MT25-EV008: Q-PFC Loop 適応制御機能実装ドキュメント

[!NOTE] 最新の実装状況は機能実装ステータス (Remaining Functionality) を参照してください。

実装日: 2026年1月12日 ステータス: ✅ 完全実装 バージョン: 1.0.0

HPDBN整合性 (2026-08-26): このQ-PFC文書の適応制御はLocal PFCの意思決定補助として扱います。緊急時の外部量子・QUBO・クラウド計算の待機、アクチュエータ指令の生成、Safety Barrierの代替は行いません。経路選択、期限、通信断、モデル版検証は HPDBNノードアーキテクチャに従います。

概要

✅ 量子並列処理最適化 - 完全実装済み

実装日: 2026年1月5日
実装率: 100% - Q-PFC Loop残課題完全解決

最適化済み機能

量子並列処理手段: QuantumParallelProcessorによる複数オプション同時評価
重ね合わせ状態処理: 量子重ね合わせでの並列オプション評価
確率分布最適化: 効率的な確率計算・最適選択アルゴリズム
量子回路最適化: RY gate・CZ gate組み合わせによる高速量子演算
並列スケジューリング: マルチスレッド・CUDA対応並列処理

実装技術詳細

量子エンタングル: 隣接qubit間CZゲートによる相関処理
適応的パラメータ更新: 量子回路パラメータのリアルタイム最適化
メモリ効率化: 量子状態履歴の圧縮・管理
パフォーマンス監視: 計算時間・メモリ使用量・ハイパープラスチシティ追跡

MT25-EV008「Q-PFC Loop 不確実性下意思決定強化システム」の高度な適応制御機能を完全実装しました。この実装により、不確実性環境下での適応的な意思決定とフィードバック学習が実現されました。

実装コンポーネント

1. AdaptiveControlPolicy（適応制御ポリシー）

機能概要

不確実性レベルに基づいて制御戦略を動的に調整し、最適な探索/活用バランスを実現します。

主要機能

制御戦略選択: 不確実性とコンテキストに基づく戦略選択
制御パラメータ計算: 探索比率、活用比率、リスク調整の計算
フィードバック学習: TD誤差ベースのパラメータ更新
履歴管理: 制御履歴と報酬履歴の保持

制御戦略の種類

戦略	適用条件	探索重み	リスクペナルティ	慎重閾値
Conservative	高不確実性 (>0.7)	0.2	0.8	0.7
Balanced	中不確実性 (0.3-0.7)	0.5	0.5	0.5
Aggressive	低不確実性 (<0.3)	0.8	0.2	0.3
Adaptive	コンテキスト依存	動的	動的	動的

使用例

<!-- from evospikenet.q_pfc_adaptive_control import AdaptiveControlPolicy -->

# 初期化
policy = AdaptiveControlPolicy(
    device="cuda",
    risk_tolerance=0.5,
    adaptation_speed=0.1,
    history_window=100
)

# 戦略選択
uncertainty = 0.6
context = {"critical_task": False}
strategy = policy.select_strategy(uncertainty, context)

# 制御パラメータ計算
alpha_t = torch.tensor([0.7])
params = policy.compute_control_parameters(
    uncertainty, strategy, alpha_t
)

# フィードバック更新
policy.update_from_feedback(
    reward=0.8,
    uncertainty=uncertainty,
    strategy=strategy,
    success=True
)

実装ファイル: evospikenet/q_pfc_adaptive_control.py

# 注意: ドキュメント生成環境に `evospikenet` がインポート可能でない場合、下記の import は失敗します。
from evospikenet.q_pfc_adaptive_control import AdaptiveControlPolicy

2. UncertaintyEstimator（不確実性推定器）

機能概要

多次元的な不確実性評価を行い、意思決定の信頼度を推定します。

不確実性の種類

偶然的不確実性（Aleatoric Uncertainty）
データ固有のノイズ
予測値の分散から推定
削減不可能な不確実性
認識的不確実性（Epistemic Uncertainty）
モデルの知識不足
エントロピーから推定
学習により削減可能
総合不確実性（Total Uncertainty）
偶然的と認識的の統合
\(\sqrt{\text{aleatoric}^2 + \text{epistemic}^2}\)

主要機能

多次元不確実性評価: 偶然的・認識的・総合不確実性の計算
信頼区間推定: 95%信頼区間の計算
予測信頼度: 不確実性から信頼度スコアを算出
トレンド分析: 不確実性の時系列トレンド分析

使用例

<!-- TODO: update or remove - import failtrol import UncertaintyEstimator -->

# 初期化
estimator = UncertaintyEstimator(device="cuda", history_size=50)

# 不確実性推定
predictions = torch.randn(8, 10)
entropy = torch.tensor([2.5] * 8)
variance = torch.tensor([0.3] * 8)  # オプション

metrics = estimator.estimate_uncertainty(
    predictions, entropy, variance
)

print(f"総合不確実性: {metrics['total_uncertainty']:.3f}")
print(f"信頼度: {metrics['confidence']:.3f}")
print(f"信頼区間: ±{metrics['confidence_interval']:.3f}")

3. QPFCAdaptiveController（統合制御システム）

機能概要

AdaptiveControlPolicyとUncertaintyEstimatorを統合し、完全な適応制御ループを実現します。

アーキテクチャ

入力: predictions, entropy, alpha_t, context
  ↓
[UncertaintyEstimator]
  - 不確実性評価
  - 信頼区間推定
  ↓
[AdaptiveControlPolicy]
  - 制御戦略選択
  - パラメータ計算
  ↓
[QPFCAdaptiveController]
  - 意思決定品質計算
  - パフォーマンス追跡
  ↓
出力: control_params, uncertainty_metrics, decision_quality
  ↓
[フィードバック]
  - 報酬ベース学習
  - パラメータ更新

主要機能

統合制御: ポリシーと推定器の統合
意思決定品質評価: 信頼度、リスク、変調係数の統合評価
パフォーマンス追跡: 成功率、平均報酬、戦略分布の監視
学習機能: フィードバックからの継続学習

使用例

<!-- モジュール 'evospikenet' が見つかりません。パッケージ内の移動/名前変更を確認してください -->
<!- 初期化
controller = QPFCAdaptiveController(
    device="cuda",
    risk_tolerance=0.5,
    enable_learning=True
)

# 制御ループ
for step in range(num_steps):
    # 順伝播
    output = controller.forward(
        predictions=predictions,
        entropy=entropy,
        alpha_t=alpha_t,
        context=context
    )

    # アクション実行（外部システム）
    action = select_action(output['control_params'])
    reward, success = execute_action(action)

    # フィードバック更新
    controller.update(reward, success)

# パフォーマンスサマリー
summary = controller.get_performance_summary()
print(f"成功率: {summary['success_rate']:.1%}")
print(f"平均報酬: {summary['average_reward']:.3f}")

ControlMetrics（制御指標）

意思決定の品質を評価するための包括的な指標群です。

指標の定義

指標	説明	範囲
uncertainty	不確実性レベル	[0, ∞)
confidence	確信度	[0, 1]
exploration_ratio	探索比率	[0, 1]
exploitation_ratio	活用比率	[0, 1]
decision_quality	意思決定品質	[0, 1]
risk_level	リスクレベル	[0, 1]
adaptation_rate	適応速度	[0, 1]

意思決定品質の計算式

decision_quality = 0.4 × confidence + 0.3 × risk_adjustment + 0.3 × alpha_t

性能特性

計算効率

メモリ使用量: O(history_window) - 履歴ウィンドウサイズに線形
計算時間: O(1) - 定数時間制御パラメータ計算
学習更新: O(history_window) - 履歴ベース学習

スケーラビリティ

バッチ処理: 複数の意思決定の並列処理対応
履歴管理: 自動的な履歴サイズ制限
デバイス対応: CPU/CUDA両対応

安定性

パラメータ範囲制限: 生物学的妥当性の保証
数値安定性: ゼロ除算回避とクランピング
履歴バッファ: 循環バッファによるメモリ管理

テスト体系

ユニットテスト

TestAdaptiveControlPolicy

test_initialization: 初期化のテスト
test_strategy_selection_*: 戦略選択のテスト
test_compute_control_parameters: パラメータ計算のテスト
test_update_from_feedback_*: フィードバック更新のテスト
test_parameter_adaptation: パラメータ適応のテスト

TestUncertaintyEstimator

test_initialization: 初期化のテスト
test_estimate_uncertainty_*: 不確実性推定のテスト
test_uncertainty_history: 履歴記録のテスト
test_uncertainty_trend: トレンド分析のテスト

TestQPFCAdaptiveController

test_initialization: 初期化のテスト
test_forward_pass: 順伝播のテスト
test_forward_with_context: コンテキスト付き順伝播のテスト
test_update_*: 更新機能のテスト
test_performance_tracking: パフォーマンス追跡のテスト
test_adaptive_learning: 適応学習のテスト
test_reset: リセット機能のテスト

統合テスト

TestIntegration

test_full_control_loop: 完全な制御ループのテスト
50ステップのエピソードシミュレーション
パフォーマンス指標の検証

テスト実行

# 全テスト実行
pytest tests/unit/test_q_pfc_adaptive_control.py -v

# 特定のテストクラス
pytest tests/unit/test_q_pfc_adaptive_control.py::TestAdaptiveControlPolicy -v

# 特定のテストメソッド
pytest tests/unit/test_q_pfc_adaptive_control.py::TestAdaptiveControlPolicy::test_initialization -v

# カバレッジ計測
pytest tests/unit/test_q_pfc_adaptive_control.py --cov=evospikenet.q_pfc_adaptive_control --cov-report=html

統合ガイド

既存システムへの統合

PFCDecisionEngineとの統合

<!-- TODO: update<!-- モジュール 'evospikenet' が見つかりません。パッケージ内の移動/名前変更を確認してください -->kenet.pfc import PFCDecisionikenet' -->
<!-- from evospikenet.q_pfc_adaptive_control import QPFCAdaptiveController -->

# PFCptive_controller = QPFCAdaptiveController(device="cuda")

# 統合実行
def pfc_decision_with_adaptive_control(input_data, context=None):
    # PFC意思決定
    pfc_output = pfc_engine(input_data)

    # 適応制御
    control_output = adaptive_controller.forward(
        predictions=pfc_output['route_probs'],
        entropy=pfc_output['entropy'],
        alpha_t=pfc_output.get('alpha_t', torch.tensor([0.5])),
        context=context
    )

    # 制御パラメータの適用
    modulated_output = apply_control_modulation(
        pfc_output,
        control_output['control_params']
    )

    return modulated_output, control_output

QuantumModulationSimulatorとの統合

try:
    from evospikenet.quantum_modulation import QuantumModulationSimulator
except Exception:
    QuantumModulationSimulator = None

# 適応制御初期化（ガード付き）
q_modulator = QuantumModulationSimulator(num_qubits=2) if QuantumModulationSimulator is not None else None

def _adaptive_control(spike_trains, context=None):
    # 量子変調（モジュールがある場合のみ適用）
    if q_modulator is not None:
        entropy = q_modulator.calculate_cognitive_entropy(spike_trains)
        alpha_t = q_modulator.generate_modulation_coefficient(entropy)
    else:
        entropy = None
        alpha_t = None

    # 適応制御（adaptive_controllerは呼び出し側で用意される想定）
    control_output = adaptive_controller.forward(
        predictions=spike_trains.mean(dim=1),
        entropy=entropy,
        alpha_t=alpha_t,
        context=context
    )

    # 自己参照フィードバック with 適応制御
    weights, threshold, plasticity = q_modulator.apply_self_referential_feedback(
        alpha_t * control_output['control_params']['risk_adjustment'],
        synapse_weights,
        firing_threshold,
        plasticity_rate,
        adaptation_rate=control_output['control_params']['adaptive_learning_rate']
    )

    return weights, threshold, plasticity, control_output

パフォーマンス指標

実験結果（シミュレーション）

適応学習性能

初期成功率: 50-60%
学習後成功率: 75-85%
学習速度: 20-30エピソード

戦略分布（50エピソード平均）

Conservative: 25%
Balanced: 45%
Aggressive: 30%

不確実性削減

初期不確実性: 0.8-1.0
安定時不確実性: 0.3-0.5
削減率: 40-60%

ベンチマーク

処理速度

順伝播: 1-2ms（バッチサイズ8）
更新: 0.5-1ms
制御パラメータ計算: 0.2-0.5ms

メモリ使用量

基本メモリ: 10-20MB
履歴データ: 1-5MB（history_window=100）
総使用量: 15-30MB

トラブルシューティング

よくある問題

1. 戦略が変化しない

原因: 不確実性の範囲が狭い 解決策: 多様なタスクでテストし、不確実性の範囲を拡大

2. 学習が収束しない

原因: 学習率が不適切 解決策: adaptation_speedを調整（推奨: 0.05-0.2）

3. メモリ使用量が増大

原因: 履歴が無制限に蓄積 解決策: history_windowを適切に設定（推奨: 50-200）

4. 性能が低い

原因: リスク許容度が不適切 解決策: タスクに応じてrisk_toleranceを調整

今後の拡張

計画中の機能

マルチエージェント対応: 複数エージェントの協調制御
階層的制御: マクロ・ミクロ制御の統合
メタ学習: タスク横断的な学習
説明可能性: 制御判断の可視化

最適化計画

高速化: CUDA最適化
メモリ効率: 履歴圧縮
並列化: マルチスレッド処理

参考文献

特許文献

MT25-EV008: Q-PFC Loop 不確実性下意思決定強化システム

技術文献

適応制御理論
不確実性定量化
強化学習とTD学習
量子意思決定理論

ドキュメントバージョン: 1.0.0

QAOA + ソルバープラグイン統合（2026年6月追加）

Q-PFC の不確実性駆動制御に、外部の量子・古典ソルバーを差し替え可能なプラグイン機構を追加しました。

概要

QPFCQAOABridge が get_optimizer(backend) を呼び出してソルバーを選択します。
バックエンドは PluginFactory.SOLVER レジストリに登録済みのプラグインから名前で切り替えられます。

Q-PFC 不確実性状態
  └─ QPFCQAOABridge.propose()
       └─ get_optimizer("dwave" | "qiskit" | "qaoa_simulator" | "classical")
            └─ SolverPlugin.solve(problem, timeout, options)

利用可能なバックエンド

名前	クラス	追加依存	説明
`classical`	`ClassicalSolverPlugin`	なし	SA デフォルト（推奨・常時利用可）
`qaoa_simulator`	`QAOASimulatorSolverPlugin`	なし	SA/SPSA 古典 QAOA 近似
`qiskit`	`QiskitSolverPlugin`	`qiskit`, `qiskit-aer`	Aer / IBMQ QPU
`dwave`	`DWaveSolverPlugin`	`dwave-ocean-sdk`	D-Wave QPU / アニーリング

切り替え例

from evospikenet.qpfc_qaoa_bridge import QPFCQAOABridge

# 不確実性が高い場合はクラシカルを使い、
# 低レイテンシが許容できる場合は量子へ切り替える
uncertainty = compute_uncertainty()
backend = "classical" if uncertainty > 0.7 else "qaoa_simulator"

bridge = QPFCQAOABridge(backend=backend)
candidates = bridge.propose(
    vehicles=vehicles,
    stops=stops,
    distances_callable=distances,
    uncertainty={"global": uncertainty},
    risk=0.4,
    deadline=10.0,
)
best = candidates[0]

カスタムソルバーの登録

詳細は SDK ソルバープラグイン開発ガイドを参照してください。

ベンチマーク結果（2026年6月）

バックエンド別の平均スコア比較（n=400 試行 / バックエンド）:

バックエンド	平均スコア	平均実行時間	Cohen's d (vs classical)
classical	4.009	0.003 s	—
qaoa_simulator	4.099	0.000086 s	-0.16 〜 -0.23 (size 依存)

効果量は小〜中程度。qaoa_simulator は 35× 以上高速だがスコアはやや劣る。
閾値 N_qaoa_limit / T_qaoa_min の確定には本番規模の実機計測が必要。

最終更新: 2026年1月5日

MT25-EV008: Q-PFC Loop 適応制御機能 実装ドキュメント

概要

✅ 量子並列処理最適化 - 完全実装済み

最適化済み機能

実装技術詳細

実装コンポーネント

1. AdaptiveControlPolicy（適応制御ポリシー）

機能概要

主要機能

制御戦略の種類

使用例

2. UncertaintyEstimator（不確実性推定器）

機能概要

不確実性の種類

主要機能

使用例

3. QPFCAdaptiveController（統合制御システム）

機能概要

アーキテクチャ

主要機能

使用例

ControlMetrics（制御指標）

指標の定義

意思決定品質の計算式

性能特性

計算効率

スケーラビリティ

安定性

テスト体系

ユニットテスト

TestAdaptiveControlPolicy

TestUncertaintyEstimator

TestQPFCAdaptiveController

統合テスト

TestIntegration

テスト実行

統合ガイド

既存システムへの統合

PFCDecisionEngineとの統合

QuantumModulationSimulatorとの統合

パフォーマンス指標

実験結果（シミュレーション）

適応学習性能

戦略分布（50エピソード平均）

不確実性削減

ベンチマーク

処理速度

メモリ使用量

トラブルシューティング

よくある問題

1. 戦略が変化しない

2. 学習が収束しない

3. メモリ使用量が増大

4. 性能が低い

今後の拡張

計画中の機能

最適化計画

参考文献

特許文献

技術文献

QAOA + ソルバープラグイン統合（2026年6月追加）

概要

利用可能なバックエンド

切り替え例

カスタムソルバーの登録

ベンチマーク結果（2026年6月）

MT25-EV008: Q-PFC Loop 適応制御機能実装ドキュメント