量子コンピューティングとは何ですか?不可能な問題の解決策

コンピュータ業界には誇大宣伝の欠如はありませんが、私でさえ、テクノロジーが約束に追いつくことがあることを認めなければなりません。機械学習は良い例です。機械学習は1950年代から誇大宣伝されており、この10年間でようやく一般的に役立つようになりました。

量子コンピューティングは1980年代に提案されましたが、それでも誇大広告を弱めることはできませんでしたが、それでも実用的ではありません。少数の研究所に実験的な量子コンピューターがあり、IBMなどによって製造されたいくつかの商用量子コンピューターと量子シミュレーターがありますが、商用量子コンピューターでさえまだ量子ビット数が少ないです(これについては次のセクションで説明します) )、高い減衰率、およびかなりの量のノイズ。

量子コンピューティングの説明

私が見つけた量子コンピューティングの最も明確な説明は、IBMのDr. TaliaGershonによるこのビデオにあります。ビデオでは、Gershonが子供、10代の若者、大学生、大学院生に量子コンピューティングについて説明し、次にイェール大学のSte​​veGirvin教授と量子コンピューティングの神話と課題について話し合っています。

子供にとって、彼女はビットとペニーの間のアナロジーを作ります。古典的なビットは、テーブルに横たわっているペニーのようにバイナリであり、頭または尾のいずれかを示します。量子ビット(キュービット)は、テーブル上で回転するペニーのようなものであり、最終的には頭または尾のいずれかの状態に崩壊する可能性があります。

10代の若者には、同じアナロジーを使用しますが、回転するペニーの状態を説明するために重ね合わせという単語を追加します。状態の重ね合わせは量子特性であり、素粒子や原子の電子雲によく見られます。通俗科学では、通常のアナロジーは、箱が開いてどちらか一方であることが観察されるまで、生きているものと死んでいるものの両方の重ねられた量子状態で箱の中に存在するシュレディンガーの猫の思考実験です。

Gershonは、量子もつれについて10代の若者と話し合います。これは、2つ以上のもつれ量子オブジェクトの状態が分離されていてもリンクされていることを意味します。

ちなみに、アインシュタインは「遠隔作用」として却下したこの考えを嫌っていましたが、この現象は現実的で実験的に観察可能であり、最近でも写真に撮られています。さらに良いことに、量子情報と絡み合った光は、50キロメートルの光ファイバーを介して送信されています。

最後に、Gershonは、希釈冷凍機を備えた10代のIBMの量子コンピューターのプロトタイプを示し、化学結合のモデリングなど、量子コンピューターの可能なアプリケーションについて説明します。

Gershonは大学生と一緒に、量子コンピューター、量子チップ、およびチップの温度を10 mK(milliKelvin)に下げる希釈冷凍機について詳しく説明します。Gershonはまた、量子重ね合わせと干渉とともに、量子もつれをより詳細に説明しています。建設的な量子干渉は、正しい答えにつながる信号を増幅するために量子コンピューターで使用され、破壊的な量子干渉は、間違った答えにつながる信号をキャンセルするために使用されます。IBMは超伝導材料から量子ビットを作ります。

Gershonは大学院生と、量子コンピューターを使用して深層学習モデルのトレーニングの重要な部分を高速化する可能性について話し合っています。彼女はまた、IBMがキャリブレーションされたマイクロ波パルスを使用してコンピューティングチップの量子状態(キュービット)を操作および測定する方法についても説明しています。

1つのキュービットでさえ実証される前に開発された量子コンピューティングの主要なアルゴリズム(以下で説明)は、何百万もの完全でフォールトトレラントなエラー修正されたキュービットの可用性を前提としていました。現在、50キュービットのコンピューターがありますが、完璧ではありません。開発中の新しいアルゴリズムは、現在私たちが持っている限られた数のノイズの多いキュービットで動作することを目的としています。

イェール大学の理論物理学者であるスティーブ・ガービンは、まだ存在していないフォールトトレラントな量子コンピューターでの彼の研究についてガーションに話します。2人は、量子デコヒーレンスのフラストレーション(「情報を非常に長い間しか量子に保つことができない」)と、観察されるという単純な行為によるノイズに対する量子コンピューターの本質的な感度について説明しています。彼らは、5年以内に量子コンピューターが気候変動や癌などを解決するという神話を突き刺しました。ガービン:「私たちは現在、量子コンピューティングの真空管またはトランジスタの段階にあり、量子集積回路の発明に苦労しています。」

量子アルゴリズム

Gershonが彼女のビデオで述べたように、古い量子アルゴリズムは、まだ利用できない何百万もの完全でフォールトトレラントなエラー修正されたキュービットを想定しています。それでも、それらの2つについて説明して、それらの約束と、暗号化攻撃での使用から保護するために使用できる対策を理解することは価値があります。

グローバーのアルゴリズム

1996年にLovGroverによって考案されたGroverのアルゴリズムは、O(√N)ステップで関数の逆関数を見つけます。順序付けられていないリストを検索するためにも使用できます。これは、O(N)ステップを必要とする従来の方法よりも2次のスピードアップを提供します。

グローバーのアルゴリズムの他のアプリケーションには、一連の数値の平均と中央値の推定、衝突問題の解決、暗号化ハッシュ関数のリバースエンジニアリングが含まれます。暗号化アプリケーションのため、研究者は、将来の量子攻撃から保護するために、対称鍵の長さを2倍にすることを提案することがあります。

ショアのアルゴリズム

1994年にPeterShorによって考案されたShorのアルゴリズムは、整数の素因数を見つけます。log(N)の多項式時間で実行されるため、従来の数体ふるい法よりも指数関数的に高速になります。この指数関数的な高速化は、量子ノイズや他の量子がない状態で「十分な」量子ビット(正確な数は因数分解される整数のサイズに依存します)を備えた量子コンピューターがあった場合、RSAなどの公開鍵暗号方式を破ることを約束します-デコヒーレンス現象。

量子コンピューターが、RSA暗号化で使用される種類の大きな整数に対してショアのアルゴリズムを正常に実行できるほど大きく信頼性が高くなった場合、素因数分解の難しさに依存しない新しい「ポスト量子」暗号システムが必要になります。

Atosでの量子コンピューティングシミュレーション

Atosは、30〜40キュービットのように動作する量子シミュレーターであるQuantum LearningMachineを作成します。ハードウェア/ソフトウェアパッケージには、量子アセンブリプログラミング言語とPythonベースの高レベルハイブリッド言語が含まれています。このデバイスは、いくつかの国立研究所や工科大学で使用されています。

D-Waveでの量子アニーリング

D-Waveは、DW-2000Qなどの量子アニーリングシステムを作成します。これらのシステムは、汎用の量子コンピューターとは少し異なり、有用性が低くなります。アニーリングプロセスは、深層学習ニューラルネットワークのトレーニングに一般的な確率的勾配降下法(SGD)アルゴリズムと同様の方法で最適化を行いますが、多くの同時開始点と局所的な丘を通る量子トンネリングが可能です。 D-Waveコンピューターは、ショアのアルゴリズムなどの量子プログラムを実行できません。

D-Waveは、DW-2000Qシステムには最大2,048キュービットと6,016カプラーがあると主張しています。この規模に到達するために、ヘリウム希釈冷凍機で15 mK未満に冷却された、超伝導量子処理チップ上の128,000のジョセフソン接合を使用します。D-Waveパッケージには、GitHubでホストされている一連のオープンソースPythonツールが含まれています。DW-2000Qは、いくつかの国立研究所、防衛産業の請負業者、およびグローバル企業で使用されています。

GoogleAIでの量子コンピューティング

Google AIは、2キュービットゲートエラー<0.5%をターゲットとするチップベースのスケーラブルアーキテクチャを備えた超伝導キュービット、化学および材料科学のアプリケーションと相互作用する電子のシステムをモデル化するための量子アルゴリズム、近似最適化のためのハイブリッド量子古典ソルバーに関する研究を行っています。 、短期プロセッサ上に量子ニューラルネットワークを実装するためのフレームワーク上、および量子超越性上。

2018年、GoogleはBristleconeと呼ばれる72キュービットの超伝導チップの作成を発表しました。各キュービットは、2Dアレイ内の4つの最近傍と接続できます。GoogleのQuantumArtificialIntelligenceラボのディレクターであるHartmutNevenによると、ラボが量子コンピューターからの結果を複製するために必要な従来のCPUの数に基づいて、量子計算能力は二重指数曲線で増加しています。

2019年後半、Googleは、Sycamoreという名前の新しい54キュービットプロセッサを使用して、量子コンピューターが従来のコンピューターでは扱いにくい問題を解決できる条件である量子超越性を達成したことを発表しました。Google AI Quantumチームは、この量子超越性実験の結果をNatureの記事「プログラム可能な超伝導プロセッサを使用した量子超越性」で公開しました。 

IBMでの量子コンピューティング

先ほどお話ししたビデオの中で、ガーション博士は「この研究室には誰でも使える量子コンピューターが3台ある」と述べています。彼女は、トランズモン量子ビットを中心に構築されたIBM Qシステムについて言及しています。これは、量子チップ上のマイクロ波共振器を発射するマイクロ波パルスによって制御され、人工原子のように動作するように構成された本質的にニオブのジョセフソン接合です。プロセッサ。

IBMは、量子コンピューターと量子シミュレーターにアクセスする3つの方法を提供しています。「誰でも」のために、Qiskit SDKと、IBM Q Experienceと呼ばれるホストされたクラウドバージョン(下のスクリーンショットを参照)があります。これは、回路を設計およびテストするためのグラフィカルインターフェイスも提供します。次のレベルでは、IBM Qネットワークの一部として、組織(大学および大企業)にIBMQの最先端の量子コンピューティングシステムおよび開発ツールへのアクセスが提供されます。

QiskitはPython3.5以降をサポートし、Ubuntu、macOS、およびWindowsで実行されます。QiskitプログラムをIBMの量子コンピューターまたは量子シミュレーターの1つに送信するには、IBM QExperienceの資格情報が必要です。Qiskitには、アルゴリズムとアプリケーションのライブラリであるAquaが含まれています。これは、グローバーの検索や、化学、AI、最適化、財務のアプリケーションなどのアルゴリズムを提供します。

IBMは、ニューヨーク州の新しいIBM Quantum Computation Centerで拡張された量子コンピューターの艦隊の一部として、2019年後半に53キュービットの新世代IBMQシステムを発表しました。これらのコンピューターは、IBMの15万人を超える登録ユーザーと、80近くの商用クライアント、学術機関、研究所がクラウドで利用できます。

インテルの量子コンピューティング

Intel Labsでの研究は、オレゴン州ヒルズボロにあるIntelの300mm製造施設で製造されたパッケージに49キュービットを組み込んだ超伝導量子プロセッサであるTangleLakeの開発に直接つながりました。このデバイスは、Intelが製造した第3世代の量子プロセッサであり、前モデルの17キュービットからスケールアップしています。 Intelは、システムレベルの設計のテストと作業のために、TangleLakeプロセッサをオランダのQuTechに送りました。

Intelはまた、マイクロ波パルスによって制御されるシリコン内の単一電子のスピンに基づいて機能するスピン量子ビットの研究も行っています。超伝導キュビットと比較して、スピンキュビットはシリコンで動作する既存の半導体コンポーネントにはるかによく似ており、既存の製造技術を利用できる可能性があります。スピン量子ビットは、超伝導量子ビットよりもはるかに長くコヒーレントであり、はるかに少ないスペースで済むと期待されています。

マイクロソフトの量子コンピューティング

マイクロソフトは20年以上にわたって量子コンピューターを研究してきました。 2017年10月のマイクロソフトの量子コンピューティングの取り組みの公式発表で、Krysta Svore博士は、トポロジカルキュービット、Q#プログラミング言語、Quantum Development Kit(QDK)の使用など、いくつかのブレークスルーについて議論しました。最終的に、Microsoft量子コンピューターはAzureクラウドのコプロセッサーとして利用できるようになります。

トポロジカルキュービットは、超伝導ナノワイヤの形をとります。このスキームでは、電子の一部を分離して、物理キュービットに格納されている情報の保護レベルを高めることができます。これは、マヨラナ準粒子として知られているトポロジー保護の一形態です。マヨラナ準粒子は、それ自体の反粒子として機能する奇妙なフェルミ粒子であり、1937年に予測され、2012年にオランダのMicrosoft Quantumラボで初めて検出されました。トポロジカルキュービットは、ジョセフソン接合よりも優れた基盤を提供します。エラー率が低いため、物理的なキュービットと論理的なエラー修正されたキュービットの比率が低下します。この比率の低下により、より多くの論理キュービットを希釈冷凍機内に収めることができ、スケーリングが可能になります。

マイクロソフトは、エラーが修正された論理キュービットの観点から、1つのトポロジカルマヨラナキュービットが10〜1,000のジョセフソンジャンクションキュービットの価値があるとさまざまに推定しています。余談ですが、波動方程式に基づいて準粒子を予測したイタリアの理論物理学者、エットーレ・マジョラナは、1938年3月25日のパレルモからナポリへの船旅中に未知の状況で姿を消しました。