QPU（量子処理装置）とは

QPU には量子コンピュータの量子部分が含まれているため、気候変動、医薬品開発、AIに影響を及ぼす可能性のある、人類が直面する困難な問題の解決に役立てることができます。

従来のコンピューティングにおいて中央処理装置 (CPU) が「コンピューターの頭脳」と考えられるのと同じように、量子処理装置は量子コンピューティング・システムの「頭脳」のように機能します。CPUが単なるチップではなく、他のいくつかのコンポーネントが含まれているのと同様に、QPUには、物理的な計算量子ビットだけでなく、メモリ内の命令の保持、インプット信号とアウトプット信号の増幅と管理、および信号のノイズからの分離に使用される制御電子機器と古典的なコンピューティング・ハードウェアが含まれています。

QPUはあらゆる量子コンピューターのコア・コンポーネントであり、量子チップはQPUのコア・コンポーネントです。IBMでは、量子チップとは超電導コンポーネントがエッチングされた多層半導体のことです。これらのコンポーネントは、量子計算の実行に使用される物理量子ビットです。これらのチップはさらに、量子ビット、読み取り共鳴器、およびインプットまたはアウトプット用の複数の配線層を備えていることを特徴とする複数の層に分割されています。

QPUには、さまざまな設定で配置された物理量子ビットで構成される平均的なコンピューター・チップ（量子データ・プレーンとしても知られています）と同様のサイズの量子チップが含まれ、それらを適切な位置に保持する構造で構成されています。チップは、希釈冷蔵庫で絶対零度に近い低温で保持されます。

QPUには、インプットとアウトプットに必要な制御エレクトロニクスと古典的なコンピューティング・ハードウェアも含まれます。これらのコンポーネントの一部は希釈冷蔵庫の中に保管され、他のコンポーネントは希釈冷蔵庫の横の室温のラックに保管されます。

QPU は、コンピューター・プロセッサー・ユニットの中では独特なものです。CPUとは異なり、量子プロセッサーは量子物理学を利用してデータを異なる方法で保管・処理します。従来のCPUは、バイナリ・ビットを使用してデータを0または1として保管します。

量子は0 と 1 のバイナリ情報を保管できますが、重ね合わせも保管できます。つまり、0 と 1 の特別な組み合わせを保管できます。QPU は、他のいくつかの重要な量子原理も活用して、従来のコンピュータが再現するのが困難な方法で情報を処理できるようにします。

QPU はコンピューター・サイエンスの世代的進歩を象徴しており、最も強力なスーパーコンピューターよりも優れた量子アルゴリズムを処理できるように設計されています。量子計算用に最適化されたQPUは、CPUを置き換えることを目的としたものではありません。代わりに、QPU は CPU やグラフィックス・プロセッシング・ユニット (GPU) とともに、高性能コンピューティング (HPC)システムに統合されています。

量子中心のスーパーコンピュータでは、各タイプのプロセッサはそれぞれ異なる機能を持ち、エコシステムを使用してさまざまな種類の計算を処理するために使用されます。

• CPUs：中央処理装置（CPU）はインプットを順番に処理し、直線的な方法でタスクを実行し、さまざまなシステム・コンポーネント間のデータの管理など、高度な制御オペレーションに最適です。

• GPU：グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) は、大量のオペレーションを同時に並列処理することに優れています。GPUは、処理ワークロードの一部をQPUからオフロードするために量子システムで使用される可能性があります。

• NPU：ニューラル・プロセッシング・ユニット (NPU) は人間の脳の機能を模倣しており、通常、機械学習 (ML)や人工知能 (AI) で使用される特定の種類の計算を伴う複雑なタスクに使用されます。

• QPU：量子処理ユニット（QPU）は、バイナリ・ビットの代わりに量子ビットを使用して情報を処理し、複雑な量子アルゴリズムを実行するように設計されています。QPUは、特定の種類の非常に複雑な問題に最適であり、今日の有望な量子アルゴリズムの多くは、正確な答えではなく確率的な解決策を提供します。

20世紀には理論上のものにすぎないと考えられていましたが、最近の量子テクノロジーの進歩により、QPUの開発が急速に進みました。IBMは現在、コンピューター・サイエンスの限界を押し広げ、量子アドバンテージ（特定の問題を解決するためのすべての古典的なスーパーコンピューティング手法を上回るパフォーマンス）を実現できる実行可能なQPUを開発しています。IBM の開発者は先頭に立っており、すでに量子ユーティリティ(ブルートフォースの従来のシミュレーション範囲を超えて、信頼性が高く正確なアウトプットを量子回路に提供する能力) を備えた QPU と量子ハードウェアを提供しています。

量子コンピューティングは、量子力学の力を利用して、最も強力なスーパーコンピューターでも複雑すぎる問題を解決する新しいテクノロジーです。大きな素数の因数分解などのタスクは、古典的なコンピューターでは数十万年かかる可能性がありますが、十分に強力な量子コンピューターを使用すると理論上は数分で完了できます。

量子コンピューターは、古典的なコンピューターとは異なる方法で情報を処理します。論理ルールで複雑な計算のすべてのステップを計算する必要がある古典的なコンピューターとは異なり、量子ビットで作られた量子回路は、データセットの多くのエントリーを量子オペレーションで同時に処理できるため、特定の問題に取り組むための新しい方法を提供し、効率性を桁違いに向上させます。

古典的コンピューティング

• 一般的な多目的コンピューターやデバイスで使用されます。
• 可能な状態の数が0か1の離散的なビット単位で情報を保存
• データを論理的かつ順次に処理

量子コンピューティング

• 特殊かつ実験的な量子力学ベースの量子ハードウェアによって使用
• 情報を0、1の量子ビットに、または0と1の重ね合わせとして保管します。
• 量子ロジックを使用して並列インスタンスでデータを処理し、量子もつれと干渉に依拠します。

量子プロセッサーの数式実行方法は、従来のコンピューターと同じではありません。論理ルールで複雑な計算のすべてのステップを計算する必要がある従来のコンピューターとは異なり、量子ビットで作られた量子回路は、データセットの多くのエントリーを量子オペレーションで同時に処理するため、特定の問題に取り組むための新しい方法を提供し、桁違いに効率を向上させる可能性があります。

従来のコンピューターはトランジスタを使用してバイナリ・コードでデータを保管および処理しますが、QPUは量子ビットを使用します。IBM QPUは、固体超電導量子ビットを使用して、データを0、1、または0と1の重ね合わせとしてエンコードします。量子ビットの数が増加すると、すべての量子ビットの値のあらゆる組み合わせを、重ね合わせによって保持することもできます。これらのポジション内では、特定の量子ビットがもつれる可能性があります。その場合、それらの値は他の量子ビットに依存するようになり、もはや独立して動作していると見なすことができなくなります。一方のもつれた量子ビットを測定すると、もう一方の量子ビットの状態に関する情報が即座に提供されます。もつれは、量子アルゴリズムを実行するための貴重なツールです。

量子計算の最後に、データはQPUとサポート・ハードウェアによってバイナリに変換され、重ね合わせへの寄与に対応する確率を有する各量子ビットにおいて0または1が測定されます。

Quantum技術は、分子性量子ビットとして知られる実際の粒子や、粒子の振る舞い（超電導量子ビットなど）を模倣するハードウェアを使用して、量子システムにのみ見られる4つの原理によって、バイナリ・ビットでは不可能な方法で計算を実行することができます。

1. 重ね合わせ： 重ね合わせとは、量子粒子や量子システムが1つの値だけでなく、複数の可能な値の組み合わせを表すことができる状態のことです。
2. もつれ： もつれとは、2つの量子粒子が通常の確率が許容する以上に強く相関するプロセスのことです。
3. デコヒーレンス： デコヒーレンスとは、量子粒子や量子システムが減衰、崩壊、変化し、古典物理学で測定可能な単一状態に変換するプロセスのことです。
4. 干渉： 干渉とは、もつれた量子の状態が相互に作用し、確率が高くなったり低くなったりする現象です。

量子ビットは、量子粒子（光子、電子、トラップされたイオン、原子などの物理宇宙の最小構成要素）を操作および測定するか、これらの粒子を模倣するエンジニアリング・システムによって作成されます。

• 超伝導量子ビット： この量子ビットは超低温で動作する超伝導材料から作られており、計算の実行速度と微調整された制御が好まれています。

• トラップされたイオン量子ビット： トラップされたイオン粒子も量子ビットとして使用することができ、長いコヒーレンス時間と忠実度の高い測定で注目されています。イオンは電荷を持つ原子です。

• 量子ドット： 量子ドットは小さな半導体で、単一の電子を捕捉して量子ビットとして使用でき、潜在的な拡張性と既存の半導体技術との互換性を備えています。

• 光子： 光子は個々の光粒子で、光ファイバー・ケーブルを通じて量子情報を長距離送信するために使用され、現在は量子通信や量子暗号化に使用されています。

• 中性原子： レーザーで荷電された一般に存在する中性原子は、スケーリングやオペレーションの実行に適しています。

既知の量子ビットはすべて依然として高い感度を持っていますが、特定の種類の量子ビットは特定のタスクに適しています。機能的な量子コンピューターで使用されるQPUには、適切なキャリブレーションを維持し、外部ノイズに対処するために、大規模なサポート・ハードウェアとソフトウェアが必要です。IBMの Qiskit ソフトウェア・スタックのようなソフトウェア・ソリューションには、量子ハードウェアと古典的ハードウェアの全体をオーケストレーションし、必要な量子エラー処理を実行するために使用されるツールが備わっており、オートメーションによる不正確な読み取りの排除を支援します。

QPUの内部のチップは一般的なCPUやGPUのチップとほぼ同じサイズですが、量子コンピューティング・システムは4ドア・セダンと同じくらい大きい場合があります。この余分な大きさは主に、コヒーレンスを維持するために量子ビットを宇宙空間よりも低い温度に冷却しなければならない極低温システムや冷蔵庫に起因します。また、命令の送信と適用、アウトプットの返しに使用されるその他の古典的なコンポーネントも含まれており、室温で保管できます。

GPUを搭載した量子コンピューターは特定の複雑な問題の解決に優れており、大規模なデータ・セットの処理を高速化できる可能性があります。新薬の開発や新しい方法での機械学習の実行から、サプライチェーンの最適化や複雑な気候データの時系列モデリングの実行まで、量子コンピューティングは多くのクリティカルな業種・業務でブレークスルーの鍵を握っている可能性があります。

QPUは、量子中心のスーパーコンピューティングにも使用され、次の分野で今日人類が直面している最も複雑で困難な問題を解決します。

• 製薬： 分子の振る舞いや生化学反応をシミュレーションできる量子コンピューターは、命を救う新薬や治療法の研究開発を大幅にスピードアップできます。

• 化学：量子コンピューターが医学研究に影響を与えるのと同じ理由で、危険な、あるいは破壊的な化学副産物を軽減する未発見の解決策を示す可能性があります。量子コンピューティングは、石油化学製品の代替を可能にする触媒の改良や、気候を脅かす排出物と闘うために必要な炭素分解プロセスの改良につながる可能性があります。

• 人工知能と機械学習： AIや機械学習などの関連分野への関心と投資が高まるにつれ、研究者たちはAIモデルを新たな限界に押し進め、既存のハードウェアの限界をテストし、膨大なエネルギー消費を要求しています。一部の量子アルゴリズムが新しい方法でデータ・セットを調べることができ、一部の機械学習の問題を高速化できる可能性があるという証拠があります。

• 材料科学： 材料科学の問題の多くは本質的に量子であり、この分野における量子スピードアップは、物質の根本的な理解からエネルギー貯蔵や太陽光発電などの産業上の問題まで、さまざまな領域に恩恵をもたらす可能性を秘めています。

• 最適化： 効率的な参考情報の最適化は、あらゆる業種・業務に価値をもたらします。しかし、物流がますます複雑になるにつれて、最適化はさらに困難になっています。量子コンピューターは、すべてのソリューションを並行して実行するわけではありません。少なくとも、最適化に役立つ方法では実行しません。しかし、だからといって、既存のモデルよりも優れた新しいソリューションを提供できないわけではありません。量子が最適化の価値をどのように、どこで、どのようなタイムラインで提供するかを実証する新しい研究が新たに生まれています。実際、量子近似アルゴリズムが多項時間で効率的に実行され、80%最適な解が得られることがすでにわかっています。