾦なし) • SV1/DM1 simulator $ 0.075 / min ($ 4.5 / hr) • TN1 simulator $ 0.275 / min ($ 16.5 / hr) 古典リソース Amazon Braket Hybrid Jobs のインスタンス、Notebook インスタンスは別途課⾦ Hardware Provider QPU family Per-task price Per-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

料⾦例1: オンデマンドシミュレーター 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し、 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 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: Hybrid Jobs で SV1 を利⽤する場合 ml.m5.xlarge インスタンスで 1500秒のジョブ実⾏中に、それぞれ 5秒の SV1 10タスクを 30イテレーションぶん呼び出し • 合計 $1.97 • SV1 シミュレータの利⽤料⾦ ($0.075 / 分) x (1500/60 分) = $1.875 • ジョブインスタンス ml.m5.xlarge の利⽤料⾦ ($0.23 / 60 分) x (1500/60 分) = $0.096 料⾦例

Braket Cost Tracker • シミュレータ/QPU の利⽤にかかったコストを Braket SDK でニアリアルタイムにトラッキング • 予算設定による使いすぎ防⽌ from braket.tracking import Tracker with Tracker() as tracker: task = device.run(circ, shots=100).result() print(f"Estimated cost to run this example: {tracker.qpu_tasks_cost():.3f} USD") Task statistics: {'arn:aws:braket:::device/qpu/rigetti/Aspen-M-3’: {'shots': 100, 'tasks': {'COMPLETED': 1}}} Estimated cost to run this example: 0.335 USD 31

or its affiliates. Amazon Braket のソフトウェアスタック 33 Braket SDK OpenQASM 3.0 Braket APIs Hardware 中間表現としてOpenQASM3.0 に対応量⼦ソフトウエア開発者の選択肢が増え、アプリケーションによって様々なレイヤーでの開発が可能に PennyLane Julia Qiskit Python

Braket Python SDK で量⼦回路の記述 • 事前構築されたマネージドな Jupyter 環境を数クリックで⽴ち上げ • Braket Python SDK を通じて量⼦アルゴリズムの構築・シミュレータによるテスト・QPU での実⾏ from braket.circuits import Circuit from braket.devices import LocalSimulator bell = Circuit().h(0).cnot(control=0, target=1) device = LocalSimulator() result = device.run(bell, shots=1000).result() counts = result.measurement_counts print(counts) Counter({'00': 502, '11': 498}) 35

Braket Python SDK で量⼦回路の記述 • 事前構築されたマネージドな Jupyter 環境を数クリックで⽴ち上げ • Braket Python SDK を通じて量⼦アルゴリズムの構築・シミュレータによるテスト・QPU での実⾏ from braket.circuits import Circuit from braket.aws import AwsDevice bell = Circuit().h(0).cnot(control=0, target=1) device = AwsDevice("arn:.../amazon/sv1") result = device.run(bell, shots=1000).result() counts = result.measurement_counts print(counts) 36 デバイスを置き換えることでオンデマンドシミュレータ SV1/DM1/TN1で実⾏

Braket Python SDK で量⼦回路の記述 • 事前構築されたマネージドな Jupyter 環境を数クリックで⽴ち上げ • Braket Python SDK を通じて量⼦アルゴリズムの構築・シミュレータによるテスト・QPU での実⾏ from braket.circuits import Circuit from braket.aws import AwsDevice bell = Circuit().h(0).cnot(control=0, target=1) device = AwsDevice("arn:.../rigetti/Aspen-M-3") result = device.run(bell, shots=1000).result() counts = result.measurement_counts print(counts) 37 Amazon Resource Name (ARN) を書き換えて、QPU で実⾏

© 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. PennyLane
を⽤いた量⼦微分可能プログラミング • パラメータ付された量⼦回路を定義し、最適化によりニューラルネットワークのように回路を「学習」 • PennyLane-Braket プラグインにより、PennyLane で記述し Braket のデバイスを利⽤可能 import pennylane as qml dev = qml.device("braket.local.qubit", wires=2) @qml.qnode(dev) def circuit(params): qml.RX(params[0], wires=0) qml.RY(params[1], wires=1) qml.CNOT(wires=[0, 1]) return qml.expval(qml.PauliZ(1)) 39

© 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Qiskit
など、オープンソースのプラグイン • Qiskit コミュニティプロジェクト Qiskit-Braket provider が利⽤可能 • Amazon Braket は OpenQASM 中間表現をサポート from qiskit_braket_provider import AWSBraketProvider qc = QuantumCircuit(2) qc.h(0) qc.cx(0, 1) provider = AWSBraketProvider() aws_sv1 = provider.get_backend("SV1") job = aws_sv1.run(qc, shots=10) plot_histogram(job.result().get_counts()) 41

© 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Create
QuantumTask API Quantum Device (QPU / Simulators) Braket Python SDK (Braket Notebook instance, Local IDE) or Management Console User Quantum Task 用語の整理 • Shot § デバイス (QPU / Simulator) 上での⼀回の計算実⾏ • Task § デバイスにリクエスト可能な量⼦計算の最⼩単位。1回のタスクに複数 shots の実⾏を含む。 • QPU 利⽤時は、queue に⼊り順次実⾏ S h o t と t a s k Braket SDK: device.run(circuit, shots=1000)

© 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Create
QuantumTask API Quantum Device (QPU / Simulators) Braket Python SDK (Braket Notebook instance, Local IDE) or Management Console User Create Job API Quantum Task Job Instance (CPU / GPU) 量⼦・古典ハイブリッドアルゴリズム Algorithm Script & Container 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環境 • ジョブ実⾏中は QPU に優先的なアクセスが可能 • ハイブリッドアルゴリズムは Braket SDK または PennyLane などで記述 • コンテナを実⾏するインスタンス (デフォルト: ml.m5.xlarge) がオンデマンドで起動 § ビルド済み Docker イメージまたは Bring Your Own Container (BYOC) が利⽤可能

Braket Hybrid Jobs Embedded Simulator • 量⼦・古典ハイブリッドアルゴリズムのシミュレーションを CPU/GPU インスタンスで実⾏ • NVIDIA cuQuantum で⾼速化された PennyLane Lighitning (lightning.gpu) を利⽤可能 • Amazon Braket LocalSimulator や、BYOC によるその他シミュレータも

© 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. 量子ビットのトポロジー
• Manual qubit allocation: 利⽤する物理量⼦ビットを直接指定可能 • Verbatim Compilation: コンパイラによる最適化をせず、量⼦回路をそのまま実⾏可能 § 各 QPU の native gate のみを利⽤ § ⽤途例: zero-noise extrapolation による error mitigation 46 Rigetti Aspen-M-2 OQC Lucy IonQ

© 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Braket
Pulse • パルスレベルの量⼦ビット制御 § 量⼦ゲートよりも低レイヤーなアナログパルスによる操作 § Rigetti と OQC デバイスに対応 § 利⽤例: qutrits, error mitigation, アナログ量⼦アルゴリズム • 同時に OQpy (OpenQASM 3 in Python) をオープンソース化 47 New!

© 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Cloud
Queue for Quantum Devices 48 Quantum Instrumentation Control Kit (QICK): 実験室で研究開発している量⼦デバイス制御のオープンソースプロジェクト AWS 上でのキュー管理リファレンスアーキテクチャを公開 https://aws.amazon.com/jp/blogs/quantum-computing/new-open-source-tool-expands-access-to-lab-based-quantum- prototypes-cloud-queue-for-quantum-devices/

D-Wave on AWS Marketplace で、D-Wave Leap Quantum Cloud Service (SaaS)
など、現時点で4種類のプロダクトを提供 https://aws.amazon.com/marketplace/seller-profile?id=aa4f61b5-7b1f-4984-9175-1a636281d694

AWS Marketplace でご利用可能な QUBO solver AlphaQUBO (Meta Analytics) 400,000 nodes
Simulated Bifurcation Machine (Toshiba Digital Solutions Corporation) 10,000 nodes

© 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. 参考資料
• Amazon Braket documentation • https://docs.aws.amazon.com/braket/latest/developerguide/what-is-braket.html • Amazon Braket Python SDK - Read the Docs • https://amazon-braket-sdk-python.readthedocs.io/en/latest/ • Boto3 SDK • https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/braket.html • GitHub – Python Braket SDK • https://github.com/aws/amazon-braket-sdk-python • GitHub – Amazon Braket Examples • https://github.com/aws/amazon-braket-examples • GitHub – Amazon Braket Examples (日本語) • https://github.com/aws-samples/amazon-braket-examples-jp 51

© 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. ビジネス要件
AWSを選択した理由 AWS導⼊後の効果と今後の展開 ” “ 業種: 学⽣数: ご利⽤中の主なAWSサービス国⽴⼤学法⼈⼤阪⼤学量⼦ソフトウェア研究拠点量⼦コンピューティング技術に関する⼈材育成にAWSを採⽤。基礎的な学習から複数のデバイスを駆使した研究まで、 Amazon Braketを活⽤して⾼いコストパフォーマンスで実現 • 超伝導、イオントラップなどの複数の量⼦デバイスやシミュレータやライブラリなど、幅広い量⼦コンピュータ技術を簡単に利⽤可能である点 • イニシャルコスト不要かつ従量課⾦で少額から様々な量⼦コンピュータを使った⽐較実験ができる点 • 量⼦コンピューティング技術に精通した Specialist Solutions Architectと連携して効果的な⼈材育成が実現できる点 • 受講者毎に適切な権限管理を⾏い、コストをコントロールしつつ安定した学習環境を実現 • 使い勝⼿の良いAmazon Braket SDKにより、初学者でも、すぐにQPUを使った実験に着⼿し、量⼦技術を効率的に学習できた • ライブラリやHybrid Jobsなどを使って、 NISQ、量⼦古典ハイブリッド⼿法などの最新技術をすぐに検証開始できた • 複数のQPUを試すことで、現段階の量⼦コンピューターでできることや課題感を直接感じることができた⼤阪⼤学と AWS は、国⽴研究開発法⼈科学技術振興機構が公募する「共創の場形成⽀援プログラム」(COI-NEXT) に採択されたプログラムの実施にあたり覚書を締結し、量⼦ソフトウェア共創プラットフォームが拓く持続可能な未来社会の実現に向けた取り組みを共同で進めています。様々な量⼦コンピュータ技術を⼿軽に使える Amazon Braket と、AWS からの⼿厚い技術⽀援は、量⼦⼈材育成を進める上で必要不可⽋な存在だと実感しています。北川勝浩⽒⼤阪⼤学量⼦情報・量⼦⽣命研究センターセンター⻑国⽴⼤学法⼈⼤阪⼤学量⼦ソフトウェア研究拠点学術・研究機関 23,226名 (2021年5⽉現在) ⼤阪⼤学は⽇本で第6番⽬の帝国⼤学として 1931年に創設され、現在は、吹⽥・豊中・箕⾯キャンパスをもち、11学部、16研究科、6附置研究所を擁する⽇本屈指の研究型総合⼤学です。「量⼦ソフトウェア研究拠点」は、⽇本の量⼦技術イノベーション戦略の⼀翼を担うオープンプラットフォーム型の拠点（国際ハブ）であり、⼤阪⼤学を代表機関として36の機関が参画している。 https://www.osaka-u.ac.jp Amazon Braket Amazon SageMaker • 様々な量⼦コンピューティング技術を簡単に利⽤できるようインターフェースが構築されていること • 複数企業が参加する量⼦ソフトウェア勉強会において、受講者数の変動にも容易に対応できる柔軟性と拡張性を備えること • 量⼦コンピューティング技術に精通した技術者との協⼒体制が築けること

© 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. ビジネス要件
AWSを選択した理由 AWS導⼊後の効果と今後の展開 ” “ 業種: 従業員数: ご利⽤中の主なAWSサービス業種: 学⽣数: 株式会社⽇本経済新聞社 / 国⽴⼤学法⼈お茶の⽔⼥⼦⼤学⽇経電⼦版おすすめ記事を配信する「⽇経ニュースレター」のパーソナライズ化に向けて、量⼦アニーリングによる様々な制約の内で複数記事の組合せ最適化を Amazon Braket にて実施 • ⼈⼒によるニュースレター掲載記事選定から、⾃動でのパーソナライズされた記事選定へと進化させたい • 量⼦アニーリングにより、複数の記事の組合せ最適化を検討 • 産学連携による共同研究のため、両者で柔軟に利⽤可能なITインフラが必要 • 利⽤を想定してたD-Waveの量⼦アニーリングシステムが提供されている • 研究期間のみ利⽤が可能で、コストも従量課⾦である • AWS Identity and Access Management (IAM)で簡単に権限設定ができ、共同研究者が直ちに利⽤研究を開始できる • 想定期間内で研究成果を確認、最適な記事の組合せを複数選択する、D-Waveを使った提案⼿法の優位性を確認し、論⽂として発表 • 従量課⾦でコスト効率よく量⼦コンピュータを利⽤でき、想定予算よりも底コストで実現 • 同研究成果を実サービスへの導⼊を検討、また両者にて新たな研究を再度Amazon Braketを活⽤して実施することが決定 AWSで管理しているたくさんの⽇経新聞のデータをもとに、記事の組合せ最適化を⾏う必要がありましたが、AWSは量⼦コンピューターなどの先進的技術へのアクセシビリティが優れていたので、すぐに共同研究を実施することができました。中島寛⼈⽒⽇経イノベーション・ラボ上席研究員株式会社⽇本経済新聞社新聞社 3,045⼈ (2021年12⽉時点) 新聞を中核事業とし、雑誌、書籍、電⼦メディア、データベースサービス、速報、電波、映像、経済・⽂化事業などを展開 https://www.nikkei.co.jp/ Amazon Braket Amazon S3 国⽴⼤学法⼈お茶の⽔⼥⼦⼤学国⽴⼤学 2,807⼈ (2022年2⽉時点) 1875年（明治8年）に⽇本初の官⽴⼥⼦機関「東京⼥⼦師範学校」として設⽴され、その後 145年余の歴史をもつ国⽴⼤学 https://www.ocha.ac.jp/ 権限設定いただくだけで、直ちに共同研究を開始できました。D-Wave 社が5760量⼦ビットの Advantage をリリースした同⽇に Amazon Braket で利⽤可能だったため、より⼤きな問題に取り組むことができました。⼯藤和恵⽒お茶の⽔⼥⼦⼤学理学部情報科学科准教授

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-supporting-the-quantum- software-research-hub-led-by-osaka-university-in-japan/

⼤阪⼤学 QSRH 2022 年度勉強会前半講義内容受講対象者量⼦技術、特に量⼦ソフトウェアにご関⼼をお持ちの⽅（研究者だけでなく事業戦略、新規事業開発、産学連携、事業投資等をご担当されている⽅々も対象です。） ※期間の途中からの参加も可能（その場合、不参加の講義は動画などオンラインで補講） ※個⼈ではなく企業からの申し込みが必須主催⼤阪⼤学、豊⽥通商株式会社、株式会社QunaSys 共催⽂部科学省委託事業光・量⼦⾶躍フラッグシッププログラム（Q-LEAP）量⼦情報処理（量⼦AI）「知的量⼦設計による量⼦ソフトウェア研究開発と応⽤」協⼒アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 https://qsrh.jp/seminar/

参画企業、学⽣参加者から７名の⽅にワークショップ課題に取り組んでいただきました 2. Amazon Braket を⽤いた応⽤〜QPU における VQE の実装〜 1. Amazon Braket を⽤いた応⽤〜QPUにおけるShorのアルゴリズムの実装〜量⼦ソフトウェア勉強会 2021 QSRH Amazon Braket QPU を⽤いたグループワーク課題

Braket お客様活⽤事例顧客事例紹介ウェビナー (2022年10⽉27⽇実施) 58 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/event-report-braket-case-study-2022/ • 豊⽥中央研究所「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」 • ⼤阪⼤学「量⼦コンピュータｘ量⼦化学計算とAmazon Braket」 • 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」 https://www.youtube.com/ watch?v=pVukBh0TOl4

Amazon Braket Monthly Workshop (Japanese)

Amazon Braket Monthly Workshop (Japanese)

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