量子コンピューティングとは

量子コンピューティングの分野には、量子ハードウェアや量子アルゴリズムなど、さまざまな分野が含まれています。まだ開発段階ではありますが、量子テクノロジーは、従来のスーパーコンピューターでは解決できない（または十分な速さで解決できない）複雑な問題を、近い将来解決できるようになるでしょう。

量子物理学を利用することで、大規模な量子コンピューターは、現代の従来型マシンよりも何倍も速く、特定の複雑な問題に取り組むことができます。量子コンピューターを使用すると、従来型のコンピューターでは数千年かかる可能性のある問題も、数分または数時間で解決できる可能性があります。

量子力学は、非常に小さなスケールで物理学を研究する学問であり、驚くべき基本原理を明らかにしています。量子コンピューターは、これら固有の現象を利用して、従来の計算だけでは利用できない数学的手法にアクセスして問題を解決します。

実際には、量子コンピューターは、物理システムの挙動をモデル化することと、情報のパターンや構造を特定するという2種類のタスクに広く役立つと期待されています。

量子力学は、宇宙のオペレーティング・システムに少し似ています。量子力学の原理を使用して情報を処理するコンピューターには、物理システムのモデル化において一定の利点があります。したがって、量子コンピューティングは、化学および材料科学の応用において特に興味深いものです。たとえば、量子コンピューターは、製薬や工学の応用に役立つ分子を探している研究者が候補をより迅速かつ効率的に特定する際に役立つ可能性があります。

量子コンピューターは、従来のコンピューターではアクセスできない数学的手法を使用してデータを処理することもできます。つまり、データに構造を与え、従来のアルゴリズムだけでは見逃してしまう可能性のあるパターンを発見できます。実際には、生物学（たとえばタンパク質フォールディング）から金融に至るまで、さまざまな用途に役立つ可能性があります。

今日、量子コンピューティングの研究業務の多くには、期待される用途の広範なカテゴリー内のアルゴリズムとアプリケーションの調査が含まれます。それは、新しいテクノロジー自体を構築することに加えて行われます。

IBM、Amazon社、Microsoft社、Google社などの大手企業や、Rigetti社やIonq社などのスタートアップ企業がこの有望なテクノロジーに多額の投資を続けているため、量子コンピューティングは2035年までに1.3兆米ドル規模の産業になると予想されています。

量子コンピューターについて議論する時、最も小さい規模で見た宇宙は、私たちが日常生活で慣れ親しんでいるものとは非常に異なる振る舞いをすることを理解することが重要です。学校の物理学で学んだことと比較すると、量子オブジェクトの振る舞いはしばしば奇妙で直感に反します。

量子粒子の振る舞いを説明することには、独自の課題があります。自然界に関する常識的なパラダイムのほとんどに、量子粒子の驚くべき振る舞いを伝えるための語彙が不足しています。しかし量子力学は、宇宙が実際にどのように機能しているかを明らかにするものです。量子コンピューターは、従来の2進ビット回路を量子ビット（またはキュービット）と呼ばれる量子粒子に置き換えることで、量子力学を利用します。これらの粒子はビットとは異なる振る舞いをし、量子力学でしか説明できない固有の性質を示します。

量子コンピューティングを理解するには、4つの主要な量子力学の原理を理解することが重要です。

• 重ね合わせ
• もつれ
• デコヒーレンス
• 干渉

量子ビット自体はあまり役に立ちません。しかし、保持する量子情報を重ね合わせ状態に置くことで、量子ビットの考えうる構成の組み合わせをすべて表すことができます。量子ビットのグループを重ね合わせると、複雑な多次元の計算空間を作成できます。複雑な問題は、これらの空間で新しい方法で表現できます。

量子システムが測定されると、その状態は可能性の重ね合わせからバイナリー状態に崩壊し、バイナリー・コードのように0または1として登録できます。

もつれとは、量子ビットがその状態を他の量子ビットと相関させる能力です。もつれシステムは本質的にリンクされているため、量子プロセッサーが単一のもつれ量子ビットを測定すると、もつれシステム内の他の量子ビットに関する情報を即座に判断できます。

干渉は量子コンピューティングのエンジンです。量子ビットが集合的に重ね合わせ状態に置かれた環境では、波のように見える方法で情報を構造化し、それぞれの結果に振幅が関連付けられます。

これらの振幅は、システムの測定結果の確率になります。これらの波は、その多くが特定の結果でピークに達したときに互いに積み重なったり、ピークとトラフが相互作用するときに互いに打ち消し合ったりする可能性があります。確率を増幅したり、他の確率を打ち消したりするのは、どちらも干渉の一種です。

デコヒーレンスは、量子状態のシステムが非量子状態に崩壊するプロセスです。量子システムの測定によって意図的に引き起こされることもあれば、他の環境要因によって引き起こされることもあります（これらの要因が意図せずに引き金となることもあります）。一般に、量子コンピューティングでは、デコヒーレンスを回避し、最小限に抑える必要があります。

量子コンピューティングをより深く理解するために、2つの驚くべきアイデアが両方とも真実であることについて考えてみましょう。1つ目は、明確な状態を持つものとして測定可能なオブジェクト（定義された確率振幅で重ね合わせられた量子ビット）がランダムに動作するということです。2つ目は、遠隔物体（この場合はもつれた量子ビット）が、個別にはランダムではあるものの、強い相関関係を持って動作する可能性があることです。

量子コンピューターでの計算は、計算状態の重ね合わせを準備することで機能します。ユーザーが準備した量子回路は、量子アルゴリズムによって管理される演算を使用して量子ビットのもつれを作り出し、干渉パターンを生成します。起こりうる結果の多くは干渉によって打ち消されますが、増幅される場合もあります。増幅された結果が演算の解になります。

従来のコンピューターと量子コンピューターの主な違いは、量子コンピューターはビットの代わりに量子ビットを使用することです。量子コンピューティングではバイナリ・コードが使用されますが、量子ビットは従来のコンピューターとは異なる方法で情報を処理します。では、量子ビットとは何で、どこから来たのでしょうか？

従来のコンピューターはビット（0と1）を使用してデータを保管および処理しますが、量子コンピューターは量子ビット（キュービット）を重ね合わせて使用することで、異なる方法でデータを処理します。

量子ビットはビットのように動作して0または1を保管できますが、同時に0と1の重みづけされた組み合わせにすることもできます。量子ビットが組み合わされると、2つの量子ビットは4つの可能な2ビット文字列の重ね合わせに、3つの量子ビットは8つの可能な3ビット文字列の重ね合わせに、というように、その重なりは指数関数的に複雑さを増していきます。100個の量子ビットがあれば、可能性の幅は天文学的なものになります。

量子アルゴリズムは、従来のコンピューターではアクセスできない方法で情報を操作することで機能し、特に量子コンピューターと高性能の従来型スーパーコンピューターが連携する場合に、特定の問題に対して劇的な高速化を実現できます。

一般に量子ビットは、超伝導回路、光子、電子、トラップされたイオンや原子など、量子力学的な振る舞いを示すシステムを操作したり測定したりすることで作られます。

現在の量子コンピューティングで使用される量子ビットの作成にはさまざまな方法があり、それぞれ異なる種類のタスクに適している場合があります。

よく使われている量子ビットには次のようなものが挙げられます。

• 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高忠実度の測定で注目されていますが、超伝導量子ビットよりもはるかに低速です。
• 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において有望な可能性を備えています。
• 光子：光子は個々の光粒子です。量子ビットを作成し、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できます。量子通信や量子暗号に利用されています。

量子ビットを使用するコンピューターには、従来のビットを使用するコンピューターよりも特定のメリットがあります。量子ビットは重ね合わせを保持し、干渉を示すことができるため、量子ビットを使用する量子コンピューターは、従来型のコンピューターとは異なる方法で問題に取り組みます。

量子コンピューターが量子ビットを使用して複雑な問題を解決する方法を理解するために役立つ比喩として、複雑な迷路の中心に立っていると想像してください。迷路から脱出するには、従来の演算アプローチでは、問題を「総当たり」で解決し、あらゆる経路の組み合わせを試して出口を見つける必要がありました。この種のコンピューターは、ビットを使って新しい経路を探索し、どの経路が行き止まりかを記憶します。

量子コンピューターは、まるで迷路を鳥瞰図で見ることができるかのように、すべての間違った経路をテストしなくても正しい経路を導き出すことができます。しかし、量子ビットは一度に複数のパスをテストするわけではありません。代わりに、量子コンピューターは量子ビットの確率振幅を測定して結果を決定します。

これらの振幅は波のように機能し、互いに重なり合い、干渉します。非同期波が重なると、複雑な問題に対する解決策候補が効果的に排除され、実現したコヒーレント波が正しい解決策を提示します。

IBM量子プロセッサーは、ノートPCに搭載されているシリコン・チップと大きさがそれほど変わらないウェハーです。ただし、最新の量子ハードウェア・システム（機器を超低温に保つために使用される）と、システムを制御して量子データを処理するための追加室温電子コンポーネントは、平均的な自動車ほどの大きさです。

完全な量子ハードウェア・システムのフットプリントが大きいため、ほとんどの量子コンピューターは持ち運びができませんが、研究者やコンピューター科学者は、クラウド・コンピューティングを通じてオフサイトの量子コンピューティング機能にアクセスできます。量子コンピューターの主なハードウェア・コンポーネントは次の通りです。

通信を可能にするためにさまざまな設定で配置された量子ビットで構成される量子チップ（量子データ・プレーンとしても知られています）は、量子コンピューターの頭脳として機能します。

量子コンピューターのコア・コンポーネントである量子プロセッサーには、システムの物理量子ビットと、それらを適切な位置に保持するために必要な構造が含まれています。量子処理ユニット（QPU）には、入出力に必要な量子チップ、制御電子機器、従来型のコンピューティング・ハードウェアが含まれます。

デスクトップ・コンピューターは、作業に十分な温度を保つためにファンを使用することがあります。量子プロセッサーは、量子状態を保持するため、ノイズを最小限に抑え、デコヒーレンスを回避できるように、絶対零度より約100分の1度高い、超低温である必要があります。この超低温は、過冷却された超流体によって実現されます。このような温度では、特定の物質が重要な量子力学的効果を示し、電子は抵抗なくその中を移動します。この効果により、それらの物質は超伝導体になります。

物質が超伝導体になると、電子は一致してクーパー対を形成します。クーパー対は、量子トンネルとして知られるプロセスを通じて、障壁または絶縁体を越えて電荷を運ぶことができます。絶縁体の両側に配置された2つの超伝導体は、量子コンピューティング・ハードウェアの重要な部分であるジョセフソン接合を形成します。

量子コンピューターは、超伝導量子ビットとしてコンデンサーとジョセフソン接合を備えた回路を使用します。これらの量子ビットにマイクロ波光子を照射することで、量子ビットの振る舞いを制御し、量子情報の個々の単位を保持、変更、読み出すことができます。

量子ハードウェア・コンポーネントを改良する研究は続けられていますが、それは方程式の半分にすぎません。ユーザーが量子優位性を発見する上で最も重要なのは、次世代の量子アルゴリズムを可能にする、高性能で安定した量子ソフトウェア・スタックです。

2024年にIBMはQiskitの最初の安定版であるオープンソース・ソフトウェア開発キット（SDK）、Qiskit SDK 1.xを導入しました。Qiskitは、60万人を超える登録ユーザーのほか、世界各地の700の大学が量子コンピューティングの授業の開発に使用しているため、量子コンピューティングに推奨されるソフトウェア・スタックとなっています。

しかしQiskitは、量子回路を構築および設計するための世界で最も人気のある量子開発ソフトウェアというだけではありません。IBMでは、Qiskitを量子向けのフルスタック・ソフトウェアとして再定義し、新しい生成AIコード支援ツールを含むIBM Quantumシステム上でプログラムを作成、最適化、実行するためのミドルウェア・ソフトウェアとサービスで、Qiskit SDKを拡張しています。

量子コンピューティングは量子力学の原理に基づいて構築されており、非常に小さな物体が大きな物体とどのように異なる動作をするかを表します。しかし量子力学は私たちの宇宙全体の基礎法則を規定するため、非常に小さいレベルでは、すべてのシステムが量子システムです。

このため、従来のコンピューターも量子システム上に構築されていますが、計算中に量子力学的特性を最大限に活用できていないと言えます。量子コンピューターは、量子力学をうまく利用することで、高性能コンピュータでもできないような計算を行うことができると期待されています。

時代遅れのパンチカード加算器から最新のスーパーコンピューターに至るまで、従来の（または古典的な）コンピューターは基本的に同じように機能します。これらのマシンは通常、計算を順番に実行し、情報のバイナリ・ビットを使用してデータを保管します。各ビットは0または1を表します。

バイナリー・コードに結合し、論理演算を使用して操作すると、単純なオペレーティング・システムから最先端のスーパーコンピューティング計算まで、コンピューターを使用してあらゆるものを作成できます。

量子コンピューターは、従来型のコンピューターと同様に、問題解決を行うマシンです。しかし、量子コンピューティングではビットの代わりに量子ビットが使用されます。量子ビットは、従来のビットと同様にデータを処理するために使用されます。ただし、量子現象を利用することで、量子ビットはより複雑な数学にアクセスして別のタイプの計算ができます。これは、前述した重ね合わせおよび干渉として知られる量子力学の概念によるものです。

• 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処理します。

• 特殊な量子力学ベースの量子コンピューティング・ハードウェアによって使用されます。
• 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処理します。
• 干渉を利用して問題を解決し、量子論理でデータを処理します。

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。複雑な計算のすべてのステップを計算しなければならない従来のコンピューターとは異なり、論理量子ビットで作られた量子回路は複雑な問題をより効率的に処理できます。

従来のコンピューターは一般的に単一の答えを提供しますが、確率的量子マシンは多くの場合、考えうるさまざまな答えを提供します。この範囲により、量子コンピューティングは従来の計算よりも精度が低く見えるかもしれません。しかし、量子コンピューターが近い将来に解決する可能性のある非常に複雑な問題に照らすと、この計算方法によって、従来の計算を何十万年分も短縮できる可能性があります。

実際には、量子コンピューターと従来型のコンピューターは、統合されたワークフローで連携して問題を解決します。最も効率的な方法では、量子コンピューターが得意とする計算の部分を量子コンピューティング・リソースに、従来のコンピューターが最も得意とする部分を従来型のコンピューティング・リソースに分散させます。

高性能な従来型コンピューターと連携して動作する全面的に実用化された量子コンピュータは、整数因数分解などの特定の種類の問題に関しては、従来のコンピューター単独よりもはるかに優れたものとなるでしょう。しかし、量子コンピューティングはすべて（あるいはほとんど）の問題に対して理想的なわけではありません。

ほとんどの種類のタスクや問題に対して、従来のコンピューターは、引き続き最適なソリューションであり続けると想定されています。しかし、科学者やエンジニアが特定の非常に複雑な問題に遭遇すると、量子コンピューティングが活躍します。このようなタイプの難しい計算では、最も強力な従来型のスーパーコンピューターでさえ、量子コンピューティングに比べると見劣りします。これは、最も強力な従来型のスーパーコンピューターでさえ、20世紀のテクノロジーに依存したバイナリー・コード・ベースのマシンであるためです。

複雑な問題とは、多くの変数が複雑に相互作用する問題です。たとえば、分子内の個々の原子の振る舞いをモデル化することは、電子間のさまざまな相互作用が伴うため、複雑な問題です。スーパーコライダーにおける新しい物理現象を特定することも複雑な問題です。従来型のコンピューターでは、現実的な規模では解決方法がわからない複雑な問題がいくつかあります。

従来のコンピューターは、分子の大きなデータベースを分類するような難しいタスクにおいては優れているかもしれません。しかし、これらの分子がどのように振る舞うかをシミュレートするなど、より複雑な問題はなかなか解決できません。

現在、科学者が分子がどのように振る舞うかを知りたい場合、それを合成し、現実世界で実験する必要があります。わずかな調整がその振る舞いにどう影響するかを知りたい場合は、通常、新しいバージョンを合成し、実験を最初からやり直す必要があります。これは高価で時間のかかるプロセスであり、医療や半導体設計などのさまざまな分野の進歩を妨げています。

旧式のスーパーコンピューターは、多数のプロセッサーを使用して、分子のあらゆる部分がどのように振る舞うの可能性があるのかをあらゆる可能な方法によって調べ、総当たりで分子の動作をシミュレートしようとする場合があります。しかし、最も単純な分子を分析した後、スーパーコンピューターは失速します。従来型のコンピューターでは、既知の方法を使用して分子の挙動の考えられるすべての順列を処理できません。

量子アルゴリズムは、この種の複雑な問題に対して新しいアプローチを採用し、これらの分子自体とよく似た振る舞いをするアルゴリズムを実行するための多次元計算空間を作成します。これは、化学シミュレーションのような複雑な問題を解決するためのはるかに効率的な方法であることが判明しています。

これに関する1つの考察として、従来のコンピューターは数値を計算して分子がどのように振る舞うかを把握する必要があります。量子コンピューターは数値を計算する必要はなく、分子システムを直接模倣することができます。

量子アルゴリズムはまた、従来型のコンピューターにはできない方法でデータを処理し、新たな構造と洞察を提供できます。

1980年代初頭に初めて理論化されましたが、数学者のPeter Shor氏が仮想量子マシンの最初の実際的な現実世界への応用を発表したのは1994年になってからでした。Shor氏の素因数アルゴリズムは、量子力学コンピューターが当時の最先端の暗号化システム（その一部は現在も使用されています）を潜在的に破る可能性があることを実証しました。Shor氏の研究結果は量子システムの実行可能な応用を実証し、サイバーセキュリティーだけでなく他の多くの分野にも劇的な影響を与えるものとなりました。

特にエンジニアリング会社、金融機関、世界的な海運会社などは、量子コンピューターが各分野の重要な問題を解決できるユースケースを模索しています。量子研究によるメリットの爆発的な増加が目前に迫っています。量子ハードウェアが拡大し、量子アルゴリズムが進歩するにつれて、分子シミュレーション、エネルギー・インフラストラクチャー管理、金融市場モデリングなど、大きく重要な問題に対する新しいソリューションを発見できる未来がすぐそこまで来ています。

量子コンピューターは、多くの変数を含む特定の複雑な問題を解決するの上で優れています。新薬の開発から半導体開発の進歩、複雑なエネルギー問題への取り組みまで、量子コンピューティングはいくつかの重要な産業で飛躍的な進歩の鍵を握っている可能性があります。

量子コンピューティングは単なる理論的なものではなくなりましたが、まだ開発中です。世界中の科学者が量子マシンの速度、出力、効率を向上させるための新しい技術の発見に努める中、テクノロジーは転換点に近づいています。私たちは、量子アドバンテージと量子ユーティリティーの概念を使用して、有用な量子コンピューティングの進化を理解しています。

量子ユーティリティーとは、総当たり的な従来の計算による量子マシン・シミュレーターでは解決できない問題に対して、信頼性が高く正確なソリューションを提供する量子計算を指します。以前は、これらの問題にアクセスできるのは古典的な近似手法のみでした。通常は、特定の問題の固有の構造を利用するように注意深く作成された問題固有の近似手法です。IBMは2023年に初めて量子ユーティリティーを実証しました。

広義の量子優位性という用語は、量子が既知のすべての古典的な方法よりも優れた、高速な、または安価なソリューションを提供できる状況を指します。量子コンピューター上で量子優位性を示すアルゴリズムは、既知の古典的コンピューティング手法をすべて超えて、実用的で重要なメリットを提供できる必要があります。IBMは、量子コミュニティと高性能コンピューティング・コミュニティが協力すれば、最初の量子優位性が2026年後半までに実現されるはずだと予想しています。

量子コンピューティングは、特定の問題に対して古典的な近似に代わる実現可能な選択肢を提供しているため、研究者は、量子コンピューティングは科学的探究に役立つツールであり、実用性があると述べています。量子ユーティリティーは、量子手法が既知のすべての古典的手法を上回る高速化を実証したという主張を構成するものではありません。これは量子アドバンテージの概念との重要な違いです。

IBMは、量子コンピューターの基準を測定するため、層忠実度と1秒あたりに実行できる回路層数（CLOPS）という2つのメトリクスを導入しました。

非常に価値のあるベンチマークである層忠実度は、個々の量子ビット、ゲート、クロストークに関する情報を明らかにしながら、回路を実行する量子プロセッサー全体の能力をカプセル化する方法を提供します。層忠実度プロトコルを実行することで、研究者は量子デバイス全体を評価できると同時に、個々のコンポーネントに関する詳細なパフォーマンスとエラーの情報にもアクセスできるようになります。

IBMは層忠実度に加えて、速度の測定基準である1秒あたりに実行できる回路層数（CLOPS）も定義しました。現在、CLOPSはプロセッサーが量子ボリューム回路をどれだけ速く連続して実行できるかを示す指標であり、量子コンピューティングと古典的コンピューティングを組み込んだ全体的なシステム速度の尺度として機能しています。

層忠実度とCLOPSを組み合わせることで、量子ハードウェアを改善して使用しようとする人々にとって、より意味のあるシステムのベンチマークを行うための新しい方法が提供されます。これらの測定基準により、システム同士の比較、当社のシステムと他のアーキテクチャとの比較、および規模に応じたパフォーマンスの向上を反映させること容易になります。

回路の深さも量子処理ユニットの不可欠な機能です。これは、量子ビットがデコヒーレントする前に処理ユニットが実行できる並列ゲート実行の数（量子回路のステップ数）を示す尺度です。回路の深さが深いほど、より複雑な回路をコンピューターで実行できます。

今日、IBM、Google社、Microsoft社、D-Wave社、Rigetti Computing社などの企業が実際の量子ハードウェアを製造しています。40年前には理論上のものにすぎなかった最先端のツールを、現在では何十万人もの開発者が利用しています。エンジニアは、ソフトウェア、および量子/古典的オーケストレーションの重要な進歩とともに、これまで以上に強力な超電導量子プロセッサーを定期的に提供しています。この取り組みは、世界を変えるために必要な量子コンピューティングの速度と容量の実現に向けて推進されています。

この分野で量子ユーティリティーが達成された現在、研究者たちは最先端の量子コンピューターをさらに有用なものにするため、熱心に取り組んでいます。IBM® Quantumなどの研究者は、量子ユーティリティーを向上させ、量子アドバンテージを実現する可能性があるいくつかの重要な課題を特定しました。

1. 量子プロセッサーのスケーリング：量子コンピューティングで使用される量子ビット・プロセッサーは、ビットベースのプロセッサーを大幅に上回る可能性がありますが、現在の量子プロセッサーがサポートできる潜在的な量子ビットはごく少数です。研究が進むにつれて、IBMは、2033年までに10億個のゲートを実行できる2,000個の論理量子ビットを目標に、2029年までに1億個の量子ゲートを実行できる200個の論理量子ビットを持つ量子システムを導入する予定です。
2. 量子ハードウェアのスケーリング： 強力な反面、量子ビットはエラーを起こしやすいため、宇宙空間よりも低い温度を作り出すことができる大規模な冷却システムが必要です。研究者たちは現在、フットプリント、コスト、エネルギー使用量を削減するために、量子ビット、エレクトロニクス、インフラストラクチャー、ソフトウェアを拡張する方法を開発しています。
3. 量子誤り訂正：量子ビットが正しく機能せず、不正確な結果を出す過程であるデコヒーレンスは、あらゆる量子システムにとって大きなハードルです。量子誤り訂正では、量子情報を通常よりも多くの量子ビットにエンコードする必要があります。2024年、IBMは従来の方法よりも約10倍効率の高い画期的な新しい誤り訂正コードを発表しました。量子誤り訂正コードの実装や、エンコードされた量子情報に対する計算の実行にはまだ課題がありますが、この新しいコードは、10億以上の論理ゲートを持つ量子回路の実行に向けた明確な道筋を示しています。
4. 量子アルゴリズムの発見：量子優位性には2つの構成要素が必要です。1つ目は実行可能な量子回路、2つ目は量子問題を解決する際にそれらの量子回路が既知の古典的な手法よりも優れていることを実証する手段です。量子アルゴリズムの発見は、現在の量子テクノロジーを量子ユーティリティから量子優位性へと導くものです。
5. 量子ソフトウェアとミドルウェア：量子コンピューティングを活用するためには、量子プログラムを書き、最適化し、実行するための高性能で安定したソフトウェア・スタックが必要です。オープンソースでPythonベースであるIBMのQiskitは、世界で最も広く使用されている量子SDKです。これは、IBMの超電導量子コンピューター群と、磁場にトラップされたイオンや量子アニーリングなどの代替技術を使用するシステムとの、双方での実行に役立ちます。
6. 量子中心のスーパーコンピューティング： 量子コンピューティングは当面の間、現代および将来の古典的なスーパーコンピューティングと連動して役に立つでしょう。量子研究者たちはこれに応えて、古典的なスーパーコンピューターが量子回路を使用して問題を解決できる世界の準備を進めています。