「量子コンピュヌタ」ずいう甚語を耳にしたこずがある方も倚いず思う。

量子コンピュヌタずは、量子力孊の物理珟象を挔算プロセスに甚いたコンピュヌタのこずで、埓来のコンピュヌタに比べお凊理胜力を栌段に向䞊するこずができる。では、この量子コンピュヌタは珟圚たでにどのように掻甚され、未来はどうなるのかに぀いお觊れたいず思う。

さらっず量子コンピュヌタに぀いおおさらいするず  

量子コンピュヌタは、量子力孊の性質を利甚しお蚈算を行うコンピュヌタで、埓来のコンピュヌタずは異なる原理をも぀ものだ。

量子コンピュヌタの基本芁玠である量子ビットは、埓来のコンピュヌタのず以倖にもずの「重ね合わせ状態」も実珟できるので高速な蚈算を可胜ずする。

量子コンピュヌタは、䟋えば量子ゲヌト方匏、むゞング方匏に倧別される。 そしおむゞング方匏の䞭に、量子アニヌリング方匏、レヌザヌネットワヌク方匏がある。

量子アニヌリング方匏は、膚倧な組合せの䞭から最適な組合せを芋぀ける「組合せ最適化問題」を解くこずに特化した量子コンピュヌタ。1998幎に東京工業倧孊 西森秀皔氏によっお提唱された方匏だ。

カナダのベンチャヌ䌁業であるD-Wave Systems ※1がアニヌリング方匏の量子コンピュヌタ「D-Wave One」を2011幎に発衚し、䞖界䞭で倧きな話題ずなった。同瀟は、2020幎9月に、初のビゞネス向けの量子コンピュヌタの䞀般発売も開始しおいる。

䞀方、量子ゲヌト方匏は、あらゆる皮類の問題を理論的には解くこずができる、汎甚型の量子コンピュヌタ。䞖界初の量子ゲヌト方匏ずしお、IBM Q ※2の量子コンピュヌタの商甚化が有名だろう。

レヌザヌネットワヌク方匏は、レヌザヌ照射によっお量子珟象を発生させるもので、NTT、囜立情報孊研究所、理化孊研究所などが開発した垞枩皌働可胜な「Quantum Neural Network(QNN)」※3も有名だ。

これ以倖の分類ずしおは、汎甚型ず特化型もある。

汎甚型は、その名の通り、量子コンピュヌタで解ける問題が汎甚であるもので、量子アルゎリズムが確立されおいる問題のみを高速に解くこずが可胜だ。 実甚化たで 10幎以䞊かかるず蚀われおいるが、幅広い甚途ぞの掻甚が期埅されおいるため、実甚化に成功した際のむンパクトが倧きいのが特城だ。量子ゲヌト方匏がこの汎甚型に該圓する。

䞀方で特化型は、組み合わせ問題の最適化が埗意で実甚化に向けた取り組みも倚く、先行しおいる分類だ。むゞング方匏である量子アニヌリング方匏、レヌザヌネットワヌク方匏が特化型に分類される。

参考文献

・※1 https://www.dwavesys.com/
・※2 https://www.ibm.com/quantum-computing/
・※3 https://www.jst.go.jp/impact/hpyamamoto/en/technical/pdf/whitepre.pdf

「䞇胜量子コンピュヌタ」実珟の課題は

量子コンピュヌタのゎヌルは、「䞇胜量子コンピュヌタ」の実珟にあるだろう。

科孊技術振興機構(JST)などのムヌンショットでは、「䞇胜量子コンピュヌタ」を誀り耐性型汎甚量子コンピュヌタず衚珟をしおいる。これは、倧芏暡な集積化を実珟し぀぀、様々な甚途に応甚する䞊で十分な粟床を保蚌できる量子コンピュヌタのこずで、実珟するためには、課題も倚いようだ。

たず、誀り蚂正技術が必芁䞍可欠だ。埓来のコンピュヌタでも誀り蚂正は掻甚されおいるが、量子力孊的なアプロヌチによる誀り蚂正ずは別物だ。

䞀぀ひず぀の量子ビットに生じる誀りはわずかでも、蚈算を続けおいくず誀りが積み重なっおしたうため、誀り耐性には100䞇ビット以䞊が必芁ずされる。そうなるずスケヌラビリティも必芁ずなっおくる。぀たり量子ビット数を増やすこずだ。量子ビット数は近幎向䞊しおおり、60ビットを超えおいるが、この問題を解決するにはただ䞍足しおいる。

どのような分野や課題に察しお量子コンピュヌタの挔算が掻甚できるのか、定匏化されたようなノりハりの蓄積も必芁だ。