富士通とペプチドリームは10月13日、創薬分野の新たなブレークスルーとして期待される中分子創薬に対応するデジタルアニーラを開発し、HPCと組み合わせることで、創薬の候補化合物となる環状ペプチドの安定構造探索を12時間以内に高精度で実施することに成功したことを明らかにした。 従来、中分子医薬候補の安定構造探索は、計算量が爆発的に増加するため、既存のコンピューティングでは困難とされていた。例えば、低分子領域であるアミノ酸3個の配列種類は4200ほどで済むが、これがアミノ酸15個の中分子の配列種類となると、1. 夢の計算機「デジタルアニーラ」はクオリティ・オブ・ライフへの最適解を導き出せるか | Forbes JAPAN（フォーブス ジャパン）. 6×10 19 の1. 6京となるという。 現在主流の低分子医薬と比べ、中分子医薬は、組み合わせ数が爆発的に増大するため、計算が困難という課題がある この膨大な演算量に対し、今回、研究チームは、複雑な分子構造をデジタルアニーラで高速かつ効率的に計算するために、分子を粗く捉えた(粗視化)構造を用いて中分子の安定構造を探索する技術を開発。この技術により、従来のコンピュータを使った計算で求めることが難しいとされる中分子サイズの環状ペプチドの安定構造の高速な探索を可能としたという。また、デジタルアニーラで求めた候補化合物の粗視化モデルを、HPCで構造探索できる全原子モデルに自動変換する技術も開発。デジタルアニーラで絞り込んだ候補から、さらにその構造のすべての原子の位置を決めることで、より精細な探索が可能となり、計算した構造とペプチドリームが実際の実験で導いた構造を比較したところ、主鎖のずれが0. 73Åの精度となり、実際の実験とほぼ同等の候補化合物を探索することができたことが示されたという。 デジタルアニーラによる中分子医薬候補(安定構造)の探索の高速化を実現 今回の成果について、ペプチドリームでは、中分子創薬における環状ペプチドの探索に今回開発した技術とデジタルアニーラを実際に適用していく予定としており、これにより中分子医薬品候補化合物の探索を高め、新たな治療薬の開発に必要な期間の短縮を図っていくとしている。一方の富士通は、今回開発した安定構造探索技術は創薬のみならず、材料開発など幅広い分野にも活用できる可能性があるとしており、デジタルアニーラで不可能を可能にしていきたいとしているほか、新型コロナウイルス感染症の治療薬開発にも適用できるのではないかとしている。 ペプチドリームによる実験で得た構造と、計算で導き出された構造の差はほとんどないことを確認 編集部が選ぶ関連記事 関連キーワード 医療 スーパーコンピュータ 富士通 量子コンピュータ 関連リンク ペプチドリーム ニュースリリース ※本記事は掲載時点の情報であり、最新のものとは異なる場合があります。予めご了承ください。
デジタルアニーラは、新しいコンピュータです。今までのコンピュータで計算すると時間がかかってしまう問題も、とても速く問題を解くことができます。 最終更新日 2018年11月16日 デジタルアニーラって? デジタルアニーラって? データ処理の"リアルタイム性"が求められる今、企業と社会の変革を導く最先端テクノロジーとは : FUJITSU JOURNAL（富士通ジャーナル）. 富士通で開発した新しい計算方式を、デジタル回路を使って実現したコンピュータ(計算機)のことです。 現在(2018年11月)、富士通のクラウドサービスとして、デジタルアニーラを提供していますが、オンプレミスサービスとして、上のイラストのような計算機(イメージ)としての提供も考えています。 オンプレミスサービスって、どういうことですか? サーバ、ネットワーク、ソフトウェアの設備をお客様先に設置してサービスを提供する形態です。(例えば、お客様のデータセンターに設置して、サービスを提供したりすることです) 「デジタル回路を使って実現」っていうけど、私たちのパソコンとどう違うの? 私たちは、パソコンを使ってどんなことがしたいかにあわせて、ソフトウェアをインストールしてますよね。例えば、「計算してグラフ化したい」「イラストを描きたい」「発表資料を作りたい」など。デジタルアニーラはソフトウェアをインストールしません。すでにデジタル回路に富士通で開発した計算方式が組み込まれています。その デジタル回路と新しい計算方式によって一番良い組み合わせを求めることができるのがデジタルアニーラ です。 つまり、デジタルアニーラはすでに計算式が組み込まれているから、「できること」が決まっている、ということですね(各個人用に組み立てられない)。それだと、デジタルアニーラがどれくらスゴイことができるのか、よくわからないのですが・・・ はい、デジタルアニーラは「一番良い組み合わせを求めることができる」ということなのですが、具体的な例で説明しますね。 何ができるの? (組合せ最適化問題) 「組合せ最適化問題」って、どんな問題ですか? 「条件を満たす組み合わせの中で、もっとも良い成績をだしてくれるものを求める問題」を指します。具体的に「運送業」の例で説明します。 運送屋さんがトラックに今日の配達分の荷物がくずれないように、隙間なく全体的に荷物の高さが低くなるように(安定するように)積むにはどうしたらよいか、という問題です。今は配達員の経験に左右されますが、事前にどのように積めばよいのかがわかると時間短縮になって大助かりです。 荷物の積み方だけでなく、他にも色々あります。例えば ネットワーク設計問題(交通・通信網、石油・ガスのパイプライン網) 配送計画問題(郵便・宅配便・店舗や工場への製品配送) 施設の位置問題(工場、店舗、公共施設) スケジューリング問題(作業員の勤務シフト、スポーツの対戦表) 災害復旧計画問題(救助、救援活動、物資輸送) など スゴイ・・・、たくさんあるんですね!
(写真左から)フォーブス ジャパン編集次長・九法崇雄、東北大学大学院准教授・大関真之、富士通AIサービス事業本部長・東圭三、早稲田大学文学学術院准教授・ドミニク・チェン スーパーコンピューターなど既存の技術が苦手とする問題に、特化型アプローチで瞬時に解を求める"夢の計算機"が注目されている。量子コンピューターに着想を得た、富士通の「デジタルアニーラ」だ。その登場は私たちの社会にどのようなインパクトを与えてくれるのか。量子アニーリングの専門家、東北大学大学院准教授・大関真之、ICTの最前線に身を置く早稲田大学文学学術院准教授・ドミニク・チェン、富士通AIサービス事業本部長・東圭三、そしてフォーブス ジャパン編集次長・九法崇雄が、大いなる可能性を議論する。 なぜいま、次世代アーキテクチャーが求められるのか? 九法崇雄(以下、九法): いま、ビジネスパーソンが知っておくべき、量子コンピューターに代表される次世代技術について教えていただけますか? 大関真之(以下、大関): 既存のコンピューターに使われているのが半導体。その集積密度は18カ月で2倍になると「ムーアの法則」で言われていたのですが、そろそろ限界点に到達しつつあります。これ以上小さくしていくと、原子・分子のふるまいが影響してくる。これはもう量子力学の世界。ではそれらを活用してコンピューター技術に応用できないか、というのが量子コンピューターです。「0」と「1」の2つの異なる状態を重ね合わせて保有できる"量子ビット"が生み出され、新しい計算方法が実現しつつある。とはいえ、実用化にはまだまだハードルがある状態です。 東圭三(以下、東): 一方、既存のコンピューターのいちばんの弱点は、組合せ最適化問題です。ビッグデータ活用が現実化すればするほど、処理データ量は重くなり、課題は山積してくる。その課題を突破するのに量子コンピューターの能力のひとつ、"アニーリング技術"を使おうというのが、現在の機運ですね。日本ではここ1、2年急速にその期待が高まってきました。 従来の手法では、コンピューターが場当たり的かある理論に基づいて試していたのですが、アニーリング技術は全体から複数のアプローチをして、最適解にたどり着くのが特徴です。これにより、答えを出すスピードが飛躍的に速くなる。 九法: ドミニクさんはWebサービスの最前線で、変化を感じていますか?
実際の計算式 デジタルアニーラの回路が計算している式を紹介します。 評価値を計算する式 デジタルアニーラでは、「組合せ最適化問題」を数値で計算して、「評価値の最小値」を探します。 (アリの例では、アリが移動する判断として「におい」があります。その「においの強さ」が「評価値」を表しています) 組み合わせが「2の8192乗通り」って、そんなに計算が大変なんですか? はい、例えば2の8192乗通りは、1秒間に1兆回(1の後に0が 12個並ぶ数)通りの組み合わせの計算ができるスーパーコンピュータで計算すると、 log(2^8192/(1兆×3600×24×365))=2446. 54 (1時間は 3600秒、1日は 24時間、1年は 365日) つまり、10進数でだいたい「2447桁」年かかります。 2447桁の年数って、ゼロが2446個ってことだよね、 100000000000000000・・・想像もつかないよ〜 ええー!スーパーコンピュータでさえも2447桁の年数だなんて想像ができないですね。宇宙の年齢が138億年くらいと言われてるから、想像できないのも当然ですね〜 デジタルアニーラの強み デジタル回路なので、安定に動作して、常温小型化が可能 8192個のビットが全結合で互いに相互接続 64ビット(1845京)階調の高精度 デジタル回路なので、安定に動作して、常温小型化が可能 デジタルアニーラは、常温で動作できるので、冷やすための装置が不要です。 8192個のビットが全結合で互いに相互接続とは? 結合する数字が大きくなると、色々な「組合せ最適化問題」を解けるようになる、という意味です。8192個のビットを扱うことができます。しかも、それらが互いにすべて影響しあう場合も計算できます。 (アリの例) 平面だけでなく、近くの葉の裏や地下や空など、色々なところも探せるようになります。 64ビット(1845京*)階調の高精度とは?
早稲田大学文学学術院准教授・ドミニク・チェン 東: 量子の動きをそのままシミュレーションしたものでなく、量子アニーリングのいくつかの特徴的な動作から発想を得て、デジタル回路で類似的なものを実現したものです。でも私はステップを積み重ねて解を出すことに慣れていたノイマン型 * の人間だったもので、最初は解をすぐ出す"魔法の箱"という印象でした。ただ大関先生の著書などを読んでいるうちに、これは画期的なアーキテクチャーだと気づいて...... 。 *コンピューターの基本構成のひとつ。ノイマン型コンピューターでは、記憶部に計算手続きのプログラムが内蔵され、逐次処理方式で処理が行われる。 九法: 「デジタルアニーラ」の優位性とはどんなところなのでしょう?
大関 :よく中学、高校などに出張授業をしにいくことがあるんです。そうするとクラウドで量子コンピューターが運用されているので、中高生に、実際に触らせることができるんですよ。授業で習った原子・分子の特別な性質を利用したコンピューターということで、みんな興奮します。原理なんかわからなくても動かせる。でもそのうち、量子コンピューターが当たり前の世代が登場してくるんですよね。 チェン :量子ネイティブ! 大関 :そのときが本当のブレイクスルーが起こるときなんじゃないかと思います。 九法 :インフラになるということでしょうか。 大関 :何の抵抗感もなく触っています。その感覚がすごい。 チェン :やっぱり解を求めるスピードは速いのですか? 大関 :うーん、そうなのですが、でもまだ量子コンピューターは生まれたての赤ちゃん状態なので、エラーも多くて。デジタルのほうが歴史があるので、正確な答えを導き出せる。ただ答えの質が違う。まだ利用価値を探っている状態ですね。そんなデジタルの堅牢なシステムと量子コンピューターの可能性の両方をいいとこ取りしているのが「デジタルアニーラ」なのかなと。どうなんですか(笑)。 東 :もともと富士通は20年以上量子コンピューターの研究を続けています。そしてそれとは別部門でスーパーコンピューターをはじめとするデジタル回路の高速化・高並列化の研究も行っていました。たまたまなのですが、量子を研究していたエンジニアがコンピューターの研究部門を同時に見ることになったのです。そこでひらめいたのが、こうした量子デバイスをデジタル回路で再現できないかという着想。それが始まりでした。 チェン :それはシミュレーション的なものなのですか? 早稲田大学文学学術院准教授・ドミニク・チェン 東 :量子の動きをそのままシミュレーションしたものでなく、量子アニーリングのいくつかの特徴的な動作から発想を得て、デジタル回路で類似的なものを実現したものです。でも私はステップを積み重ねて解を出すことに慣れていたノイマン型*の人間だったもので、最初は解をすぐ出す"魔法の箱"という印象でした。ただ大関先生の著書などを読んでいるうちに、これは画期的なアーキテクチャーだと気づいて……。 *コンピュータの基本構成のひとつ。ノイマン型コンピューターでは、記憶部に計算手続きのプログラムが内蔵され、逐次処理方式で処理が行われる。 九法 :「デジタルアニーラ」の優位性とはどんなところなのでしょう?
15℃)まで冷やした超伝導状態 *8 で量子をコントロールします。Dウェーブ社の量子コンピュータは、組合せ最適化問題を解くための専用マシンです。その原理として使われているのが、東京工業大学の西森秀稔教授らが考案した「量子アニーリング(焼きなまし)」理論です。このマシンを使って特定の問題を計算させると、同じ問題を従来型のスーパーコンピュータで計算させた場合の1億倍の速度だと評判になったのです。 [図3] 従来方式とアニーリング(焼きなまし)方式の解き方の違いイメージ 齋藤 ── ということは将来的に量子コンピュータは、量子アニーリングマシンに集約されていくのでしょうか。 堀江 ── それはわかりません。量子コンピュータの将来像を現時点で描くのは難しいというのが、正直なところです。我々も量子コンピュータの研究にはかなり前から取り組んでいて、その成果の一つがデジタルアニーラなのです。これは物理的な量子現象を利用するのではなく、量子現象の振る舞いに着想を得て設計したデジタル回路よって、複雑な問題を瞬時に解くものです。量子デバイスをコントロールして量子効果を生むのは容易なことではないため、実際に量子デバイスを動かしているわけではありません。 齋藤 ── それほどまでに量子コンピュータは実現が難しいと?