NASAのジェット推進研究所は、ディープ・スペース・ネットワークの渋滞緩和にマイクロソフトのAzure Quantumを採用
アラン・ボイル著
マイクロソフトは、量子にヒントを得たアルゴリズムがシアトルの交通渋滞を解消するのに役立つことを実証したが、NASA の惑星間データ交通渋滞も解決できるのだろうか?
NASA ジェット推進研究所のプロジェクトの初期結果はそれが可能であることを示唆している。
マイクロソフトのAzure Quantumチームは、JPLと協力して、ディープ・スペース・ネットワーク（Deep Space Network）の通信ウィンドウ管理の最適化に取り組んでいると発表しました。このネットワークは、カリフォルニア、スペイン、オーストラリアに設置された巨大な無線アンテナを活用し、ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡やNASAの火星探査車など、30機以上の宇宙探査機との通信を行っています。
これらすべてのプローブとの通信スケジュールを最適化するには、特に DSN が高帯域幅のデータ転送に対する需要の増加に対応する必要があるため、大量のコンピュータ リソースが必要になります。
「容量は大きなプレッシャーだ」と、JPLのDSN副所長マイケル・レベスク氏は最近のニュースリリースで述べた。
幸いなことに、スケジュール最適化はAzure Quantumのアルゴリズムの得意分野の一つです。このアルゴリズムは量子コンピューティングの原理に着想を得ています。量子コンピューティングでは、情報は必ずしも1と0という固定的な値ではなく、処理中に複数の値を同時に反映することができます。これらのアルゴリズムは、まだ初期段階にある量子コンピュータではなく、従来のコンピュータ上で実行されます。
Azure Quantum はブログ投稿で、JPL のスケジューリングプロセスを効率化する取り組みの進捗状況を報告しました。プロジェクト開始当初、チームはスケジュール作成に 2 時間以上を要していました。量子コンピューティングに着想を得た最適化アルゴリズムを導入したことで、この時間は 16 分に短縮されました。カスタムソリューションにより、スケジューリング作業はさらに短時間で、わずか 2 分で完了しました。
開発の初期段階では機能が限定されたスケジュール ツールが作成されましたが、Azure Quantum では、より幅広い要件を組み込むためにプロジェクトを継続していると述べています。
Azure Quantum の最適化の恩恵を受けるのは、JPL のスケジューラーだけではありません。2019 年には、マイクロソフトはフォードと協力し、シアトル地域の交通流シミュレーションで渋滞緩和を実現しました。2020 年には、豊田通商が交通信号のタイミングを最適化するための実験に参加しました。そして先月、マイクロソフトと KPMG は、Azure Quantum が実世界の幅広い最適化問題に対応できるかどうかをテストすると発表しました。
