Norma、量子技術を用いてAIの計算負荷を軽減する戦略を公開
2026年10月15日 · 読了 1 分
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量子コンピューティング企業のNormaは、大規模な人工知能の神経網における演算負担を軽減するための戦略である「QC4AI」を推進します。
同社は、量子最適化アルゴリズムの計算負荷を下げる技術と、AIを活用した量子プログラム開発環境を基盤として、神経網の軽量化技術を開発する計画です。この技術を物理的AIなどの多様な分野へ拡大することを目指しています。
Normaが開発した「SAFE ma-QAOA」という手法は、量子近似最適化アルゴリズムの学習過程における反復計算を削減し、最適化効率を高めるものです。20キュビット規模の特定のスピンガラス問題をシミュレーションした結果、量子処理装置の微調整負担を推定する指標が、比較方式より94.5%減少しました。ただし、この数値は実際の量子ハードウェアの実行時間や費用を直接測定したものではなく、変数の数と反復回数に基づく推定指標であるとしています。
また、同社はAIを用いて量子コンピューティングの開発を支援する「AI for QC」領域も推進しており、生成AIと開発環境を接続して自然言語でアルゴリズムの作成を依頼できる「Q Platform MCP」を提供しています。このシステムはモデルコンテキストプロトコルを通じてプラットフォームの機能を呼び出しますが、コードの細かな調整やエラー修正には依然として人間の介入が必要であると説明しています。
背景として、国際エネルギー機関の2026年の報告書では、世界的なデータセンターの電力消費量が2025年の485テラワット時から2030年には950テラワット時へとほぼ倍増し、AI中心のデータセンターの消費量は約3倍に増えると予想されています。こうした状況の中、Multiverse ComputingやIonQ、Fraunhofer IISなどの海外機関も、量子技術を用いたモデル圧縮や学習効率化の研究を進めています。