NTT科学家武居博士：用光去开拓和改变世界

摘要：经典电子计算机发展前进的步伐正在放缓，与此同时，全球对新形态计算机的研发正在加速。NTT目前已经研制出了一种叫“相干伊辛机”的新形态计算设备，可以在激光振荡器相变现象的基础上进行高速计算。

2017年，NTT基础研究实验室的高级杰出研究员——武居弘樹（Hiroki Takesue）博士获得了仁科纪念奖（Nishina Memorial Prize），该奖项授予在物理学及其应用方面有杰出成就的研究人员，而他的研究成果以及思想，可以为现代社会的各种问题带来解决方案。

CIM针对的问题和意义

Q：武居博士，祝贺您获得仁科纪念奖，您能告诉我们一些关于获得这个奖项的研究情况吗？

武居弘樹：非常感谢您。获得这一奖项的研究主题是以“实现大规模相干伊辛机（CIM）”为中心。这是一种通过物理实验解决伊辛模型中最小能量状态问题的计算机，伊辛模型统计物理中，用来描述一组自旋粒子之间相互作用的理论模型。我们目前实现的CIM，它可以使用特殊的激光代替自旋粒子来高速计算这个伊辛模型（如图1）。

图1：CIM的配置

自旋是一个描述基本粒子固有特性的物理量，我们可以把它看作是一个微小的磁铁，可以采取两个值中的任何一个：向上或向下。CIM通过激光模拟自旋，将激光脉冲的相位0等价的赋值为自旋“向上”，将相位π赋予自旋“向下”。然而，普通的激光在0到2π之间采取任何相位值，所以用激光来表示自旋需要精确的相位控制，这不是一件容易的事。因此，我们决定使用一种叫做光学参量振荡器（OPO）的特殊激光。当振荡时，OPO可以只具有0或π的相位，从而能够稳定表示自旋。使用这种OPO在一个长度为1公里的光纤环形腔内产生2000个光脉冲，并根据测量结果对这些脉冲进行反馈，我们就获得了一个能计算的机器，可以使用2000个具有复杂的相互作用的人工自旋，瞬间解决一个组合优化问题。

图2：组合优化问题

现代社会追求万物互联，这就提供了大量组合优化问题的应用场景。也就是要大量不同个体的不同参数和信息所组合成的海量选项中找到一个最优或接近最优的组合。典型的例子包括送货卡车的最佳路线和无线通信的最佳信道分配。这类问题都可以归纳成一个典型数学问题——旅行商问题。旅行商问题的目标是找到一条路线，使推销员在寻求访问若干城市中的每一个城市之后返回到起点时的旅行距离最小。如果只有5个城市需要访问，将有12个组合，但对于10个城市，可能的总路线数将增长到一个巨大的数字，约18万。如果有60个不同城市，组合出来的不同路线数量将比可观测宇宙的总原子数还多（如图2）。

也就是说，随着选项数量的增加，组合的数量将呈指数级增长。如果我们试图用暴力计算来解决问题，用最强的经典计算机也需要极长的时间。但是我们知道，许多这样的组合优化问题可以转化为寻找伊辛模型中最小能量状态的问题，所以我们可以用一个实际的物理系统 "实验性地解决 "伊辛模型问题，也就可以将使我们能够高速解决各种组合优化问题。

我们已经证明，使用CIM[1]可以对一个由2000个自旋组成的伊辛模型问题搜索高速解。这一实验结果得到了学术界的好评，并在2016年的美国《科学》杂志上发表[2]。但在2016年时，CIM的运行仍然不稳定，这意味着计算设备必须由研究人员不断调整。但在2017年11月，我们成功实现CIM的长期稳定运行[3] ，并提供了量子神经网络云服务（QNN），使普通用户能体验CIM计算。这项服务是与日本国家信息学研究所（NII）、东京大学和日本科学技术厅（JST）合作完成的（如图3）。

图3：体验QNN的网站

Q：您还记得利用CIM 得出结果的那一刻吗？

武居弘樹：我记得很清楚。我们第一次生成大规模的OPO脉冲组时，起初只是想看看会产生哪些现象，但最终获得的实验结果令人惊讶，它竟然发挥作用了，我们没有想到在那个时候工作就取得了大进展。

当我们第一次获得计算结果时，这些结果超出了我们当时研究的光量子和光学等领域，我们不确定是否得到了最优的解决方案。因此，我们花了几个月的时间与计算机科学等其他领域的研究人员讨论这些结果，当我们能够确认这些结果的确代表了一种优化组合结果时，我松了一口气。虽然这项研究是国家项目的一部分，但我认为自己应该对结果负责。另一方面，我们意识到，我们接受的是一种跨学科研究的挑战，比如建立一个评估指标。

Q：您认为这项研究的意义在哪里？

武居弘樹：在过去的20到30年里，信息技术（IT）在经典计算机性能不断增长的支撑下，取得了突飞猛进的进展，今天的计算机与30年前的计算机完全不同。但由于摩尔定律即将失效，经典计算机发展已经达到顶峰。另一方面，IT 网络（如我们每天使用的社交网络）正变得越来越复杂，为了提高其效率，我们需要从各种参数和选项的组合中找到好的解决方案。而使用经典计算机来解决这些问题极其困难，因此，如果能找到另一种方法解决这些问题，就有可能突破摩尔定律的限制。

在“需求”和“种子”间架起一座桥梁

Q：您的研究似乎处于一条颠覆性的道路上。为此，您将如何对待这项研究及未来发展？

武居弘樹：我们目前面临两个主要的研究问题。一个是阐述清楚CIM的本质，CIM究竟是什么？就是说，我想阐述清楚一台耦合了数千个激光脉冲就能解决复杂问题的机器的性质，以及它的极限是什么。

另一个问题是如何同时实现学术价值与社会价值。作为一项重要的新技术，CIM还需要面对许多挑战。从全球角度来看，这一领域的研究人员数量很少，尽管我们正在努力研究使这台机器具备实用性，但我们必须认识到，最终将是社会来决定这项研究是否真正具有价值。

我们研究通常是"以种子技术为导向"。当然，"需求"也很重要，但许多基础研究都是在不知道它对社会有多大用处的情况下开始的，所以它确实是以种子为导向的努力。基础研究可能会有许多失败的，但也有可能创造新事物。也许我们正在尝试的东西长期不为人知，但它的突然出现，可能最终改变世界。因为我自己在从事“种子”方面工作，我知道这两者的重要性，所以我认为自己是在“种子”和“需求”之间架起一座桥梁。

别人问我为什么组合优化问题如此重要，我觉得这些问题可能是解决困扰现代社会问题的关键。然而，这个原因更多的是事后才想到的。最初我的研究是由一些"有趣"的东西驱动。进行光学实验是我最喜欢的工作，我也觉得研究光是打开"世界之窗"的一种方式。

对于我来说，这不仅仅是科学和物理领域的问题。事实上，通过光学研究获得的知识，在某种程度上可以和完全不同领域的知识有关，我感觉到这些研究我更加了解人类和世界。

向环境学习并做出决策

Q：您能告诉我们是什么让您走上了科研之路吗？

武居弘樹：在我大四的时候，我非常痴迷于光的波粒二象性的研究。这种痴迷源于我做的一个光子干涉实验。当时我非常兴奋，对自己说："这就是光量子的本质！”我感觉到可以用光子来生动地描绘物理学的本质，从此我就有了成为一名研究人员的强烈愿望。

当我初入大学时，我对未来没有任何设想，只是一个对俱乐部和课外活动比学习更感兴趣的学生。改变我的是与导师小林哲郎（Tetsuro Kobayashi）教授和NTT校友北川正弘教授（Masahiro Kitagawa）的接触，我被分配到他们一个使用激光的光学测量实验组里面。我完全沉浸于做激光实验中，也正是在那个时候，我决心成为一名研究人员。

后来，我加入了NTT，但当时硕士毕业生会先被统一分配到NTT分公司接受培训和能力评估，在完成培训后，有人告诉我，我将被分配到一个基础研究实验室，听到这个消息我非常高兴。然而，我的喜悦很短暂，因为我被分配到日本茨城县东海的一个实验室，而且是一个涉及光纤测量之类的岗位，这与我的期相差甚远。起初我对这个工作感到不满，但没过多久，我就开始欣赏身边研究人员。我很幸运有优秀的上级领导，改变了自己的思维方式，我对自己说："我要努力追随他们的脚步！”在那里的第三年，我的积极性变得很高。

后来，我被调到筑波的另一个研究实验室，在那里我参与研发名为筑波WAN（广域网）的波长复用网络。这在当时是一项划时代的尖端工作，但鉴于我对基础研究的强烈渴望，我一开始是抱着一种有点消极的态度想："我在这里做什么？”然而，在与NTT其他实验室的专家合作开展这个项目时，我开始注意到他们都具有很高的专业水平。

总之，这是光网络研究人员和专家的共同努力，前者必须了解技术的各个方面，并详细设计网络，而后者则必须掌握整个项目，并制定规范制度，组织许多人共同推动项目向前发展。这些人的专业完全不同，他们每自的工作能力都很强。与他们相比，我觉得自己的工作相当平庸，于是下定决心以自己的方式从事基础研究。回首往事，我认为，如果我直接被分配到NTT基础研究实验室，从一开始就走上研究员的道路，我现在的学术风格可能不会像现在这样，这要归功于这些经历。

Q：这段时期并不是一个弯路，而是培养了您现在的研究风格和个性。根据您的这一经历，您想对现在的年轻研究人员说些什么？

武居弘樹：我认为，基础研究是一个需要"超越常规结果"的领域。参观NTT实验室的人喜欢看到我们在研究中发现的“新种子”。看到他们对我们取得成就的反应，我意识到这个领域的研究人员必须具有开拓精神，随时准备迎接不可预见的结果。

基于我的经历，我想对年轻人说：即使你发现自己的处境不尽如人意，你也应该能从这个环境和周围的人身上学到一些东西。我希望你在这样的情况下坚持下去，花时间看看你的周围。如果你完全没有注意到任何积极的东西，你可能会想放弃，但NTT实验室从来都是可以学到很多东西的地方。

同时，我希望年轻的研究人员有勇气做出决定并采取行动。在我进入NTT工作的第七年，被调到NTT基础研究实验室，我终于实现了长期以来的愿望，但我也对这一改变感到有些恐惧。当时，我觉得NTT基础研究实验室的研究水准非常高，而我在量子物理方面的知识只有硕士水平，我不知道自己能否适应，我想尽管自己已经过了30岁，但肯定会被当作一个新生对待。对此，我心里充满了焦虑。也许在改变生活时，这种恐惧是正常的，但值得庆幸的是，好奇心和接受新挑战的愿望最终赢得了胜利。我现在觉得我可以在这个新的领域里自由地实现我的“心愿”。当你心底渴望做出改变时，我认为你只要对自己诚实，就会获得更好的结果，而不是沦为恐惧的牺牲品。

所以，我想请年轻研究人员勇敢迎接新领域的挑战，这可能是获得成功的好机会。在一个有着悠久历史和很多成果的领域里，研究人员可能会有一种“安全感”，但由于这些领域已经有了很多取得巨大成就的先行者，这意味着未完成的工作将极为有限。相比之下，一个新的领域可以被认为是一个"广阔的海洋"，很少有研究人员已经发现了价值，它可能会有风险，但也留给年轻研究者许多成功的机会。

受访者简介

武居弘樹,（Hiroki Takesue）（图片来源：NTT官网）

高级特聘科学家（高级特聘研究员），NTT基础研究实验室-光学实验室-量子光学状态控制研究组组长。

他于1994年、1996年和2002年获得大阪大学工程科学学士、硕士和博士学位。1996年，他加入NTT，从事光波频率合成、使用波分复用的光接入网络和量子光学的研究。目前，他正在从事利用量子光学技术进行通信和计算的研究。他获得了多个奖项，包括2008年的ITU-T（国际电信联盟-电信标准化部门）万花筒会议第二届最佳论文奖，2010年的日本文部科学大臣科学技术表彰（青年科学家奖），以及2017年的仁科纪念奖。2004年至2005年在美国加州斯坦福大学做访问学者，2014年在美国科罗拉多州国家标准与技术研究所做客座研究员。他是大阪大学工程科学研究生院的客座教授，也是电气和电子工程师学会和日本应用物理学会的成员。

参考文献

[1]H. Hiroki Takesue, T. Inagaki, K. Inaba, and T. Honjo, “Quantum Neural Network for Solving Complex Combinatorial Optimization Problems,” NTT Technical Review, Vol. 15, No. 7, 2017.

[2]T. Inagaki, Y. Haribara, K. Igarashi, T. Sonobe, S. Tamate, T. Honjo, A. Marandi, P. L. McMahon, T. Umeki, K. Enbutsu, O. Tadanaga, H. Takenouchi, K. Aihara, K. Kawarabayashi, K. Inoue, S. Utsunomiya, and H. Hiroki Takesue, “A Coherent Ising Machine for 2000-node Optimization Problems,” Science, Vol. 354, No. 6312, pp. 603–606, 2016.

[3]QNNcloud.

编译：慕一

编辑：王珩

注：本文编译自“NTT官网”，文章中的信息或所表述的观点意见，均不代表量子前哨同意或支持。

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