量子コンピュータの潜在的ユースケースの多くは、最適化の領域にある。量子業界では、これらの問題の解決策を提供するために、量子技術、ハイブリッド量子/古典、量子インスパイアードなど、様々な技術で最適化に取り組んでいる（GQIのQuantum Solver–Optimizationに関する最近のレポートを入手すると、現在利用可能なソリューションのレビューを見ることができる ）。
東芝は、イジングモデルに基づく2次制約なし2値最適化（QUBO）問題のソルバーを、開発したSBM（シミュレーテッド分岐マシン）と呼ばれる古典ソフトウェアアルゴリズムを用いた SQBM+ ソリューションに取り組んでいる。アルゴリズムをより詳細に記述した技術論文はこのリンク から。
東芝の SBM は、最大10万個の変数を扱うことができ、アルゴリズムは 2種類。1つは、短時間で良好な解を見つけることができる高速アルゴリズムの Ballistic Simulated Bifurcation Algorithm（bSB）で、もう1つは、より正確な解を見つけるための高精度アルゴリズムの Discrete Simulated Bifurcation Algorithm（dSB）と呼ばれている。
2022年6月東芝は、 SQBM+ を MicrosoftのAzure で利用できるようにし、今回、AWS Marketplace でも利用できるようにした。SQBM+ の使用料金は、学習と開発のための時間あたり 200ドルから、大量の Business Standardの使用のための月あたり 9,000ドルまでの範囲で設定できる。どちらでも、限定的な無料トライアルが利用可能だ。
SQBM+に関する追加情報は、東芝のWebページ から。他に、SQBM+ の AWSでの提供開始を告げたプレスリリース 、Microsoft Azure での提供開始を発表したプレスリリース を参照。
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原記事（Quantum Computing Report）
https://quantumcomputingreport.com/
翻訳：Hideki Hayashi