研究者のグループが従来のシステムで量子コンピューティングを実行する方式を開発 | テクノロジー

100% 機能する量子コンピューターはまだ利用可能ではありませんが、 それは近づいています。 しかし、この物理学に基づくコンピューティングの可能性は、微生物のダークマター（微生物の遺伝物質はまだ解明されていない）を解明したり、新しい薬用分子を発見したり、ゲノムの各レンガを特定したり、複雑な金融プロセスや産業プロセスを最適化したりすることが可能です。ショートカットを見つけるのが急務です。 BBVAの研究者らは、 この分野に特化したチーム 公的および民間の参加により、彼らは古典的なサーバーとオープンソースプログラミングを使用した分散量子シミュレーションを達成しました。これは、亜原子世界のエキゾチックな特性に基づいて、スーパーコンピューターや繊細なコンピューターを必要とせずに、どの機関でも複製可能です。 つまり、現在のテクノロジーを使用して量子コンピューティングを実行し、誰でも利用できる方法です。

私たちが認識する物理的世界はだまし絵であり、プラトンの洞窟の影を極限まで引き出したものです。 もしできたなら 私たちを原子未満のサイズまでジバライズしてください私たちは、同時に 2 つの状態になれる次元 (重ね合わせ)、瞬間移動があり、エネルギーが損失なく伝わり (超伝導)、摩擦のない流れ (超流動)、そして粒子の相互作用を示す奇妙な振り付けを知覚するでしょう (トポロジカル順序)。

この宇宙全体を解明すれば、私たちは何者なのか、どこから来たのかといった基本的な疑問に答えることができるようになるだけでなく、その特性を量子コンピューティングなどの実用的なアプリケーションに活用することもできます。 古典的なコンピューティングでは実現不可能な機能。 最も楽観的な予測によると、量子アルゴリズムをエラーなしで実行できるコンピューターの完成までには、まだ 10 年は残っています。 その主な課題は、ノイズ (単純なマイクロ波や温度の変化でプロセスが台無しになる可能性がある) とコヒーレンス時間 (状態の重ね合わせが維持されるマイクロ秒) であり、これによりコンピューティング能力が飛躍的に増加します。

しかし、そこには近道があり、それが発見です。 研究者 BBVAから。 「私たちは古典的なマシンを使用して量子アルゴリズムの実行をシミュレートし、合計 38 量子ビットの計算能力までスケールアップすることに成功しました。」 [bits cuánticos] そして、理想的な量子コンピューターで期待される結果が得られます」と、BBVA CIB のテクニカル アーキテクチャ イノベーション領域の責任者であるハビエル レクエンコ氏は要約します。

「古典的なコンピュータでシミュレーションを行うことで、コヒーレンス時間とノイズの問題を回避できました。 今では何時間もシミュレーションを実行できるようになりました」と彼は別の基本要素を追加するために説明しました。「アルゴリズムは量子ビットの数とともに増大するため、より多くの電力が必要になります。 これらすべてをメモリ内に分散する必要があり、これが機能するには大量のメモリが必要です。 分散量子シミュレータの使用が必要になります。」

新しいシステムは、完全にフォールトトレラントな量子コンピューターの能力を超えることを目指しているのではなく、制限があるにもかかわらず、現在利用可能なツールを使用して量子コンピューティングの利点を活用することを目指しています。 Recuenco 氏は、概念実証、つまりクラウドでの提案手法のデモンストレーションに使用されたリソースについて、この場合はアマゾン ウェブ サービスからのものだったと認めています。 彼らは 38 量子ビットにとどまっていますが、それは拡張可能であると信じています。

38 ビットの古典的なコンピューターは、これだけのさまざまな状態しか表現できません。 ただし、重ね合わせの特性により、同じ数の量子ビットで同時に 23⁸ を表現および操作できます。これにより、量子ビットは状態 0、状態 1、または両方の任意の組み合わせに同時に入ることができます。 したがって、38 量子ビットの量子計算では、約 2,740 億の異なる状態を同時に表すことができます。

分散量子シミュレーションは、ポートフォリオの最適化、リスク計算、および頂点またはノード間の最適なパスを求める古典的な問題であるグラフ内の最短パスの検索に最初に応用されます。 「しかし、それはどんな分野にも応用できます。 大学や化学業界、製薬業界は非常に興味を持っているはずです。 あるいは、新しいバッテリーコンポーネントを見つけるためです」と研究者は説明します。

その大きな利点の 1 つは、スーパーコンピューターやコンピューターを必要としないことです。 量子デバイス格子。 アーキテクチャ担当ディレクターでありこのシステムの共同研究者である Diego García Vaquero 氏によると、RAM がわずか 8 ギガバイトのデバイスから始まり、最大 1 テラビットに達しました。 クラウド上にすでに存在する従来のネットワークで十分です。 「そしてオープンソースを使って」と彼は言います。 この前提は、開発されたシミュレーションの使用を容易にするための基本であり、研究者らの発表によれば、シミュレーションは再現可能となるように詳細な技術文書として公開される予定です。

達成されたシミュレーションのもう 1 つの利点は、不安定なシステムに依存しないことにより、段階的に実行し、アルゴリズムがどのように進行するかを確認するプロセスでレクエンコが「フラグまたは中間制御点」と呼ぶものを確立し、量子ビットを織り交ぜることができることです。実際の量子コンピューターによってもたらされるトポロジー上の制限はありません。

200倍高速

この一連の量子シミュレーション研究は富士通などの企業によって開発されており、世界最大のスーパーコンピューターと量子コンピューターによってこれらの開発が補完されています。 昨年の2月、 会社が発表した これも分散に基づいた新しいシミュレーション技術の開発であり、ハイブリッド (量子古典) アルゴリズムを加速し、以前のシミュレーションよりも 200 倍速い計算速度に達します。

ハイブリッド アルゴリズムを使用した量子回路計算の場合、大規模な問題には多くの量子ビットと数日の処理が必要です。 材料や創薬の分野でのシミュレーションには数百日かかることもあります。

富士通の技術は、複数のグループに分散して繰り返し実行される大量の量子回路計算を同時に処理することを可能にします。 富士通は、量子シミュレータの 1 つを使用して、精度の損失を少なくしながら大規模な問題を単純化する方法も考案しました。 従来の方法では半年以上かかる計算が1日で完了します。 富士通では、これらのモデルにより、さまざまな分野や実際の量子コンピュータでの実用化に向けた研究が加速すると考えています。

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