NASAとMicrosoftがDSNで進めるクラウド協業の中身【後編】
NASAが「Azure Quantum」で実現した“爆速計算”の中身 2時間の計算が2分に
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。
計算時間が2時間から2分に NASAが感じた「Azure Quantum」の威力
併せて読みたいお薦め記事
連載:NASAとMicrosoftがDSNで進めるクラウド協業の中身
「量子コンピュータ」実用化への道筋
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。
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
米国TechTargetが運営する英国Computer Weeklyの豊富な記事の中から、海外企業のIT製品導入事例や業種別のIT活用トレンドを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社フィックスターズ] 組み込みデバイスへのAI実装で開発速度と品質を両立する方法 -
製品レビュー
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 実画面を見れば納得 営業・設計・開発を「AI×CRM」でつなぐとこうなる -
比較資料
[アイティメディア広告企画] ERP導入ガイド:「OBIC7」「SMILE V 2nd Edition」「Oracle NetSuite」を比較 -
市場調査・トレンド
[アイティメディア株式会社] AI Overviews時代のB2Bマーケ! 成長企業が選ぶ戦略とは? -
市場調査・トレンド
[アイティメディア株式会社] なぜあの施策は失敗したのか? B2Bマーケ施策を成功させる3つの鉄則
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
NVIDIA「一強体制」の終わりか データセンターを襲う“電力の壁”
-
2
半数がブルーカラー転向を視野に? ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
3
「アップグレードできないJava」をどう守る IBMとRed HatがAIで400件超修正
-
4
AIエージェントで「ERPの魔改造」復活の懸念 せっかくのクリーンコアが崩壊
-
5
岐阜県庁が7000人規模でも重くならないテレワークを「Prisma Access」で実現
-
6
生成AIが普及しても「技術書」を手放せないエンジニアの本音
-
7
OpenAIやAnthropicでさえ制御不能 2026年夏「3大サイバー攻撃」の衝撃
-
8
SAPクラウド移行の「その先」とは? 先行企業が明かす周辺投資の実態
-
9
液浸冷却GPUサーバを“現場”に置く イオレとWOODMANが閉域エッジ基盤を実証
-
10
IBM iのブラックボックス化を打破 資産継承と進化を実現する「IBM Bob」の実力
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する? 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
3
10G回線の真価をフルに享受するには? 導入前にチェックしたいポイント
-
4
SCS評価制度時代の「SASE選定」ガイド
-
5
顧客対応自動化の要点:RAGとデータ連携で“業務で使える生成AI”にする方法
-
6
マンガで解説:情シスの負担を減らす「MDRサービスのインシデント対応」の中身
-
7
「EDR」選定ガイド:比較・検討フェーズで整理すべきポイントを解説
-
8
なぜAIは組織で定着しないのか? 全社展開を阻む「3つの壁」と突破のヒント
-
9
ランサムウェア攻撃“究極の対策”はこれだ
-
10
情報セキュリティ対策早分かりガイド:25の自社診断で弱点と解決策を理解
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー