NASAのジェット推進研究所（JPL）は、Microsoftの「Azure Quantum」を利用し、通信網「ディープスペースネットワーク」（DSN）に関するスケジュール作成の迅速化に取り組んだ。どのような効果が得られたのか。
NASA（米航空宇宙局）のジェット推進研究所（JPL）とMicrosoftが量子コンピューティングで実現しようとしているのは、宇宙探査機の通信網である「ディープスペースネットワーク」（DSN）の利用スケジュール作成の迅速化だ。DSNは地球上に約120度間隔の等距離で設置された、3つの施設を拠点とする大型アンテナから成る。
DSNのアンテナを利用する際のスケジューリングには、さまざまな制約があり、コンピューティングリソースが集中的に必要になる――。Microsoftは、DSN Command Systemのプロジェクトに関する公式ブログのエントリ（投稿）でこう述べる。
エントリを執筆したのは、Microsoftで量子コンピューティングのクラウドサービス「Azure Quantum」を担当するソフトウェアエンジニア、アニータ・ラマナン氏だ。ラマナン氏によると、NASAのさまざまなミッションでは、重要な用途でDSNによる通信が必要になる。「毎週、各宇宙探査機の姿がアンテナから見えるときに数百件の要求が生じる」と、同氏はエントリで説明する。
Azure Quantumチームは研究によって、従来型コンピュータで実行できる「量子インスパイアード最適化アルゴリズム」を開発した。量子インスパイアード最適化アルゴリズムは、量子物理学を模倣して「最適化問題」（目的の値を最大化または最小化する条件を求める問題）を解くアルゴリズムだ。
JPLとの共同プロジェクトの開始当初、Azure QuantumチームはDSNのスケジュールを作成するのに2時間以上の計算を要した。Azure Quantumによる量子インスパイアード最適化アルゴリズムを利用した結果、計算にかかる時間を16分にまで短縮し、さらに開発を進めることで約2分に減らすことができた。
NASAは複雑な宇宙ミッションを複数抱えており、取り扱う宇宙探査機は増え続けている。DSNのスケジュール作成が数分で終わるようになったため、JPLは宇宙ミッションが増加しても、多数の候補スケジュールを作成して適切なスケジューリングを実施できるようになったという。
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