[15a-B414-1~9] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

△ [15a-B414-8] パラメータ最適化による抽出型多数決論理を用いた量子インスパイアードイジングマシンの高速化

〇吉田 朝輝¹、島田 萌絵¹、米本 亮哉¹、白樫 淳一¹ (1.東京農工大院工)

キーワード：組み合わせ最適化、イジングスピンモデル、イジングマシン

実社会の様々な場面で現れる組み合わせ最適化問題を解決するため、量子インスパイアード技術を用いたイジングマシンが注目を集めている。これまで我々は、イジングスピンモデルの基底状態探索手法である抽出型多数決論理(Extraction-Type Majority Voting Logic: E-MVL)を提案し、従来手法であるSimulated Annealingを置き換え可能であることを示してきた。今回、E-MVLにおけるスピンの更新回数を表すIterationの最適化を行い、必要な解精度を得るまでの最短の演算時間について検討した。