D-Wave Quantum Inc.は、2つの異なる量子コンピューティングのアプリケーションにおけるマイルストーンを発表しました：Ford Otosanにおけるハイブリッド量子-古典的生産スケジューリングシステムの導入と、日本たばこ（JT）との共同による量子支援創薬の実証実験の完了です。両プロジェクトともD-Waveのアニーリング量子コンピューティング技術を活用し、産業および科学的な文脈での応用事例を実証しています。
Ford Motor CompanyとKoç Holdingの合弁会社であるFord Otosanでは、D-Waveの量子ハイブリッドソルバーがフォード・トランジットラインの車両生産順序付けに統合されました。同一ライン上で1,500以上の車両バリエーションが生産される中、ボディショップ、塗装工場、組立工程からの制約を考慮した生産順序の決定は、高次元の最適化タスクとなります。Ford Otosanは、D-WaveのLeap™量子クラウドサービスを使用して、独自および오픈ソースの古典的ソルバーを上回る性能で車両順序付けを最適化し、生産の混乱を最小限に抑えました。ハイブリッド量子アプローチにより、1,000台の車両に対するスケジューリング時間が、社内の古典的ソルバーの10分、オープンソース手法の1時間以上と比較して、5分未満に短縮されました。導入されたアプリケーションは現在稼働中で、他の製造段階にも拡張されています。
一方、D-WaveとJTの医薬品部門は、低分子医薬品候補の生成設計を加速することを目的とした量子ハイブリッド実証実験を完了しました。この共同研究では、トランスフォーマーベースの生成アーキテクチャなど、大規模言語モデル（LLM）のトレーニングループにD-Waveのアニーリング量子プロセッサを統合しました。共同チームは、量子サンプリングが化学的に有効で薬物様の分子の生成を改善できるかどうかを評価しました。QPU支援のLLMトレーニングは、ベースラインの古典的トレーニングのみと比較して、より高い薬物様性の定量的推定値と、より広範な有効構造を持つ分子を生成しました。アニーリング量子コンピュータは、より低エネルギーのサンプルを生成するために使用され、これらがモデルの学習プロセスに組み込まれました。JTは、分子探索のための生成モデルトレーニングにおいて、アニーリング量子コンピューティングが古典的手法を上回ることが示された初めての事例だと報告しています。
両イニシアチブは、量子コンピューティングをドメイン固有のアプリケーションに統合する継続的な取り組みを反映しています。Ford Otosanの場合、生産効率とスループットにリアルタイムで影響を与える制約付き産業最適化に焦点を当てています。JTの場合は、創薬パイプラインの前臨床段階に貢献する、特性制約下での分子構造生成に重点を置いています。両プロジェクトとも、D-Waveのアニーリングプラットフォームは単独ではなく、ハイブリッド量子-古典的ワークフローの一部として使用され、応用設定における近期の量子優位性のための相互運用性とアルゴリズムの共同設計の重要性を強調しています。
Ford Otosanは製造プロセスの他のセクションへの量子最適化の拡大を計画しており、JTは医薬化学応用のための量子強化生成モデルのさらなる活用を検討しています。両共同研究とも、D-Waveのプロフェッショナルサービスチームのサポートを受け、そのクラウドベースのインフラストラクチャを活用して、スケールされた量子実験を実施しました。
2025年3月31日
