量子コンピューターが優れている理由は何ですか?

11 年前、私は理論物理学の博士号の取得を始めたばかりで、正直に言うと、量子コンピューターについて考えたことも、量子コンピューターについて書いたこともまったくありませんでした。その間、 新しい科学者 スタッフは世界初の「量子コンピューター購入者向けガイド」の作成に熱心に取り組んでいました (私たちは常に時代の先を行ってきました)。これに目を通すと、当時がいかに違っていたかがわかります。カリフォルニア大学サンタバーバラ校のジョン・マルティニスは、わずか 9 量子ビットの配列に取り組んだことで称賛され、つい先週、ノーベル物理学賞を受賞しました。一方、近年この分野を席巻している中性原子から作られた量子コンピュータについては言及すらされていない。これを聞いて私は疑問に思いました。今日の量子コンピューター購入者向けガイドはどのようなものになるでしょうか?

現在、世界中で約 80 社が量子コンピューティング ハードウェアを製造しています。私は量子コンピューティングについてレポートしているため、量子コンピューティングが業界として成長する様子を間近で見ることができ、また、非常に多くのセールストークを聞くことができました。 iPhone と Android 携帯電話のどちらを選ぶか決めるのは難しいと思ったら、数十の量子コンピューティング関連スタートアップのプレスリストに載ってみてください。

確かに、マーケティングには多くの誇大宣伝が伴いますが、これらのデバイスやアプローチを比較することの難しさの一部は、量子コンピューターを構築する最適な方法について現時点でコンセンサスが存在していないという事実に起因しています。たとえば、超伝導回路、極低温イオン、光、またはその他のいくつかのオプションから作られた量子ビットを選択できます。根本的に異なる部品を備えたこれらのマシンの違いをどのように比較検討しますか?これは、各量子コンピューターのパフォーマンスに焦点を当てるのに役立ちます。

これは、量子コンピューティングの初期の時代からの顕著な変化です。そこでは、これらの新しいデバイスの勝者は、マシンが持つ量子ビット (量子情報処理の最も基本的な構成要素) の数によって決まりました。現在、いくつかの研究チームが 1000 量子ビットの壁を突破しており、さらに多くの量子ビットへの道は日に日に明確になっているようです。研究者たちは現在、シリコンから量子ビットを製造したり、量子コンピューターをより大型でより強力にするために AI を使用したりするなど、標準的な製造技術を活用する方法を検討しています。

理想的な世界では、量子ビットが多いほど常に計算能力が向上します。これにより、量子コンピューターはより複雑な問題に取り組むことができるようになるからです。私たちの現実の世界では、新しい量子ビットを追加するたびに、既存の量子ビットのパフォーマンスが低下しないようにすることが、大きな技術的課題であることが判明しています。したがって、量子ビットの数だけでなく、量子ビットが情報をどれだけ保持できるか、情報を劣化させることなく相互にどれだけうまく「会話」できるかも重要です。量子コンピューターは数百万の量子ビットを備えている可能性がありますが、それらの量子ビットが計算にエラーを引き起こすグリッチを起こしやすい場合、本質的に役に立たなくなります。

このグリッチ (またはノイズ) は、量子ビットまたは量子ビットのペアにどれだけ正確に何かを実行させることができるかを表す「ゲート忠実度」や、量子ビットが有用な量子状態にどれだけ長く留まることができるかを表す「コヒーレンス時間」などの指標で定量化できます。しかし、これらの措置により、私たちは量子コンピューティング ハードウェアの核心的な詳細に立ち返ることになります。厄介なことに、たとえそれらの指標が優れていたとしても、量子コンピューターにデータを入力して計算を開始することがどれほど難しいか、そして最終結果を読み取ろうとするときに問題が発生するかどうかを心配する必要があります。

量子コンピューティング業界の目覚ましい成長の一部は、量子ビット制御や、これらのデバイスの量子内部と非量子ユーザーの間の難しいインターフェイスを扱う量子コンピューターのその他の部分を専門とする企業の台頭によるものです。 2025 年の量子コンピューターの適切な購入者ガイドには、これらすべてのアドオンが含まれている必要があります。量子ビットを選択する必要がありますが、量子ビット制御システムと量子ビットのエラーを修正するためのメカニズムも選択する必要があります。私は量子コンピューター用のオペレーティングシステムを開発している研究者と話す機会があったので、数年後にはそれも買い物リストの一部になるかもしれません。

もし私が短期的に欲しいものリストを作成しなければならないとしたら、少なくとも 100 万回の操作を実行できるマシン、つまり 100 万ステップの量子コンピューティング プログラムに、非常に低いエラー率と可能な限り多くのエラー訂正が組み込まれたマシンに賭けるでしょう。カリフォルニア工科大学のジョン・プレスキル氏は、これを「メガクオップ」マシンと呼んでいます。昨年彼は、そのようなマシンはフォールトトレラント、またはエラープルーフであり、科学的に意味のある発見を行うのに十分強力であると信じていると私に語った。しかし、私たちはまだそこに到達していません。現在私たちが使用している量子コンピューターは数万回の演算を実行していますが、比較的小規模なタスクに対する誤り訂正しか実証されていません。

現在の量子コンピューターはある意味で思春期にあり、有用性を目指して成熟しつつありますが、まだ成長痛を抱えています。このため、私がメールボックスで量子コンピューター販売業者に最も頻繁に尋ねる質問は、「このマシンは実際に何ができるのですか?」というものです。

ここでは、さまざまな種類の量子コンピューターを比較するだけでなく、従来の量子コンピューターと比較する必要があります。量子ハードウェアは高価で構築が難しいため、問題を解決するための本当に唯一の実行可能な選択肢となるのはいつでしょうか?

この質問に答える 1 つの方法は、従来のコンピューターでは、無制限の時間がなければ完了できなかった計算を特定しようとすることです。これは俗に「量子超越性」と呼ばれるもので、量子技術者の睡眠を奪うだけでなく、数学者や複雑理論の専門家も夜眠れなくなります。量子超越性の例は存在しますが、厄介です。意味のあるものであるためには、それらが実用的でなければなりません。つまり、それらを実行できるマシンを構築できなければなりません。そして、結局のところ、賢い数学者でも従来のコンピューターにそれらを実行させることはできないと確信できるほど証明可能でなければなりません。

1994 年、物理学者のピーター ショールは、現在世界の銀行などで使用されている最も一般的な暗号化方式を簡単に解読できる、大きな数を因数分解するための量子コンピューティング アルゴリズムを開発しました。自身のエラーを修正する十分な大きさの量子コンピューターであれば、実際にこのアルゴリズムを実行できる可能性がありますが、数学者はこれまでのところ、古典的なコンピューターでは大きな数をこれほど効率的に因数分解できないことを厳密に証明できていません。最も注目すべき量子超越性の主張もこのカテゴリに分類され、その一部は最終的に古典的なマシンによって破られました。現在も行われている量子超越性の実証もまだ役に立たないようであり、主にそれを完成させたコンピューターの量子性を示すことを目的として設計されています。

スペクトルの反対側には、「クエリの複雑さ」という数学的分野の問題があります。そこでは、量子アプローチの優位性は厳密に証明可能ですが、実装したり、明確に有用なことを実行したりするのに実用的な関連アルゴリズムは存在しません。最近の実験では、量子コンピューターが古典的なコンピューターで同じ問題を解くのに必要なビット数よりも少ない量子ビットを使用してタスクを解く「量子情報優位性」の考え方も導入されました。ここで、量子コンピューターが必要とするリソースは時間ではなく、物理的な構成要素の数でした。これは、量子コンピューターが最初に巨大化することなく何かを実行できることを示唆しているため、有望に聞こえるかもしれませんが、単純な理由でそれを購入することはお勧めしません。問題のタスクは、やはり現実の世界で明らかな用途がなかったということです。

確かに、農業や医療において重要な分子の特性の決定や、航空便のスケジュール設定などの物流問題の解決など、量子コンピューターのアルゴリズムに適していると思われる現実世界の問題は存在します。しかし、実際のところ、研究者たちはまだすべての詳細を把握していないため、「ようだ」と言わざるを得ません。

例えば、ゲノミクスへの量子コンピューティングの利用可能性に関する最近の研究で、イタリアのサン・ラファエーレ科学研究所のオーロラ・マウリツィオ氏とスイスのチューリッヒ大学のグリエルモ・マッツォーラ氏は、従来のコンピューティング手法は非常に優れているため、「量子コンピューティングは、近い将来、十分に困難なタスクの特定のサブセットに対してのみ高速化をもたらす可能性がある」と述べている。彼らの研究のメッセージは、ゲノミクスにおける組み合わせ論の問題は、一見すると量子コンピューターが研究を加速できる分野のように見えるが、よく見るとその使用は非常に的を絞った慎重なものでなければならないことが分かるということである。

真実は、量子超越性を証明するために特別に構築されたわけではない多くの問題については、量子コンピューターがノイズやその他すべての技術的問題を克服し、古典的なコンピューターよりも高速にアルゴリズムを実行できる場合でも、「高速」の意味には範囲があるということです。必ずしも指数関数的に高速になるわけではないため、量子コンピューターによってもたらされる時間の節約が、ハードウェアのコストと完全に釣り合うとは限りません。たとえば、コンピューター科学者ロブ グローバーの検索アルゴリズムは、ショールの次に有名な量子コンピューティング アルゴリズムですが、2 次の速度向上しか提供せず、計算の実行時間を指数関数的にではなく平方根で短縮します。結局のところ、どのくらいの速度が量子化を正当化するのに十分な速度であるかは、個々の量子コンピュータ購入者次第になる可能性があります。

そして、これは、いわゆるバイヤーズガイドに含めるにはイライラする一文であることはわかっていますが、専門家と話して量子コンピューターについて何か学んだことがあるとすれば、それは、量子コンピューターで何ができるかについて、確信を持って知っていることよりも、知らないことの方がはるかに多いということです。量子コンピューターは高価で複雑な未来のテクノロジーですが、それが単に一部の企業の株主に価値をもたらすだけでなく、私たちの生活にどのような価値をもたらすのか、私たちはほとんど実感できていません。それは満足のいくものではありませんが、これは量子コンピューターが実際にどれほど異なっていて斬新であるかを示す指標であると私は信じています。彼らが本当にコンピューティングのフロンティアであることを。

しかし、もしあなたが、見つけられる限り大規模で信頼性の高い量子コンピューターを購入するのに十分な小遣いを持っているためにこれを読んでいるのであれば、ぜひそれを入手して、地元の量子アルゴリズムオタクにそれをいじらせてください。数年後には、彼らはおそらくもっと良いアドバイスをくれるでしょう。