量子コンピューティング×ロボティクス レクチャー資料

2025/11/13に大阪で開催した、量子コンピューティング×ロボティクス 勉強会のレクチャー資料です。

Transcript

1. 量子コンピューティング × ロボティクス 勉強会 @大阪
2. [ レクチャー担当 ] Kazu(かず) @mi_qc_kazu JQCA認定講師 / 京大院生 マテリアルズ・インフォマティクス (MI) 量子アルゴリズム for 量子化学計算/材料開発 Kaggle Expert, 生成AI活用プロダクト開発 量子技術による社会変革・産業応用に貢献したい
3. 私も まだまだ 勉強中です。 間違い や 補足 などあれば、 是非 指摘してください！
4. 本日のテーマは 量子コンピューティング × ロボティクス
5. まずは、 量子コンピューティング について 簡単に。
6. 近年、量子コンピュータは、 「次世代の高速計算機」として世界中で 注目されている。 なぜ 高速な計算が 可能なのだろうか？
7. 量子コンピュータ特有の計算原理により、 『解に辿り着くまでの計算ステップ数を 大幅に減らす』ことで、計算時間を短縮する。 一つ一つの処理を、従来コンピュータより 早く実行できるわけではない。 ✘ なぜ 高速な計算が 可能なのか？
8. https://www.leapleaper.jp/2023/07/28/quantum-computing-basics-reprise 「ビット」で情報を表現する従来コンピュータと異なり、 量子コンピュータでは「qubit」を用いて情報を表現。
9. 量子コンピュータでは、 量子ビット（qubit）が持つ、２つの性質 「重ね合わせ」 「量子もつれ」 を利用することで、高速計算を実現する。
10. 「重ね合わせ」 「量子もつれ」 1つの量子ビットが、 “観測”されるまでの 間、 複数の状態を同時に 保持している状況 2つの量子ビットが、 互いに”独立ではなく”、 お互いに相関しながら 存在している状況 大量のパターンの情報を、 限られた量子ビットで、 同時に表現でき、１回の 計算ステップで処理できる。 相互作用関係を持たせた 複数の量子ビット（情報） を同時に操作できる。 どんな状況？ どう活用？
11. 量子コンピュータでは、量子ビット (qubit) に対し、 ①初期化 ②操作 ③測定 の 3ステップを繰り返す。 https://www.mki.co.jp/knowledge/innovation/column101.html 情報の最小単位で ある量子ビットを、 初期状態（0や重ね 合わせ状態）にす る。 決められた手順（量子アルゴリズム） に従い、量子ビットを連続的に操作 （制御）して、量子ビットの状態を 変換する。 最終的な量子ビット の状態を読み出し、 計算結果（解）を得る。
12. ※注意 「③測定」により、重ね合わせ状態は失われ、 量子ビットは、０/１ の状態が確率的に決定する。 量子アルゴリズム(②操作)は、最適解を得る確率を 高める手法であるが、得られた解は絶対ではない。 複数回の測定結果から統計的に解釈する必要がある。
13. 量子コンピューティング手法には、 「量子ゲート方式」 「量子アニーリング方式」 の２種類がある。
14. 「量子ゲート方式」 量子回路に従って、量子 ビットの状態を順に操作し、 最後に量子ビットの状態を 「測定」して、計算結果と して読み出す手法。 『量子回路』とは？ 量子アルゴ リズムに基づいて配置した、量子 ゲート(量子ビット操作)の羅列 https://www.mki.co.jp/knowledge/innovation/column101.html
15. 「量子アニーリング方式」 組合せ最適化問題に特化。 事前に「数式を最小化する変数の組合せ（解）を求める問 題」に変換し、各変数に量子ビットを割り当てる。 全ての解の候補を同時に表現した上で、 アニーリング操作で解を絞り込み、高速計算を実現。 https://www.mki.co.jp/knowledge/innovati on/column101.html
16. 超伝導 イオントラップ 中性原子 光量子 様々な物理系における２準位系がqubitと対応づけられる。 これらを制御するためのハードウェア開発競争が過熱している。 シリコン https://wired.jp/article/vol56-quantumpedia-entanglement-dictionary/
17. 次に、 ロボティクス について 簡単に。
18. 「センサー」 「駆動系」 「知能・制御系」の ３大要素を持つ機械システムを『ロボット』という。 https://solution.itage.jp/2022/04/06/17904/
19. この『ロボット』は、 近年、「Physical AI」の進化と共に 注目を集めている。
20. 『Physical AI』 とは？ ロボットや自動運転車など “物理空間で稼働する自律 型マシン” が、 周囲を認識・学習しながら 複雑な行動を取れるように するAI技術 https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2508/06/news014.html
21. CES2025 において、 NVIDIA CEO Jensen Huang 氏が 『Physical AI』を 次世代のAIの潮流と位置づけた。
22. 『Physical AI』の進化により、 ロボットにおける『知能・制御系』への AI活用が進み、 ロボティクスの高度化が実現するだろう。
23. どう密接に関連しているのか？ 量子コンピューティング × ロボティクス
24. 量子計算の活用ポイントの１つは、 ロボットの「知能・制御系」における、 迅速 かつ 高精度な 最適化計算
25. 量子コンピューティング × ロボティクス の関連性を、 まずは、最新の研究事例から探る
26. 量子コンピュータによる多関節ロボットの姿勢制御手法が、 芝浦工大・早大・富士通により発表された（2025/8） DOI: 10.1038/s41598-025-12109-0
27. ロボットの各関節の動きを量子ビットで表現しつつ、 関節間の連動性を量子もつれで再現した量子回路を用い、 順運動学計算（関節角度から手先位置を求める計算）を実施。 古典的手法と比べ、計算速度と精度が向上した。 https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2509/10/news064.html
28. ロボットの「知能・制御系」における、 迅速 かつ 高精度な 最適化計算 に 量子コンピュータを活用できた研究事例 ✘ 関節数の増加に伴い、状態数の組合せ爆発が発生。 ✘ 全身多関節モデル(17関節)の運動計算が実行できない。 課題
29. 量子コンピューティング × ロボティクス の関連性を、 RFID搭載プラレールによる衝突回避 システム から探る
30. blueqatらのグループは、「プラレールの衝突回避」を題材 とした、量子技術×ロボットの教育的なデモを公開した https://www.youtube.com/sh orts/3E9RD6BslfM
31. 疑似量子アニーリングを用いることで、リアルタイムで 最適解(分岐スイッチの動作方向)を導き出すことができた https://vigne-cla.com/a025/
32. 「センサー」 「知能・制御系」 「駆動系」 ⑤サーボモーター でポイント制御 ①RFIDタグ で列車の位置 情報を取得 ②未来ルートをシミュレーション ③量子アニーリングで最適化計算 ④衝突回避する最適ルートを瞬時に決定 https://youtu.be/AlpxSLyj7P0 https://vigne-cla.com/a025/ https://vigne-cla.com/a020/
33. 「センサー」 「知能・制御系」 「駆動系」 何を認識する必要が あるか？ どんなセンサーを使 用するか？ 何を計算する必要が あるか？ 量子計算は活用でき そうか？ どんな量子アルゴリ ズムが使えるか？ マシンの制作は、身 近なもので実現でき そうか？ マシンの駆動に、ど んなアクチュエータ を使用するか？ 本勉強会では、ロボット3大構成要素それぞれに関して、 具体的なアイデアとその実現方法を議論したい。