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量子コンピュータのMLOps

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量子コンピュータを使った機械学習基盤のクラウド実装の概要について、課題点や実装方法をまとめました。

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量子コンピュータのMLOps

  1. 1. 量子コンピュータのMLOps 人類の解けない問題を解く
  2. 2. 企業概要 企業名 MDR株式会社 所在地 東京都文京区本郷2-40-14(本郷三丁目駅徒歩1分) 設立 2008年 資本金 1億3,000万円(資本準備金94,986,050円) 事業内容
 量子コンピュータフルスタック開発 
 従業員
 16名程度(パートタイム・アドバイザー含む) 

  3. 3. 自己紹介 湊雄一郎(みなとゆういちろう) MDR株式会社 代表取締役 1978年 東京都世田谷区生まれ 2004年 東京大学工学部建築学科卒業(構造計算力学) 2005年 株式会社隈研吾建築都市設計事務所勤務 2008年 MDR株式会社設立〜現在に至る 2008年 環境省エコジャパンカップ・エコデザイン部門グランプリ 2015年 総務省異能vation最終採択 2017年 内閣府ImPACT山本プロジェクト、プログラムマネージャー補佐 建物の設計やインテリアデザイン、図面が引けます!
  4. 4. アプリケーションからハードウェアまで一貫して開発するチーム 東京大学出身者を中心とした開発体制と、金融業界出身者による財務体制。 東京大学(工学部)建築学科卒 総務省異能vation 内閣府ImPACTプロジェクトPM補佐 CEO 湊雄一郎 才田大輔 ソフト・ミドル ハード ゴールドマン・サックス モルガン・スタンレー コロンビア大学院博士課程中退(修士号取得) 東京大学(工学部)化学生命工学科卒 三菱銀行(現三菱UFJ銀行)勤務後、
 ㈱エービーシーファイナンス取締役
 中央大学(法学部)卒
 調達 財務・経理 営業・管理 CFO 竹林陽一 中村人哉石原眞二 東芝 研究開発センター 東京大学工学系研究科電子工学専攻 (工学博士) 東京工業大学イノベーション専攻 (博士後期課程修了) 東芝 研究開発センター PwCC(現IBM)戦略部門IT戦略部門日本統括 ソニーグローバルソリューションズ経営企画部門長

  5. 5. 重点取り組み分野 ・量子シミュレーション
 ・組合せ最適化
 ・量子機械学習
 ・金融(セキュリティ・リスク管理)
 ・自動車(自動運転)
 ・創薬材料(第一原理計算・シミュレーション)

  6. 6. MDRの競合はGoogleや世界の大手企業 MDRは現在量子コンピュータの世界的な知名度が高まっている。 独自設計の磁束量子ビット型の超電導量子ビットを開発成功 https://quantumcomputingreport.com/
  7. 7. 2100名を超える量子コンピュータアプリコミュニティ 一度のイベントで300-500名の集客 オフライン2100名 オンライン1500名 https://qnn.connpass.com/
  8. 8. 量子コンピュータ 「量子力学」の原理を応用して計算 量子アニーリング・イジング 最初に値を設定して解く組合せ最適化専用マシン 量子ゲート 時間ごとに量子ゲートを変えて計算する汎用マシン 米国や中国中心の取り組み 日本やカナダ中心の取り組み 計算時間 q[0]
 q[1]
 H H H H H H X X H H X X H H 計算時間 量子ゲート 量子ビット 測定 量子ビット 相互作用Jij 縦磁場h 現在日本で話題になる2方式
 汎用計算のできる量子ゲートと、組合せ最適化問題に特化した量子アニーリング・イジングがある。
  9. 9. 0 1 1 0 0 1 0 11 1 00 「粒子」 「波」 量子とは? 古 典 の 世 界 量 子 の 世 界 サ イ ズ 大 小 物質の大きさが一定以下になると量子力学という 新しいルールが適用される。そのうち粒子と波の 使い分けを計算に応用するのが量子コンピュー タ。
  10. 10. Pythonで簡単量子コンピュータプログラミング -------------------------------- pip install blueqat -------------------------------- from blueqat import Circuit Circuit().h[0].cx[0,1].m[:].run(shots=100) Counter({'00': 48, '11': 52})
  11. 11. ゲートの基本 量子ビットの初期化、ゲート演算、測定の基本ステップ。 X M M |0〉 |0〉 ①初期化 ②ゲート演算 ③測定 M|0〉 X X Y Z H パウリゲート アダマールゲート CNOTゲート ETC... フロントエンドサーバー バックエンド計算ノード アルゴリズ ムレイヤー (量子ゲー ト) 誤り訂正 付きの論 理ゲート構 成 量子ゲートチップ 現在の量子コンピュータにはデジタル化回路が抜けている
  12. 12. 量子と従来型のハイブリッドが基本
 主流の量子コンピュータと既存計算機のハイブリッド計算アルゴリズム Variational Quantum Eigensolver 量子計算機 既存計算機 量子計算1 量子計算2 量子計算3 最 適 化 計 算 新規パラメータの割り当て
  13. 13. 量子アニーリング・イジングの演算方式
 QUBOもしくはイジングで数式を作り、それから最適解を計算機で探索する。 ライブラリ(標準python) QUBO(数式) QUBO(上三角行列) イジング(上三角行列) イジングマシン アプリ ミドル ハード QUBO変換 答え(イジング) 答え(QUBO) arXiv:1512.02206v4 [quant-ph] 22 Jan 2016 What is the Computational Value of Finite Range Tunneling? 最適解 こういうのは局所解
  14. 14. AWSにおける量子クラウドシステム Quantum Machines Simualtor EC2-GPU Instances User Auth & Account Project Management Resource Management Internet System Laboratory cloudfront route53 code commit sagemaker dynamodbrds api gateway cloud watch AWS Direct Connect Amazon Cognito Amazon Simple Storage Service (S3)
  15. 15. 1、セキュリティー セキュリティは対外的にも最も重要なクラウドサービス構築上の課題である。利用者が安 心して自分のデータを預けられるシステムの構築を目指す。 ・DDos対策:悪意ある大量データ送付 ・フロントエンドインターフェイス:ユーザー側から不正なプログラムの送付 ・事前の診断:プラットフォームおよびコード診断 ・ログ:セキュリティ事由が起こった際の早急な原因究明 ・運営管理:管理者を含むバックヤードの運営からの不正なアクセス これに限らず多大なセキュリティ対応要件が存在する。
  16. 16. セキュリティリスク(どこに穴があるか) フロントエンドサーバー 量子マシン シミュレータ ユーザーアカウント管 理 プロジェクト管理 リソース管理 世界中 場所A 実験室 悪意ある内部操作用プログラムの送付悪意あるデータ大量送付 踏み台サーバー 管理者環境からの悪 意ある内部操作用プ ログラムの送付 バックエンド計算ノードへの(からの) 悪意あるプログラムの流出入 アカウントの不正ログイン 事前のシステムのチェックとコード診断 (運用開始半年前からテスト開始) ログ・エラー管理 とりあえず責任問題・ニュースになる
  17. 17. 2、データ量の処理 データ量の増大はサーバー処理能力への負担となり、その負荷はそのままコストへと反 映される。事業化に向けてスケールアウトしても耐えうるシステムの構築は重要課題。 ・SDKからのデータ送信:SDK開発キットから送付されるデータが増大 ・帯域のボトルネック:システム全体の通信のボトルネック ・DB保存領域の圧迫:データベースへ保存可能か、ファイル形式での保存か SDK(Software Development Kit):あるシステムに対応したソフトウェアを開発するため に必要なプログラムや技術文書などをひとまとめにしたもの。
  18. 18. データ量の処理とコストと利便性 フロントエンドサーバー 量子マシン シミュレータ イジング相互作用、局所磁場とか世界中 場所A 実験室 ダメぽい このあたりはデータ量はほぼ内部なので大丈夫! 計算頻度が大問題! 計算頻度と1回のデータ量が問題 >>コストに跳ね返る 計算できる内容や SDKの開発に関係する サンプリング?状態ベクトル返すの?
  19. 19. 3、量子マシンへの負荷 開発中の量子マシンへの多大な負荷はメンテナンスを含めて運用を難しくする。メンテナ ンス中でもユーザビリティを損なわないフロントエンド設計と、量子マシンへの過度なジョ ブのキューがたまらないようなシステム設計が大事となる。 ・量子マシンへの計算を待つジョブ列の限度設計 ・エラー時のジョブ再投入の設計、ジョブが行方不明になった時の再投入 ・メンテナンス状態のユーザーへの告知、シミュレータなどの代替マシンへの誘導
  20. 20. フロントエンドサーバー 量子マシンへの負荷とユーザー利便性 量子マシン シミュレータ 世界中 場所A 実験室 こっちは予算次第 >< ユーザーはただ量子マシンを 便利にたくさん使いたいだけ メンテナンスもあるし、待っ てもらうしかない 何secで結果が戻るか 量子マシンを使わなくていい処理 は何かしら直接返したい (ユーザーが納得する結果) フロントサーバーにすら 到達しない処理も 処理待ち、、、
  21. 21. 4、開発者への配慮 これらクラウドシステムはとても内部では複雑な処理と設計が行われている一方で、開発 者ユーザーは利便性を最優先とし、最も簡単で利便性の高いシステムを選ぶ。持続的に システムを維持するために開発者への配慮が求められる部分が難しいところである。 ・継続的なサポート体制と問い合わせ体制 ・豊富な事例と説明、チュートリアル ・SDK開発キットのバージョン管理の徹底とユーザーへの告知とサポート ・APIの容易な利用を可能とするツール群の整備 ・事業化を前提とする際には提供サービスの安定性 ・免責事項と利用規約の徹底
  22. 22. SDK(開発キット) 開発者への配慮(快適性と安定性) フロントエンドサーバー 量子マシン シミュレータ 世界中 場所A 実験室 もちろんがんばれる 24時間365日年中無休で VQE 1000shots*1000回 もう勘弁して 処理待ち、、、 量子コンピュータで仮想通貨開発したい けど日本語のドキュメントないの? 量子コンピュータが動かなくて仮 想通貨損したどうしてくれる .qaoa(step=24).run(shots=100) (‘#)%’)(%()&IW’()’#”$(0)#”(
  23. 23. まとめ 一般的にクラウドサービスの設計は主に量子マシンの不安定稼働に対してのロバスト性 をどう確保するかによる。ユーザー側のフロントエンド技術、バックエンドサーバーサイド はユーザー側とのやりとりと同時に、バックエンドの量子マシン演算ノードもしくは古典計 算機シミュレーション演算ノード(通常はこちらの方が安定しているが、技術的には難しい こともある)に対してのロバスト性やエラーのハンドリングが最も難易度が高い。 イジングマシンのようにハミルトニアンをベースにシステムが構築されている場合には、ハ ミルトニアンをどうクラウドサーバー側で管理するかという部分にもこれまでの古典計算機 では出てこなかった課題や新規技術の開発余地がある。クラウドサービスに関しても最新 の古典計算技術をふんだんに活用して構築する必要がある。
  24. 24. 24 本資料のお問い合わせ先 企業名:MDR(エムディーアール)株式会社 所在地:東京都文京区本郷2-40-14-3F 事業内容:量子コンピュータ開発 問合せ先:info@mdrft.com ウェブサイト:https://mdrft.com

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