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光で組み合わせ最適化問題を解く「量子ニューラルネットワーク」とは？（2/4 ページ）
量子ニューラルネットワークによる組み合わせ最適化問題の解き方
量子ニューラルネットワークは、スピンをレーザーの位相に置き換えた。イジングモデルでは、相互作用する2つの状態がなければならないので、まずレーザー光の位相が0とπ（パイ）の2つだけとなるような位相感応増幅機を開発した。これにより、2つの位相の光パルスを確率的に作り出す光パラメトリック発振器（Optical Parametric Oscillator: OPO）が出来上がる（図3）。
図3 光パラメトリック発振器（OPO）による人工スピンの生成（出典：NTT）
OPOの数は、レーザーのパルス間隔が短いほど、また光ファイバーの長さが長いほど大量に生成できる。OPOが多ければ多いほど、大きなサイズの問題が解けることになる（巡回セールスマン問題で言えば、より多くの都市を対象にした計算ができる）。
NTTによる実験では、一度に約5000個のOPOを1つの光システムで発生させることに成功している。このOPOが、いわば磁石（=人工スピン）である。Sを向いているかNを向いているかに相当するのは、発振する光が0位相なのかπ位相なのかである。
では磁力（磁石間の相互作用）はどう設定されるのだろうか。それを説明するのが図4に示す量子測定フィードバックシステムだ。OPOパルスの一部を取り出し、位相と振幅を測定し、1つ1つのOPOの適切な相互作用の強さを計算し、その結果で「注入光パルス」を変調して光ファイバー内に入れる。それが光ファイバー内のOPOに作用して、やがて全体のエネルギーが低くなる方向で落ち着いていく。
図4 量子測定フィードバックによる量子ニューラルネットワークの実現（出典：NTT）
これが量子ニューラルネットワークのごくおおまかな仕組みである。神経系に置き換えて言えば、OPOパルスがニューロンであり、量子測定フィードバック回路がシナプス結合（ニューロン同士の結合部分）ということになる。
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