[17a-PB02-1~9] 23.1 Joint Session N "Informatics"

[17a-PB02-9] Study on process optimization using quantum annealing

〇(B)Koki Mano¹, Kentaro Kutsukake^2,5, Kota Tanno³, Kota Nakano³, Shingo Maruyama⁴, Toru Ujihara^1,5 (1.Fac. Eng. Nagoya Univ., 2.AIP RIKEN, 3.IMR Tohoku Univ., 4.Grad. Sch. Eng. Tohoku Univ., 5.IMaSS Nagoya Univ.)

Keywords:quantum annealing, machine learning, optimization

量子アニーリングは、量子効果を利用した組合せ問題を得意とする最適化技術であり、すでに商用利用も開始され普及が進みつつあるが、ユースケース開拓が課題である。本研究では、量子アニーリングを連続値最適化に適用するためのライブラリCONBQAを利用し、プロセス最適化（太陽電池パラメー タの最適化）を題材に、従来の機械学習を用いる場合との比較から、その利点と課題を検討した。