100量子ビットを搭載した初の量子コンピュータが混戦に突入。

Nature Briefingのフィリップ・ボール(Philip Ball)は2021年11月19日に、IBMの最新の量子チップと競合他社は、マシンを実用化するための長い道のりに直面していると報告した。

IBM社が2021年11月15日に発表した最新の量子コンピュータ/チップは、127個の量子ビット(qubits)を搭載し、3桁の数字に到達した最初のデバイスという、画期的な出来事を成し遂げた。
しかし、この成果は、業界全体でUS$何十億もの投資を行っている積極的な取り組みの一歩に過ぎない。

この「Eagle」チップは、IBMが2022年に433量子ビットの量子プロセッサーを開発し、2023年には1,121量子ビットの「Condor」を開発するという目標に向けた一歩となる。ニューヨーク州ヨークタウンハイツにあるトーマス・J・ワトソン研究センターのIBM実験的量子コンピューティング/グループの責任者であるジェリー・チョウ(Jerry Chow, head of IBM’s experimental quantum-computing group at the Thomas J. Watson Research Center in Yorktown Heights, New York)は、このような目標は、何十年にもわたってエレクトロニクス業界がシリコンチップの小型化のために設定してきたものと同じだと言う。

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GoogleやHoneywellなどの大手企業や、資金力のあるスタートアップ企業など、他の企業も同様に野心的な計画を持っている。最終的には、古典的な技術を用いた最大級のスーパーコンピュータでさえ手に負えないような作業を、量子コンピュータで可能にすることを目指しています。

カリフォルニア工科大学パサデナ校の量子情報理論家ジョン・プレスキル(John Preskill at the California Institute of Technology in Pasadena0は、「野心的な目標を持つことは良いことですが、重要なのはその計画を実行できるかどうかです.」と言う。

量子物理学の法則を利用してバイナリ情報を処理することで、「Eagle」チップのような量子計算回路は、古典的なスーパーコンピュータでは容易にシミュレーションできない計算をすでに行うことができる。

Google社は2019年に、IBM社と同様に超伝導ループで作られた量子ビットを使って、このような「量子的優位性」を達成したことを報告している1。合肥にあるUSTC(University of Science and Technology of China/中国科学技術大学)のチームは、2020年、光量子ビットを使って量子優位性を達成したことを報告し2、今年は超伝導量子ビットを使って同様のことを行った3。

しかし、これらの機械に与えられた課題は人工的なものだったと研究者たちは警告している。USTCの共同研究者である物理学者のチョウ-ヤン・ル(Chao-Yang Lu)は、「現状では、実用的な課題で量子の優位性を実証した実験はまだありません」と語る。量子化学を利用して医薬品の分子や材料をシミュレーションするなど、現実的な問題を解決するには、量子コンピュータを飛躍的に大型化し、高性能化する必要がある。

オーストラリアのシドニーにあるニューサウスウェールズ大学の量子工学者アンドリュー・デュズラック(Andrew Dzurak)は、IBMが計画しているCondorのような1,000量子ビットのチップがあれば、この技術の価値が証明されるかもしれないと考えている。「1,000〜100万量子ビットの範囲の量子コンピュータを使って、いくつかの有用な、そして商業的に価値のある問題を解決できると期待されている。「しかし、本当にパラダイムシフトを起こすようなことをするには、何百万もの物理的な量子ビットが必要になるでしょう。」という。

「Eagle」チップの量子ビット数は、IBMの代表的な量子回路である65量子ビットの「Hummingbird」に比べて約2倍である。そのためには、いくつかの工学的な問題を解決しなければならなかった、とチョウは言います。1つの量子ビットが複数の量子ビットと相互作用できるようにするために、六角形のグリッド上でそれぞれが2つか3つの隣り合う量子ビットとリンクする配置を選んだ。また、配線が絡まって手に負えなくなることなく、各量子ビットを個別に制御できるようにするために、配線などの部品を複数の段に重ねて配置した。チャウは、この「パッケージング」の問題を解決するために、従来のチップにおける3次元構造の経験を生かしたという。また、超伝導量子ビットが機能するために必要な超低温でも性能を発揮する材料を見つけることも重要だったと付け加えている。

しかし、量子回路の処理能力は、量子ビットの数だけではない。量子ビットの数だけではなく、量子ビットの動作速度や、ランダムな揺らぎなどによる計算の乱れに対する耐性も重要である。チャウは、超電導量子ビットには、これらの点でまだ改善の余地があると言う。

というのも、物理学の法則により、量子コンピュータでは、古典的な機械のようなエラー修正方法を用いることができないからである。

そこで研究者たちは、多数の物理的量子ビットを複雑に配置して、ほとんどすべてのエラーを識別して修正できる「論理的量子ビット」を構築することを目指している。これまでに提案されている方法では、各論理量子ビットに約1,000個の物理量子ビットを含めることが必要であるが、その比率は物理量子ビットの本質的な忠実度（耐エラー性）に依存するとアンドリュー・デュズラックは言う。

量子コンピュータを構築するための他のアプローチでは、固有のエラーレートが低い量子ビットを利用することが期待されている。メリーランド大学カレッジパーク校の研究からスピンアウトして生まれたIonQ社(company IonQ, spun out of research at the University of Maryland in College Park)は、先月、ニューヨーク証券取引所で公開取引された最初の純粋な量子コンピューター企業となり、US$6億以上を調達したが、この取引で同社は約US$20億ドルの評価を受けました。また、カリフォルニア州バークレーにあるリゲッティ・コンピューティング社も、15億の評価額で今年上場した。

IonQの共同設立者であるメリーランド大学の物理学者クリストファー・モンロー(IonQ co-founder Christopher Monroe, a physicist at the University of Maryland)らは、先月、わずか13個のトラップイオン量子ビットからなるフォールトトレラントな論理量子ビットを報告した4が、Dzurakは、そのエラー補正の程度は「100万分の1をはるかに下回る論理エラー率を必要とする有用な量子コンピュータに必要なものからは、まだかなり遠い。」と述べている。

一方、Google社のチームは、21個の超伝導量子ビットを使って同様の論理エラー率を達成している5。これもまた「重要な結果」だとアンドリュー・デュズラックは言うが、エラー訂正の問題を解決するのに必要なレベルにはまだ達していない。

しかし、チャウは、論理的な量子ビットの実現に重点を置きすぎることを戒めている。スイッチを入れれば「誤り訂正がオン」になるような状況にはならないでしょう。「論理的量子ビットを作ってすべてを1000で割ることよりも、量子ビットの性能を向上させることのほうが重要な話です。」と言っている。

IBMなどは、回路内のエラー関連のノイズを詳細に理解し、それを抽出しようとしている。これは、音響のS/N比を向上させるためのノイズキャンセルのようなものである。

チャウは、コンドル・レベルのデバイスを超えると、回路設計はモジュール化され、複数のチップが「量子インターコネクト」で結ばれるようになるだろうと言う。現在、超伝導量子ビットへのデータの入出力に使われているマイクロ波の信号を使ったり、量子情報を光の信号に変換したりするなど、どのようにすればよいかはまだ明らかになっていない。「これはまったく新しい研究分野です」とチョウは言う。

多くの研究者は、量子コンピュータの最初の実用化は、分子や物質のシミュレーション、機械学習、金融などの業界における最適化問題など、比較的特殊な分野になるだろうと考えている。その段階に到達するためには、「急激な飛躍ではなく、徐々に性能が向上していくことが予想される。」「実用的なアプリケーションを実行できるようになるまでには、長い道のりが必要になるでしょう。」とジョン・プレスキルは言う。

つまり、Googleが量子コンピュータを発表し、暗号通貨が無能化されるという話は、Googleの宣伝であって、早とちりの嘘であったということだろう。
IBMが、Googleの内容を最初に否定した。

Googleが量子コンピュータを見たとき、ノイマン式コンピュータの量子版だと思った。

Googleは、いつもこけおどしで、株価をつり上げている。

1. Arute, F. et al. Nature 574, 505–510 (2019). PubMed Article
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2. Zhong, H.-S. et al. Science 370, 1460–1463 (2020). PubMed Article
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3. Wu, Y. et al. Phys. Rev. Lett. 127, 180501 (2021). PubMed Article
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4. Egan, L. et al. Nature 598, 281–286 (2021). PubMed Article
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5. Chen, Z. et al. Nature 595, 383–387 (2021). Article
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