続・量子コンピュータでコーヒーブレンド最適化

はじめに

朝から晩まで机に座って働いてるとコーヒーしか楽しみがなくなってきました。そんななか、量子コンピュータの仕事をしながら、美味しいコーヒーを楽しめる企画を思いついてしまいました。それが量子コンピュータでコーヒー最適化です。

すでに１回目が終了しましたので、それを改善すべく２回目です。１回目の様子はブログにまとめましたのでこちらから。 https://blog.mdrft.com/post/1921

時間的に途中参加退出ももちろんOKです。お気軽に参加ください。

前回の反省点

・まず「香り」でした。すべて直前にスーパーで買ってきたので香りがありませんでした。今回は香りを楽しめるように専門店で粉か豆からやります。
・オペレーションで計量や分量の調整がとても大変でした。今回は全自動ミルのコーヒーマシンを準備して、豆か粉を入れたら全自動にしてオペレーションを楽にします。
・最適化する選択肢が少なすぎた。アルゴリズムを実行すると選択肢が少ないのですぐに収束してしまい、途中の最適化アルゴリズムも選択肢が少なくて威力を発揮しきれませんでした。
・イジングインターフェイスを充実される。なんかとにかく簡単にどんどん計算できるようにします。

その他準備するもの

・粉か豆、5-10種類くらい
・紙コップ ・オリジナルマグカップ（紙コップだと美味しくないので今回のためにオリジナル量子マグカップ作ります）
・水（大量に必要）、口直しにも

使うアルゴリズムとマシン

一回のアルゴリズムに量子ビット数を大量に消費するので、D-Waveマシンを使います。

量子古典ハイブリッド最適化

全体最適化を古典アルゴリズムと量子アルゴリズムのハイブリッドでやりました。これはこれでよかったので、このまま使ってみます。その中で次の課題点を探します。

評価方法

美味しかった順に選びます。

勉強会オンラインコミュニティ

随時情報の更新や勉強会の資料が手に入ります。わからないところを質問したり、ニュースの交換があります。
下記招待コードよりぜひご参加ください。

日本語版
https://join.slack.com/t/mdr-qc/shared_invite/enQtMzgxNDI3MTAyNzA3LThmYmRhZjkwYzFiZjRjNWZkNzJhOWMwOWNiYzgxYjdkNWE4ODA5ZWExZGYwZjFjM2RmNjE2ODJlYjgyNzNkNjY

勉強会資料は手に入りませんが、今後英語版も運用しています。国内情報の英語での共有と海外情報の共有。
https://join.slack.com/t/mdrqcglobal/shared_invite/enQtNDIwOTkwODM2NTkyLTg0MmM0ZGVhNTkzMzYxMTY0MjVhYzkyMWI1Y2IwNzMxYzBiYTkwNzc2ZWU5MzhkYTczMTY1MzFlYWUxNDlkMTI