日立製作所は2022年12月16日、同社が開発する疑似量子コンピューター「CMOSアニーリング」を活用し、従来適用していた機械学習モデルの予測精度を向上させ、材料開発の期間を約20％短縮できることを性能検証から試算した。同取り組みは、積水化学工業と共同で行う検証の一環だ。
日立はIoT（インターネット・オブ・シングズ）基盤「Lumada」を、機械学習などを適用し材料開発を効率化する「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」において活用する。積水化学工業と取り組むのは、材料実験データを基に機械学習の手法である決定木を用いた予測モデルを構築し、材料開発において最適な条件を探索するというものだ。
今回の検証では、決定木で最適な複合条件を選び出す問題において、CMOSアニーリングを使うことで、予測精度の向上を実現した。過去の100個の素材開発データを基に、従来技術と新技術それぞれで性能予測を実施した結果、従来と比べて検証にかかる実験期間が約20％低減するという試算が出た。
CMOSアニーリングを適用するための問題形式の変換と、複合条件での分類を可能にする決定木アルゴリズムを新たに開発することで、今回の結果につながった。同技術は、Lumadaの「材料開発ソリューション」において実用化を進める。
