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量子コンピューティング
公開日: 2024年8月5日
寄稿者: Josh Schneider、Ian Smalley
量子コンピューティングは、量子力学独自の性質を利用して、最も強力な古典的なコンピューターの能力を超えた問題を解決する、最先端のコンピューター・サイエンスの新興分野です。
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、スーパーコンピューターでは解決できない、あるい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。
量子物理学を活用することで、完全に実現した量子コンピューターは、非常に複雑な問題を現代のマシンとは桁違いの速さで処理できるようになるでしょう。量子コンピューターの場合、古典的なコンピューターでは完了するまでに数千年かかる可能性のある課題が、数分に短縮される可能性があります。
量子力学としても知られる亜原子粒子の研究は、唯一無二で根本的な自然の原理を明らかにします。量子コンピューターはこれらの基本的な現象を利用して、確率的および量子力学的に計算します。
量子コンピューティングを理解するには、量子力学の4つの基本原理を理解する必要があります。
古典的なコンピューターはバイナリ・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(またはキュービット)を重ね合わせて使用することで、さらに多くのデータを一度にエンコードできます。
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。組み合わせると、重ね合わせの量子ビットは指数関数的に拡張できます。2量子ビットは4ビットの情報を保管でき、3量子ビットは8ビット、4量子ビットは12ビットの情報を保管できます。
ただし、各量子ビットは計算終了時に1ビットの情報しか出力できません。量子アルゴリズムは、古典的なコンピューターではアクセスできない方法で情報を保管および操作することで機能し、特定の問題を高速化できます。
シリコンチップと超電導体の開発は長年にわたり規模が拡大しており、古典的なコンピューターの計算能力が間もなく物質的な限界に達する可能性は十分にあります。量子コンピューティングは、特定の重要な問題に対して前進する道を提供する可能性があります。
IBM、Microsoft、Google、Amazonなどの大手企業がRigettiやIonqなどの熱心なスタートアップ企業とともに、このエキサイティングな新しいテクノロジーに多額の投資を行うことで、量子コンピューティングは2035年までに1.3兆米ドルの産業になると推定されています。1
量子コンピューターは急速に拡大しています。間もなく、以前は解決できなかった問題を解決できるほど強力になるでしょう。この機会にはグローバルな課題が伴います。量子コンピューターは、世界で最も広く使用されているセキュリティー・プロトコルのいくつかを破ることができるでしょう。
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して指数関数的に多くの情報を保管することです。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。しかし、量子ビットとは何で、どこから来たのでしょうか。
一般に、量子ビットは、光子、電子、トラップされたイオン、原子などの量子粒子(物理宇宙の既知の最小構成要素)を操作および測定することによって作成されます。量子ビットは超伝導回路と同じく、量子粒子のように動作するシステムを設計することもできます。
このような粒子を操作するためには、ノイズを最小限に抑え、不正確な結果や意図しないデコヒーレンスに起因するエラーが出ないように、量子ビットを極低温に保つ必要があります。
現在の量子コンピューティングではさまざまな種類の量子ビットが使用されており、さまざまな種類のタスクにより適しているものもあります。
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。
大きな数の因数分解などの複雑な問題を処理する場合、従来のビットは大量の情報を保持すると制約を受けます。量子ビットの振る舞いは違います。量子ビットは重ね合わせが可能なため、量子ビットを使用する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問題に取り組むことができます。
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の理解に役立つ例えとして、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、従来のコンピューターは問題を「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求し、どの経路が行き止まりかを記憶します。
比較すると、量子コンピューターは迷路を俯瞰し、複数の経路を同時にテストし、量子干渉を使用して正しい解決策を明らかにすることができます。ただし、量子ビットは複数のパスを一度にテストしません。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可能な解決策が効果的に排除され、実現したコヒーレント波が解決策を提示します。
量子コンピューターについて話し合うときは、量子力学が従来の物理学とは異なることを理解する必要があります。量子粒子の振る舞いは、奇妙、直感に反する、または不可能にさえ見えることがよくあります。しかし、量子力学の法則は自然界の秩序に従います。
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。
量子コンピューティングの理解には、いくつかの重要な用語を理解することが重要です。
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を使って表現できます。
この量子ビットの重ね合わせにより、量子コンピューターに固有の並列性が与えられ、多くのインプットを同時に処理できるようになります。
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。
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状態に崩壊し、バイナリ・コードのように0または1として登録できます。
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)。デコヒーレンスによって量子コンピューターは計測を行い、古典的なコンピューターと対話することができます。
もつれた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、ピークと終息期が相互作用するときに互いに打ち消し合ったりします。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。
量子コンピューティングをより深く理解するために、直感に反する2つのアイデアがどちらも真実でありうることを考慮しましょう。1つ目は、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、互いに影響を与えるには遠すぎる物体(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、何らか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、オペレーションを使用してもつれを生成し、アルゴリズムによって制御されるように、異なる状態間の干渉を引き起こします。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、増幅される結果があります。増幅された結果が計算の解になります。
量子コンピューティングは、亜原子粒子がマクロレベルの物理学とどのように異なる振る舞いをするかを説明する量子力学の原理に基づいて構築されています。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、原子より小さいレベルでは、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活用して、高性能コンピューターでも不可能な計算を実行します。
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・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古典的なコンピューターと同じように機能しますが、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。これらの量子ビットは、原子で構成される亜原子粒子、超伝導電気回路、または2つの状態(0または1)だけでなく0と1の両方に適用される一連の振幅でデータを格納する他のシステムのように機能する、特別なシステムです。この複雑な量子力学の概念は重ね合わせと呼ばれます。量子もつれと呼ばれるプロセスを通じて、これらの振幅は複数の量子ビットに同時に適用できます。
古典的コンピューティング
量子コンピューティング
量子プロセッサーの数式実行方法は、古典的な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する必要がある古典的な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、膨大なデータ・セットをさまざまな演算で同時に処理でき、特定の問題での効率が桁違いに向上します。
量子コンピューターがこの機能を備えているのは、従来のコンピューターは決定論的であり、入力の特定の特異な結果を決定するために骨の折れる計算を必要とするのに対し、量子コンピューターは確率論的であり、問題に対して最も可能性の高い解決策を見つけるためです。
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通常考えうるさまざまな答えを提供します。この範囲では、量子は従来の計算よりも精度が低く見えるかもしれません。ですが、量子コンピューターがいつの日か解決するかもしれないような非常に複雑な問題については、この計算方法によって、従来の計算から何十万年も短縮する可能性があります。
完全に実現された量子コンピューターは、大規模なデータセットを必要とする特定の問題や高度な素因数分解のような問題を完了する場合には、古典的なコンピューターよりもはるかに優れています。ですが量子コンピューティングはすべての問題、あるいはほとんどの問題にとって理想的ではありません。
現実的には、古典的なコンピューターは現在のアプリケーションの大部分に引き続き使用されるでしょう。ただし、クラウドに接続された量子コンピューターまたはハイブリッド・エコシステムには、さまざまな高度なアプリケーションを探索するためにすでに実装されています。量子コンピューティングが進歩を続けるにつれて、この高度なテクノロジーが既存の産業に影響を与えるだけでなく、新しい産業全体の可能性を解き放つことも期待できます。
ほとんどの種類のタスクや課題に対しては、従来のコンピューターが引き続き最適なソリューションであることが期待されています。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、最も強力なスーパーコンピューター(従来のコアとプロセッサーを数千個備えた大型マシン)であっても、量子コンピューティングの能力に比べると見劣りします。これは、スーパーコンピューターでさえ、20世紀のトランジスター・テクノロジーに依存したバイナリ・コード・ベースのマシンだからです。古典的なコンピューターは、このような複雑な問題を処理することができません。
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。分子内の個々の原子の振る舞いをモデル化することは、さまざまな電子全部が相互作用するため、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。古典的なコンピューターではどのような規模であっても、解決方法がわからない複雑な問題がいくつかあります。
古典的なコンピューターは、分子の巨大なデータベースを分類するような難しいタスクに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ければ、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。
古典的なスーパーコンピューターは多く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可能性があるのかを探るために、分子の挙動を総当りでシミュレートしようとするかもしれません。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。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る作業メモリーを備えたコンピューターはありません。
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、多次元の計算空間を作成したり、これらの分子自体とよく似た振る舞いをする計算を実行したりします。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。
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とりわけ、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規模を拡大し、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のように大きく重要な問題の多くは、解決策を見つけるはずです。
1980年代初頭に初めて理論化されましたが、MITの数学者Peter Shor氏が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。
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気候変動の課題まで、量子コンピューティングは多くの重要な産業におけるブレークスルーの鍵を握っている可能性があります。
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る可能性があります。
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(AI)と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、研究者はAIモデルを新たな極限まで押し進め、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。
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、力ずくの古典的な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(通常は、特定の問題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)のみでした。
広義の量子アドバンテージという用語は、ある問題に対しては、近似手法であっても、すべての古典的なスーパーコンピューターの手法を上回る性能を発揮できる、仮想的な量子コンピューターを指します。量子アドバンテージを実現できる量子コンピューターは、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なければなりません。つまり、利用可能な古典的な代替手法よりも安価、高速、またはより正確な方法で解を計算できるのです。
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。
2019年、IBM Quantumチームの主要な研究者は、量子コンピューターの能力の単一で計算可能な測定値を割り当てるために、量子ボリュームとして知られる測定基準を発明しました。
量子ボリュームは、量子ボリューム・テストに合格できる最大の量子回路を測定します。量子ボリューム・テストでは、量子コンピューターにランダム・ゲートを使用して回路を実行するよう要求し、回路が期待される結果を出力する頻度を測定します。しかし量子プロセッサーのスケールアップを続けるにつれて、実用規模の量子コンピューターのパフォーマンスを完全にカプセル化するには、単なる量子ボリューム以上のものが必要であることが明らかになりつつあります。
量子ボリュームは依然として量子システム内のエラーを測定できる数少ない方法の1つですが、IBMチームは量子コンピューターのベンチマークをより適切に行うために、層忠実度と1秒あたりの回路層操作数(CLOPS)という2つの測定基準を追加で導入しました。
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秒あたりの回路層操作数(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、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って、システム同士の比較や、私たちのシステムと他のアーキテクチャーとの比較が容易になり、スケールをまたいでの性能向上を反映させることができるようになります。
現在、科学者がたった30年前に想像し始めたばかりのツールである量子ハードウェアを、IBMのような企業が実際に作っており、何十万人もの開発者が利用できます。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、研究者たちは量子コンピューターをさらに有用なものにするために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。
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。しかし、機器を超低温に保つために使用される最新の量子ハードウェア・システムと、システムを制御して量子データを処理するための追加の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することができます。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、古典的な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している可能性があります。量子プロセッサーは、ノイズを最小限に抑え、量子状態を保持するデコヒーレンスを回避するために、絶対零度より約100分の1度高い、非常に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しています。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。ユーザーが量子アドバンテージ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。
現在、グローバル企業は量子コンピューティングの時代に向けた準備を進めています。お客様がこのテクノロジーを使用して競争上の優位性を獲得できるようIBMの業界専門家がどのように準備しているかをご覧ください。
IBMの量子コンピューターは、世界で最も普及している強力な量子ハードウェアで、新しい方法で問題を解決するプログラムの構築を支援します。
量子コンピューティングの時代には、世界のデジタル・インフラストラクチャーを保護する必要があります。
これらは、現在から2033年までの間に量子テクノロジーを進歩させるためのIBMの取り組みです。
企業や機関は量子コンピューティングのイノベーションのためにIBMと提携しています。
IBM Quantumの使命は、有用な量子コンピューティングを世界にもたらすことです。
量子コンピューティングは、研究分野全体に素晴らしい新しい可能性をもたらします。世界の専門家からそれらの可能性について見ていきましょう。
OpenShiftとIBM Quantumシステムのバックエンドが連携して、Kubernetesクラスター上で量子ワークフローを実現します。
最新の量子ニュースと研究。
1 「量子テクノロジーで記録的な投資、人材ギャップの進展」(ibm.com外部のリンク)、McKinsey Digital社、2023年4月24日。