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唯一の判断材料は、イジングモデル(統計力学)で解きたい問題を表現できるかどうかじゃない? 何か解きたい問題があったときイジング問題に変換してから計算してる人って大学の先生以外で知らない。

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1906/03/news033_3.html

現実にある組み合わせ問題を量子アニーラで解くためには、まず問題をイジングモデルの目的関数に合う形に直さなければならない。

 「イジングモデルを使うのは大変。問題を無理やりイジングモデルに落とし込んであまり良いことになったことがなかった」と湊さんは振り返る。

 「実際使ってみると、最初の1カ月で諦めてしまう人が多い。論文では『できる』と書かれていても、実務的にはおぼつかなかった」(同)

 湊さんによれば、海外の量子コンピューティング関連企業も量子アニーラを試して同様の結論に至っているという。
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量子コンピュータが性能を発揮する分野として、
静的な分野と、動的な分野があります。

静的な分野とは、創薬や材料などと言う、
一度問題を解いたら答えが分かる物です。

これに対して、動的な問題とは、常にデータが変化
するもので、会話のAIや、交通、マッチング
そして金融などがこれに当たります。

ビジネスとしては、動的な問題の方が興味深いです。

東芝では、様々な問題の研究をしていますが、
これはその一つで、世界初です。

技術からビジネスに転換するには、単純に優れた
技術を提示するだけではなく、実績を見せ、
データとのアクセスを作り、そしてアプリケーション
として、発展させる事が大切です。

なので、我々は、量子コンピュータと、データと
アプリを同時に行う事を大切にしています。

まだこれは、はじまりにすぎません。
うおーこれはすごい。HFT もここまで来たかという感じ。競合ひしめくマーケットで実際に勝てるのかは分かりませんが、もし勝てるならすごい。莫大な利益を生むでしょうね。
FPGA までなら金融機関単独でもやれていますが、量子技術を使うとなると東芝や IBM のように実際にそれに取り組んでいる企業と組まないと難しそうなので、実はまだこういったテクノロジーを実際の取引に応用できているケースってほぼないのではないかなぁと思ったりしました。まさに金融テクノロジー最前線。

以下の記事が参考になりました。

「量子理論の副産物に過ぎなかった」──東芝の「量子コンピュータより速いアルゴリズム」誕生秘話
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1907/30/news030.html

為替アービトラージ計算の実装(イジングモデル)
https://blueqat.com/yuichiro_minato2/35f34240-2515-4195-b63f-c37ea77206f4

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あまり詳しくないですが、金融業界で量子技術を活用できるとすれば ① マッチング最適化(今回のケース)② シミュレーション高速化(デリバティブなどのリスクのリアルタイム分析)だと思います。当然各社ともに色々な取り組みをしているわけですが、日本発という意味では今後も東芝のニュースが気になります!この分野で世界で戦えているのはすごい!
超高速でせどりすることに本質的な価値はないと思いますが、今のところ量子計算にはそれくらいしかできないということでしょう。
瞬時に動的な最適化が必要(刻一刻変化するものに対してその瞬間ごとに最適な組み合わせを提示しなくてはならない)という意味では面白い応用先だと思います。
マクロモデルの加速シミュレーションが容易になってくるなら、夢が広がります。

前提やパラメータ、モデルそのものも異なる 何通りものマクロモデルが パラレルで一斉に未来を垣間見せてくれ、結果だけではなく、前提やパラメータなど インプットの良し悪しからも洞察を得ながら、加速未来を現実に落とし込んでいく、そのサイクルをより高速に回したり、AIに学習させたり。

そんな人間主体の学習モデルを、MaaSのリアルタイム配車や、指定席ではないジャストインタイム型の物流などに使ってみたい。
株式会社東芝(とうしば、英語: TOSHIBA CORPORATION)は、日本の大手電機メーカーであり、東芝グループの中核企業である。 ウィキペディア
時価総額
2.17 兆円

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