解説
量子インスパイアード技術に基づくブラックボックス最適化：機械学習への応用
2025 年 32 巻 2 号 p. 90-98
詳細
2025 年 32 巻 2 号 p. 90-98
近年，イジングマシンを活用した組合せ最適化の社会実装が進み始めており，特に2次2値最適化問題の高速解法として注目されている．その特性を活かし，実務レベルでの応用が広がる一方，目的関数がブラックボックスである問題にも対応可能な新たな最適化手法が提案されている．本記事では，その手法の特徴や実装例を詳しく解説し，機械学習における特徴量選択への応用を通じて，高次元の最適化問題にも有効であることを示す．さらに，材料科学や機械学習を超え，従来手法では困難だった高次元ブラックボックス最適化問題への適用可能性についても議論する．
