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2026-03-08 19:22:00
マイクロソフトは、量子コンピューティングと人工知能を統合することで、材料科学と化学の研究を加速する戦略を追求しています。同社は、量子コンピューターを使用して高精度のデータを生成し、古典的なマシンで AI モデルをトレーニングできるようにすることで、電子のモデリングにおける計算の複雑さの比喩である「ヤコブのはしご」の概念を拡張することを提案しています。このハイブリッド アプローチは、古典的な計算の制限を回避し、研究者が材料特性をより高速かつ正確に予測できるようにすることを目的としています。量子コンピューターを使用して量子データに基づいて AI をトレーニングすることで、法外な計算コストをかけずに、これまで以上に高い計算複雑度に到達できる超高精度の AI モデルが得られます。 Microsoft は最終的に、この組み合わせがバッテリー開発、創薬、複雑な化学反応の深い理解などの分野で進歩をもたらすことを構想しています。
ヤコブのはしごは化学における計算の複雑さをマップします
20 年以上前に考案された比喩が、現在、計算化学の未来を導きます。 2001 年の夏、チューレーン物理学教授のジョン P. パーデューは、材料中の電子の挙動をモデル化する際に、計算の複雑さの固有の階層を視覚化する方法として「ヤコブのはしご」を導入しました。はしごが天に届くという聖書のヤコブの夢にインスピレーションを得たパーデューのはしごは、各段が数学的強度と計算要求のレベルを表す勾配を表しています。下の段では簡略化された精度の低いモデルが使用されますが、はしごを上るにつれて原子の現実がますます正確に描写されます。マイクロソフトの研究者たちは現在、この概念の拡張を提案しており、電子の挙動に対するすべての計算アプローチを網羅し、重要なことにはしごの最上位の段にもアクセスできるようにすることを目指しています。彼らのビジョンは、量子コンピューティングの力を活用して非常に正確なデータを生成するハイブリッド アプローチを中心としています。
このデータは、古典的なマシンで実行される人工知能モデルのトレーニングに使用され、材料特性の迅速な予測が可能になります。同社によれば、量子の精度とAI主導のスピードを組み合わせることで、研究者はこれまでにない特性を備えた新材料をわずかなコストで設計できるという。このアプローチの基礎は、原子を単純化されたエンティティとして扱う古典的なモデルのままであり、大規模なシステムを処理できますが、精度に欠けます。はしごを登るにつれて、量子力学計算が半経験的手法に統合され、最終的には平均化された相互作用による完全な量子挙動に到達し、大量の計算リソースを必要とします。最上位には最も集中的な計算があり、現時点では古典的なコンピューターでは不可能ですが、量子システムでは処理できる可能性があります。量子コンピューティングと AI のこの融合は、今後数年間の材料科学と化学の進歩にとって重要であると予想されます。
化学および材料の革新は、目に見えないことも多いですが、日常生活に深く影響を与え、医薬品や洗浄剤から燃料やプラスチックに至るまであらゆるものを形作ります。潜在的な用途は膨大です。現在 AI が使用されている分野では、この量子強化 AI によって劇的に改善された結果が得られ、気候変動を緩和する触媒の特定、廃プラスチックの変換、または新しいバッテリー化学の発見が可能になる可能性があります。
量子コンピューティングが電子相関の課題に取り組む
材料シミュレーションの精度を高める追求は現在、電子相関という根本的な障壁に直面しています。古典的な計算手法は、材料内の電子間の相互作用をモデル化しようとしますが、計算の実行可能性のために精度を犠牲にする近似に依存することがよくあります。密度汎関数理論 (DFT) やハートリー・フォック法などの多くの技術は、電子が他のすべてによって作成された平均的な場内で移動すると仮定することで、これらの複雑な相互作用を単純化します。これらの近似は多くのシナリオでは有効ですが、高温超伝導体や触媒化合物に見られるような強く相互作用する電子を扱う場合、または多数の電子配置が同様のエネルギーを持っている場合には役に立ちません。これらのシステムを真に正確に表現しようとすると、計算の複雑さにおける「指数関数の壁」にすぐに直面し、古典的なシミュレーションの範囲が制限されてしまいます。量子コンピューティングは、この限界を超える可能性のある道を提供します。情報をオンまたはオフとして表す古典的なビットとは異なり、量子ビットは重ね合わせを活用し、複数の状態で同時に存在します。
チームは 3,200 万を超える潜在的な材料を評価し、800 の非常に有望な候補を特定しました。 AI とハイパフォーマンス コンピューティングを使用して潜在的な材料を特定し、その結果得られたモデルにより、より迅速に洞察が得られました。
「古典的な計算の範囲を超えた有意義な化学シミュレーションには、約 10^-15 のエラー率、つまり 1000 兆回の演算で 1 回のエラーを伴う数百から数千の高品質量子ビットが必要になります。」
AI エミュレーションで化学シミュレーションを高速化
Microsoft の人工知能の進歩は現在、化学シミュレーションの根本的な課題をターゲットにしており、研究者は新材料の発見の加速と既存のプロセスの最適化に重点を置いています。同社は、古典的な手法の代替としてではなく、AI モデル用の高精度のトレーニング データを生成する手段として量子コンピューティングを活用する戦略の先駆けとなっています。このアプローチは、古典的な計算の重要な制限に対処し、材料特性の迅速な予測を可能にします。このアプローチの基礎は、原子を単純化されたエンティティとして扱う古典的なモデルのままであり、大規模なシステムを処理できますが、精度に欠けます。はしごを登るにつれて、量子力学計算が半経験的手法に統合され、最終的には平均化された相互作用による完全な量子挙動に到達し、大量の計算リソースを必要とします。この量子生成データは、従来のマシンで実行される AI モデルのトレーニング セットとして機能します。
量子強化AIは困難な課題に取り組む可能性がある
「量子強化AIはうまく行えば、気候変動から病気に至るまで、誰の予想よりも何年も早く、世界で最も困難な課題に取り組み始めることができるでしょう。」
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