量子アニーリングを用いたレビュアー割当最適化の検討

抄録

HPCI利用研究課題の審査におけるレビュアー割当問題においては、申請課題とレビュアー候補の数が増えると組合せの数が爆発的に増えるため、AIで計算した申請課題とレビュアー候補の適合度を基に、量子アニーリングを用いて最適解を求める方法を検討した。量子アニーリングの効果を疑似アニーラにより実現し、過去の実データを試験データとして組合せ最適解探査を行い、試行錯誤的アルゴリズムとの比較を行った。その結果、量子アニーリングの有用性が明らかになり、将来的にはAIと連携させてレビュアー割当の全プロセスを人間の介入無しに、迅速に処理することの可能性を示した。