量子コンピューティングとは

量子コンピューティングは、コンピュータサイエンス、物理学、数学の側面から構成される学際的な分野であり、量子力学を利用して、複雑な問題を従来のコンピュータよりも高速に解決します。量子コンピューティングの分野には、ハードウェアの研究とアプリケーションの開発が含まれます。量子コンピュータは、重ね合わせや量子干渉などの量子力学的効果を利用することで、特定の種類の問題を従来のコンピュータよりも高速に解決できます。量子コンピュータがこのような高速化を実現できるアプリケーションには、機械学習 (ML)、最適化、物理システムのシミュレーションなどがあります。最終的なユースケースとしては、金融の分野におけるポートフォリオの最適化や化学システムのシミュレーションが考えられ、市場に存在する最も強力なスーパーコンピュータでさえ現在解決できない問題を解決する可能性を秘めています。

量子コンピューティングの利点

現在のところ、従来のコンピュータほど高速、安価、または効率的に有用なタスクを実行できる量子コンピュータはありません。量子優位性とは、可能な限り最高の古典的コンピュータが合理的な時間内にシミュレートできない操作を実行できる量子システムを構築した場合のしきい値です。

量子力学とは

量子力学は、粒子の振る舞いを顕微鏡レベルで研究する物理学の分野です。素粒子レベルでは、粒子がどのように振る舞うかを記述する方程式は、私たちの周りの巨視的な世界を記述する方程式とは異なります。量子コンピュータは、これらの動作を利用して、まったく新しい方法で計算を実行します。

量子ビットとは

量子ビットは、量子粒子によって表されます。制御デバイスによる量子ビットの操作は、量子コンピュータの処理能力の中核です。量子コンピュータの量子ビットは、古典的なコンピュータのビットに似ています。基本的に、古典的なマシンのプロセッサは、ビットを操作することによってすべての作業を行います。同様に、量子プロセッサは量子ビットを処理することですべての作業を行います。

量子ビットと従来のビットの違い

古典的なコンピューティングでは、ビットはオンまたはオフのいずれかである電子信号です。したがって、従来のビットの値は 1 (オン) または 0 (オフ) になります。ただし、量子ビットは量子力学の法則に基づいているため、状態の重ね合わせに配置できます。

量子コンピューティングの原理

量子コンピュータは、量子原理を使用して動作します。量子原理を完全に理解するには、重ね合わせ、もつれ、デコヒーレンスといった用語の新しい辞書が必要です。以下でこれらの原則を説明します。

重ね合わせ

重ね合わせは、古典物理学の波のように、2 つ以上の量子状態を追加でき、結果として別の有効な量子状態になることを示しています。逆に、すべての量子状態を他の 2 つ以上の異なる状態の和として表すこともできます。この量子ビットの重ね合わせにより、量子コンピュータに固有の並列性が与えられ、数百万の操作を同時に処理できるようになります。

もつれ

量子もつれは、2 つのシステムが非常に密接にリンクしているため、一方についての知識があれば、それらがどれほど離れていても、もう一方についてもすぐに知ることができる場合に発生します。量子プロセッサは、別の粒子を測定することで、ある粒子について結論を導き出すことができます。例えば、一方の量子ビットが上向きに回転する場合、もう一方は常に下向きに回転し、逆もまた同様であると判断できます。量子もつれにより、量子コンピュータは複雑な問題をより迅速に解決できます。

量子状態が測定されると、波動関数が崩壊し、状態が 0 または 1 として測定されます。この既知の状態または決定論的な状態では、量子ビットは従来のビットとして機能します。もつれとは、量子ビットの状態を他の量子ビットと関連付ける量子ビットの能力です。

デコヒーレンス

デコヒーレンスとは、量子ビット内の量子状態が失われることです。放射線などの環境要因によって、量子ビットの量子状態が崩壊する可能性があります。量子コンピュータを構築する際のエンジニアリング上の大きな課題は、量子ビットを外部フィールドから保護する特殊な構造を構築するなど、状態のデコヒーレンスを遅らせようとするさまざまな機能を設計することです。

量子コンピュータのコンポーネント

量子コンピュータには、従来のコンピュータと同様に、ハードウェアとソフトウェアがあります。

量子ハードウェア

量子ハードウェアには 3 つの主要コンポーネントがあります。

量子データプレーン

量子データプレーンは、量子コンピュータの中核であり、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。

制御および測定プレーン

制御および測定プレーンは、デジタル信号をアナログまたはウェーブ制御信号に変換します。これらのアナログ信号は、量子データプレーンの量子ビットに対して操作を実行します。

制御プロセッサプレーンとホストプロセッサ

制御プロセッサプレーンは、量子アルゴリズムまたは一連の操作を実装します。ホストプロセッサは、量子ソフトウェアと対話し、デジタル信号または従来のビットシーケンスを制御および測定プレーンに提供します。

量子ソフトウェア

量子ソフトウェアは、量子回路を使用して独自の量子アルゴリズムを実装します。量子回路は、基礎となる量子ビットに対する一連の論理的な量子操作を定義する計算ルーチンです。デベロッパーは、さまざまなソフトウェア開発ツールとライブラリを使用して、量子アルゴリズムをコーディングできます。

量子技術のタイプ

フォールトトレラントな量子コンピュータを構築する最善の方法を示した人は誰もおらず、複数の企業や研究グループがさまざまな種類の量子ビットを調査しています。以下に、これらの量子ビット技術のいくつかの簡単な例を示します。

ゲート方式のイオントラッププロセッサ

ゲート方式の量子コンピュータは、入力データを受け取り、定義済みのユニタリ演算に従って変換するデバイスです。操作は通常、量子回路によって表され、従来の電子機器のゲート操作に似ています。ただし、量子ゲートは電子ゲートとはまったく異なります。

イオントラップ量子コンピュータでは、イオンと呼ばれる電荷を帯びた原子の電子状態を利用する量子ビットが導入されています。イオンは、電磁界を使用して微細加工されたトラップの上に閉じ込められ、浮遊します。トラップイオンベースのシステムは、レーザーを使用して量子ゲートを適用し、イオンの電子状態を操作します。 トラップイオン量子ビットは、量子ビットを合成的に製造するのではなく、自然由来の原子を使用します。

ゲート方式の超伝導プロセッサ

超伝導は、非常に低い温度で水銀やヘリウムなどの特定の材料で観察できる一連の物理的特性です。このような材料では、電気抵抗がゼロになり、磁束場が放出される特徴的な臨界温度を観察できます。超伝導線のループを流れる電流は、電源がなくても無限に持続できます。

超伝導量子コンピューティングは、超伝導電子回路で量子コンピュータを実装したものです。超伝導量子ビットは、極低温で動作する超伝導電気回路を使用して構築されます。

フォトニックプロセッサ

量子フォトニックプロセッサは、計算のために光を操作するデバイスです。フォトニクス量子コンピュータは、位置や運動量などの連続演算子のモードに対応する量子ビットに相当するスクイーズド光パルスを発する量子光源を利用します。

ニュートラルアトムプロセッサ

中性原子量子ビット技術は、トラップイオン技術に似ています。ただし、電磁力の代わりに光を使用して量子ビットをトラップし、所定の位置に保持します。原子は帯電しておらず、回路は室温で動作できます

Rydberg 原子プロセッサ

Rydberg 原子は、平均して原子核からさらに離れた 1 つ以上の電子を持つ励起原子です。Rydberg 原子には、電場や磁場に対する誇張された反応や長寿命など、多くの特異な特性があります。量子ビットとして使用すると、さまざまな状態を選択することで調整できる、強力で制御可能な原子相互作用が行えます。

量子アニーラ

量子アニーリングでは、物理プロセスを使用して、量子システムの量子ビットを絶対エネルギー最小値に配置します。そこから、ハードウェアはシステムの設定を緩やかに変更し、そのエネルギー状況が解決する必要がある問題を反映するようにします。量子アニーラの利点は、量子ビットの数がゲート方式のシステムで利用可能なものよりもはるかに多くなる可能性があることです。ただし、それらの使用は特定の場合のみに限定されます。

企業による量子コンピューティングの使用法

量子コンピューティングは、業界に革命を起こすことができます。ユースケースの例をいくつか以下に示します。

機械学習

機械学習 (ML) は、膨大な量のデータを分析して、コンピュータがより適切な予測と決定を行えるようにするプロセスです。量子コンピューティングの研究は、情報処理の物理的限界を研究し、基礎物理学の新境地を開拓しています。この研究は、化学、最適化、分子シミュレーションなど、科学と産業の多くの分野の進歩につながります。また、金融サービスでは市場の動きを予測し、製造業では業務を改善することへの関心が高まっている分野でもあります。

最適化

量子コンピューティングは、研究開発、サプライチェーンの最適化、および生産を向上させることができます。例えば、量子コンピューティングを適用して、複雑なプロセスでの経路計画などの要素を最適化することで、製造プロセス関連のコストを削減し、サイクルタイムを短縮できます。もう 1 つの応用では、ローンポートフォリオを量子最適化することで、貸し手が資本を流動化し、金利を引き下げ、サービス内容を改善できるようにします。

シミュレーション

システムを正確にシミュレートするために必要な計算作業は、薬物分子と材料の複雑さに応じて指数関数的に増加します。近似法を使用しても、現在のスーパーコンピュータでは、これらのシミュレーションに必要なレベルの精度を達成できません。量子計算は、化学界が直面する最も困難な計算問題のいくつかを解決できる可能性を秘めており、現時点で科学界では手に負えない化学シミュレーションを行えるようにします。例えば、Pasqal は、化学シミュレーションを行うために QUBEC 計算ソフトウェアを構築しました。QUBEC は、コンピューティングインフラストラクチャの自動プロビジョニングから、前処理と後処理の古典的な計算の実行、およびエラー軽減タスクの実行まで、量子計算タスクを実行するために必要な面倒な処理を自動化します。

量子コンピューティングの使用を開始する方法

量子コンピューティングを試してみたい場合は、ローカルマシン上で量子ハードウェアエミュレーターを使用して開始できます。エミュレーターは、古典的なコンピュータ上で量子の動作を模倣する一般的なソフトウェアです。エミュレーターは予測可能であり、量子状態を見ることができます。量子ハードウェアに投資して時間に費やす前にアルゴリズムをテストする場合に役立ちます。ただし、実際の量子動作を再現することはできません。

また、クラウド量子コンピューティングサービスを使用して、高価なハードウェアに投資することなく、真の量子コンピュータでコーディングすることもできます。

AWS による量子コンピューティングのサポート方法

Amazon Braket は、フルマネージド型の量子コンピューティングサービスです。これは、量子コンピューティングの科学研究とソフトウェア開発を高速化できるようにすることに狙いがあります。Amazon Braket を使用して、次のタスクを実行できます。

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