NTT Research Inc., ein Geschäftsbereich von NTT, gab bekannt, dass Wissenschaftler des Tokyo Institute of Technology (Tokyo Tech) und NTT Research erfolgreich komprimierte Abtastung als erste Anwendung der Cyber Coherent Ising Machine (Cyber-CIM) entwickelt haben, einem quanteninspirierten Algorithmus, der in Zukunft auf einer modernen digitalen Plattform oder einer hybriden quantenklassischen Maschine implementiert werden kann. Sie teilten ihre Ergebnisse in einem Artikel mit dem Titel oL0 regularization-based compressed sensing with quantum-classical hybrid approach,o veröffentlicht im Mai 2022 in der Zeitschrift Quantum Science and Technology. Compressed Sensing ist eine Signalverarbeitungstechnik, die unter anderem in der medizinischen Bildgebung und in der Astronomie eingesetzt wird. Sie erfordert eine extrem hohe Verarbeitungsleistung auf bestehenden Computern, um große Datenmengen ohne nützliche Informationen zu verwerfen.

In einer Übung zur Optimierung der L0-Regularisierungs-basierten komprimierten Abtastung (L0-RBCS) näherte sich das Cyber-CIM der theoretischen Grenze der komprimierten Abtastung und übertraf die üblicherweise verwendete Standardmethode. L0-RBCS ist ein nicht-deterministisches kombinatorisches Problem mit polynomialer Zeit (NP), das eine spärliche Regularisierung mit L0-Norm für die Regressionsanalyse unter der Bedingung maximaler Nullelemente für ein Quellsignal verwendet. Die spärliche Regularisierung mit L1-Norm führt sowohl eine Variablenauswahl als auch eine Regularisierung durch, eine Technik zur Reduzierung von Fehlern und zur Vermeidung von Overfitting.

Die häufig verwendete L1-RBCS-Methode mit dem Least Absolute Shrinkage and Selector Operator (LASSO) verwendet eine rechnerisch einfachere, aber weniger genaue Form der spärlichen Regularisierung, die sich dem Compressed Sensing durch Annäherung nähert. Diese gemeinsame Forschungsarbeit von Tokyo Tech und NTT Research ist das Ergebnis einer im Jahr 2020 unterzeichneten Vereinbarung, die eine Zusammenarbeit zwischen dem NTT Research Physics & Informatics (PHI) Lab und dem Labor von Dr. Toru Aonishi an der Tokyo Tech School of Computing vorsieht. Co-Autoren des Papiers mit Dr. Aonishi sind Dr. Kazushi Mimura von der Hiroshima City University, Dr. Masato Okada von der University of Tokyo und PHI Lab Director Yoshihisa Yamamoto.

NTT Research finanziert ein auf fünf Jahre angelegtes Cyber-CIM-Projekt mit Tokyo Tech, das auch Arbeiten zur Entdeckung von Medikamenten umfasst. Sowohl Compressed Sensing als auch die Entdeckung von Medikamenten sind NP-schwere kombinatorische Optimierungsprobleme, für deren Lösung ein CIM speziell entwickelt wurde. Das CIM ist in seiner Cyber- und physischen Konstruktion ein dichtes Netzwerk optischer parametrischer Oszillatoren (OPOs), die so programmiert sind, dass sie Probleme lösen, die auf ein Ising-Modell abgebildet werden. Das Ising-Modell ist eine mathematische Abstraktion von magnetischen Systemen, die aus miteinander konkurrierenden Spins oder Drehimpulsen fundamentaler Teilchen bestehen.

Frühere Arbeiten haben sich hauptsächlich darauf konzentriert, wie Quantenoszillator-Netzwerke kombinatorische Optimierungsprobleme lösen. Dies ist die erste bekannte praktische Anwendung des Cyber-CIM. Das von den Autoren vorgeschlagene quantenklassische Hybridsystem führt CIM und klassische digitale Verarbeitung (CDP) in abwechselnden Schritten durch. Um die Leistung des Cyber-CIM-Algorithmus bei der Lösung der L0-RBCS zu bewerten, führten sie eine verkürzte stochastische Wigner-Differentialgleichung (W-SDE) als Modell für ein System mit einer Anzahl von OPOs ein.

Die W-SDE gehört zur nicht-theoretischen Phasenraum-Methode der Quantenmechanik, die erfunden wurde, um die Unmöglichkeit (aufgrund der begrenzten Ressourcen moderner digitaler Computer) einer direkten numerischen Simulation in einem offenen Quantensystem mit Dissipation zu umgehen. Die makroskopischen Gleichungen wurden durch Anwendung der statistischen Mechanik auf die W-SDE abgeleitet. Was in dem Papier demonstriert wurde, ist die Anwendung von L0-RBCS auf das Cyber-CIM, das jetzt auf einer modernen digitalen Plattform eingesetzt werden kann.

Das Konzept kann jedoch in der Zukunft auf eine hybride quantenklassische Maschine ausgeweitet werden. Das Papier erwartet in diesem Szenario eine bessere Leistung, einschließlich geringerer Energiekosten, aber diese Vorhersage muss noch an einer physischen Maschine getestet werden. Vorerst konzentriert sich das Team weiterhin auf die Interaktion zwischen CIM und Anwendungen.