2021年の量子コンピューティング研究開発の現状と将来展望

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過去に超伝導量子コンピューティングによって主張された量子超越性は、最近のゴードン・ベル賞受賞者によって破られましたが、Google と IBM は依然としてこの分野で野心的な計画を立てています。

イオントラップは着実に進歩しており、高忠実度の量子ビットを使用して多様な技術的ルートを模索しています。中性原子も同様ですが、スケーラビリティが優れており、イオントラップが超伝導量子ビットと比較できなかった点です。シリコンベースの技術の自然な進歩として、シリコン量子ドットは 2021 年にこれまでで最も低い量子ノイズも達成しました。

2021年に最も目立った成果は光量子ビットだった。九章2号は世界最速のスーパーコンピューターの10^24倍の計算速度を達成し、「量子コンピューティングの優位性」というマイルストーンを達成した。次に、USTCチームは、量子コンピュータの実用化の大きな障害となっている量子エラー訂正に向けて動き始めました。

上記の技術的ルートはすべて絶対零度に近い環境を必要としますが、ダイヤモンドNVカラーセンターは常温で動作できるため、すぐに実装されると予想されています。たとえば、バイオメディカルなどの分野では非常に満足のいく進歩がありました。

2021年から現在までの世界の量子コンピューティングの現状はどのようなもので、どのような状況が形成され、今後どのように発展していくのでしょうか。この記事で紹介した量子技術の最新の進歩を、ハードウェア、ソフトウェア、アルゴリズム、各国の政策の側面から見てみましょう。

1量子コンピューティング入門

量子コンピューティングは、量子力学の法則に従って量子情報単位を制御してコンピューティングを行う新しいコンピューティング モデルです。量子コンピューティングの概念を理解するとき、それはしばしば古典的コンピューティングと比較されます。

従来のコンピューティングではバイナリ演算が使用され、各コンピューティング ユニット (ビット) は常に 0 または 1 の明確な状態にあります。量子コンピューティングの計算単位は量子ビットと呼ばれ、0 と 1 という 2 つの完全に直交する状態を持ちます。

同時に、量子系の状態は重ね合わせ特性を持つため、計算基底ベクトルの状態の重ね合わせを実現できます。したがって、その状態は0と1だけでなく、0と1が同時に存在する重ね合わせ状態、さらには古典系には全く存在しない量子もつれ状態、つまり数学的多量子ビット系の波動関数を因数分解できない状態も実現できます。

4 ビットの古典的コンピュータは、一度に 16 状態のうち 1 つしか表現できませんが、4 量子ビットの量子コンピュータは、これらの 16 状態の線形重ね合わせを同時に表現できます。つまり、これらの 16 状態を同時に表現できます。

量子ビットの数が増加すると、n 量子ビットを持つ量子コンピュータは、2^n 個の可能な状態の重ね合わせを同時に実行できるようになります。つまり、これらの 2 の n 乗の状態を同時に表現できるようになります。

この意味で、量子コンピュータ システム上の操作は並列です。つまり、量子コンピュータ上の 1 つの操作で、2n 個の可能な状態の同時操作が実現されますが、従来のコンピュータでは、完了するのに 2n 個の操作が必要です。したがって、原理的には量子コンピュータは古典コンピュータよりも高速に処理できます。

1. 量子コンピュータ

従来のコンピューターのサイズの縮小とパフォーマンスの向上は、コンピューター チップの集積度の向上によって実現しました。真空管からトランジスタ、さらに大規模集積回路へとコンピューター部品が急速に発展したことにより、今日のコンピューターは一枚の紙のように薄くなり、その計算速度はニーズに十分応えられるようになりました。

しかし、ビッグデータとインターネット時代の到来、そして人工知能の発展により、従来のコンピュータの能力は、膨大なデータ処理のニーズにますます応えられなくなっています。現在、従来のコンピュータの開発を制限する主な側面は、エネルギー消費の問題とチップの高集積化の限界という2つです。

1961 年、IBM のロルフ・ランダウアーは、情報とエネルギーの問題に対する解決策として、有名なランダウアーの原理を提案しました。これは、情報の各ビットを削除するには一定量のエネルギーが消費されるというものです。消費されたエネルギーは熱となるため、放熱はチップの集積度を制限する重要な問題となります。熱放散の問題を解決するには、情報の消去を避けるために、コンピューティング プロセス中に可逆コンピューティングを使用する必要があります。

同時に、古典システムと量子システムは異なる法則に従い、古典コンピュータは量子システムの計算ニーズを満たすことができません。現在、量子システムに関する計算は、かなりの簡略化を行った上でのみ実行されています。そのため、物理学者のリチャード・フィリップス・ファインマンは、量子コンピュータを使用して量子シミュレーションを実行することを提案しました。

さらに、マイクロプロセッサ チップの密度は限界に達しつつあり、トランジスタの密度はますます高くなり、各トランジスタのサイズはますます小さくなって、物理的に許容される限界に近づき、ムーアの法則はもはや有効ではありません。トランジスタがわずか数個の原子で構成されている場合、古典物理学の法則は適用されなくなり、量子効果によりトランジスタは正常に動作しなくなります。以上の理由から、量子コンピュータの概念が提案されました。

量子コンピュータは、応用範囲の観点から、汎用量子コンピュータと特殊用途量子コンピュータに分けられます。汎用マシンは、一般的な問題を解決するために使用されます。汎用マシンには、数百万またはそれ以上の物理ビット、フォールト トレランス、さまざまなソフトウェア アルゴリズムのサポートが必要です。汎用マシンの実用化には、長い時間をかけて段階的に進む必要があります。専用マシンは、特定の問題を解決するために使用されます。比較的少数の物理ビットと特定の量子アルゴリズムのみが必要です。実装が比較的簡単で、市場価値があります。業界の専門家は、今後 5 年ほどで、専用量子コンピュータがシミュレーションや最適化などの分野で初めてブレークスルーを達成する可能性があると予測しています。

2. 量子コンピューティングの応用分野

一般的に、量子コンピューティングは、以下の 3 つのシナリオで早期に実装されると予想されています。最初の分野は量子現象のシミュレーションです。量子コンピューティングは、タンパク質構造シミュレーション、医薬品開発、新素材研究、新しい半導体開発のための強力なツールを提供できます。バイオメディカル、化学産業、太陽光発電材料産業の発展過程では、大量の分子をシミュレーションして計算する必要があり、古典的なコンピューティングの圧力がすでに現れています。

2つ目の分野は人工知能関連分野です。人工知能には膨大な計算能力が必要であり、従来の CPU チップでは対応できなくなってきています。新しい量子アルゴリズムを開発し、優れた量子機械学習モデルを構築することで、関連技術の応用を促進することができます。

3番目の分野は暗号解読です。暗号化と暗号解読は歴史を通じて続いているテーマです。量子コンピューティングにより、RSA などの公開鍵暗号システムが解読され、暗号学者は新しい公開暗号システムを構築しました。しかし、現在の暗号システムの絶対的な安全性はまだ証明されていません。

そのため、アルゴリズムベースの暗号化システムのセキュリティは、常に解読される可能性によって脅かされてきました。暗号解読は重要な戦略的意義と実用的応用価値を持っています。量子コンピューティングによる通信セキュリティへの攻撃に対処するもう 1 つの手段は、主に量子鍵配布と量子直接通信を含む量子セキュア通信です。

量子コンピュータの概念が提案されて以来、科学者たちは量子コンピュータの物理的実体の開発に取り組んできました。現在までに、超伝導量子コンピュータ、イオントラップ量子コンピュータ、固体核スピン量子コンピュータ、トポロジカル量子コンピュータなど、汎用的な量子コンピューティングを可能にする可能性のある多くの物理プラットフォームが提案されています。これらの物理プラットフォームにはそれぞれ長所と短所があり、一部のソリューションは廃止されましたが、時代の試練を経て残った超伝導量子コンピューティング、イオントラップ量子コンピューティング、中性原子量子コンピューティングなどの少数の主要なソリューションは、近年急速に発展しています。

2量子コンピュータハードウェアの進歩

量子コンピューティングを実現するための物理プラットフォームには、異なる量子ビットを制御可能な方法で結合し、ノイズの多い環境の影響に対して一定の耐性を持つように、量子ビットをエンコードするための物理キャリアが必要です。現在開発中の主なスキームには、超伝導、イオントラップ、中性原子、シリコン量子ドット、光子、ダイヤモンド色中心などがあります。

1. 超伝導量子コンピューティング

超伝導量子コンピューティングは、超伝導システムの量子状態を利用して量子コンピューティングを実現します。その利点は、既存の半導体産業技術と互換性があることです。ただし、超伝導量子システムの動作には、物理​​的環境に対する要件が高く、超低温が必要です。 Google、IBMなど、多くの科学研究機関や大手国際企業がこのシステムを採用しています。

Google : 量子コンピューティングへの長年にわたる多額の投資を経て、Google は 2018 年 3 月に 72 量子ビットの超伝導量子コンピューターの発売を発表しました。同社が発表した主な指標は、1 ビット操作の誤差が 0.1%、2 ビット ゲート操作の誤差が 0.6% だったというものです。

2019年10月、GoogleはNature誌に、54量子ビットの超伝導量子チップを開発したとの記事を掲載した。  シカモア。このチップをベースにすると、Google は 53 ビット、20 深度の回路を 100 万回サンプリングするのに 200 秒しかかかりません。現在利用可能な最も強力な古典的なスーパーコンピューターである Summit でも、同様の結果を達成するには 10,000 年かかります。 Google は、この画期的な成果に基づき、初めて「量子超越性」を達成したと主張している。

今年の量子サマーシンポジウムで、Google は改めて計画の継続性を強調し、2029 年までに 100 万個の物理的超伝導量子ビットを備えた「小規模」 FTQC を構築する計画を概説しました。 Google が推奨する調整可能な量子ビットと高速ロジック ゲートは優れた柔軟性とパフォーマンスを提供しますが、Sycamore53Q デバイスの調整は明らかに課題です。

追加の制御では、チップ上とチップ外の両方に追加の制御ラインが必要になります。スケーリングにより、ルーティングの課題と、コンポーネント数と全体的な障害率の関係が自動的に増加します。さらに、2020 年に Google が報告した作業のほとんどは、Sycamore の 23Q 構成を使用していました。これは、自動キャリブレーションでは当初、大規模なセットアップで許容できる 2Q ゲート パフォーマンスを提供できなかったためです。 Google は、量子ビットのコヒーレンス時間を延長する方法として材料研究を検討している。有望ではありますが、これには工学だけでなく科学の進歩も必要になります。

2021年11月18日、中国チームが2021年のゴードン・ベル賞を受賞したことは特筆に値する。受賞したアプリケーションは、超大規模量子ランダム回路リアルタイムシミュレーション（SWQSIM）で、304秒以内に数百万のより忠実度の高い相関サンプルを取得し、1週間以内に同じ数の無相関サンプルを取得できるため、Googleの「量子超越性」の主張を破った。参照： 2021年ゴードン・ベル賞が発表されました！中国のスーパーコンピューティングアプリケーションが一挙に優勝し、Google のいわゆる「量子覇権」を打ち破りました。​​

Google ロードマップ: 現在から 2029 年まで: 102Q (論理量子ビット プロトタイプ)、103Q (1 つの論理量子ビット)、104Q (タイル化可能なロジック モジュール)、105Q (エンジニアリング拡張)、106Q (エラー訂正量子コンピュータ)。表面コード プロトコルによるエラー訂正。

図: Google ロードマップ

IBM : IBM は非常に早い段階からロードマップの基礎を築き始めました。 2016年、IBMは5量子ビットの超伝導量子コンピューティング・プラットフォームを発表し、1998年以来2量子ビットで停滞していた超伝導量子ビットシステムの研究の状況を打破し、国際的な量子コンピューター研究開発の第二のクライマックスを迎えました。 2017年11月、IBMは50量子ビットの量子コンピュータのプロトタイプの開発に成功したと発表し、2018年初頭のCESカンファレンスで実演しました。

IBM は、量子ビットの数だけでなく、量子ビットの接続、ゲート セット、実現可能な回路の深さも重要であることを広くコミュニティに啓蒙する先駆者です。 IBM はこれらの特性に基づいて、量子コンピュータのパフォーマンスを測定するための指標である量子ボリューム (QV) を導入しました。 2017 年以降、IBM は着実にパフォーマンスが向上した 28 種類のアプライアンス シリーズを提供してきました。毎年 QV を 2 倍にするという目標は、昨年 2 回達成されました。

IBMは2021年11月15日、 100以上の量子ビットを持つ世界初の超伝導量子チップ「Eagle」を発表した。この量子チップは127の量子ビットを持ち、新しいチップアーキテクチャを採用している。IBMが以前に発表した六角形の量子チップに基づいている。チップを複数層に積み重ねるが、チップ間のリンクを減らす。リンクが少ないほど干渉が少なくなり、量子コンピューターの研究開発における重要な難しさの1つである。

現在の Eagle 量子チップは 127 量子ビットを達成していますが、これはほんの始まりに過ぎません。IBM は、今後 2 年以内に 433 量子ビットの Osprey チップと 112 量子ビットの Condor チップを発売する予定です。その頃には、同社の量子チップは量子超越性を達成するでしょう。

IBMロードマップ：2021年に127Q（イーグル）、2022年に433Q（オスプレイ）、2023年に1121Q（コンドル）で、100万量子ビットの大規模システムを形成。カラーコード プロトコルによるエラー訂正。

図: IBM ロードマップ

国内の進歩としては、中国科学技術大学の潘建偉氏のチームが66ビットのプログラム可能な超伝導量子コンピューティングのプロトタイプ「祖崇志2.0」を開発した。その上の56個の量子ビットを操作することで、ランダム回路サンプリングタスクで量子コンピューティングの優位性を達成した。完了したタスクの難易度は、Sycamoreの2～3桁高い。しばらく前、潘建偉の研究チームは新たな進歩を遂げた。60個の量子ビットを操作することで、祖崇志2.1  完了したタスクの難易度は、Zu Chongzhi 2.0 の難易度より 3 桁高くなります。

2. イオントラップ

イオントラップシステムの利点は、良好な密閉性、長いデコヒーレンス時間、高い準備および読み出し効率です。イオントラップシステムは、量子コンピュータの複数の条件をある程度満たすことができますが、スケーラビリティの問題は、イオントラップシステムに基づく量子コンピューティングの主な障害です。このシステムを開発している国際的な研究グループには、Honeywell、IonQ などがあります。

Honeywell: 2020 年、Honeywell は 6Q H0 および 10Q H1 プロセッサで QV 64 および QV 128 を達成した最初のベンダーになりました。 10Q プロセッサが IBM の 27Q プロセッサと同じくらい強力であると主張できるのはなぜかと疑問に思う人もいるかもしれません。これは、イオントラップの研究者が長年説明してきた 2 つの利点、すなわち、超伝導量子ビット アプローチと比較した優れた接続性とゲート忠実度の高さを強調しています。これら 2 つの利点により、より高い QV が保証されます。 Honeywell プロセッサは、中間回路測定を可能にした最初のプロセッサでもあり、柔軟性がさらに向上します。

Honeywell ロードマップ (さまざまな量子ビット レイアウト): 2020 ～ 2030 年、H1 (線形イオン トラップ)、H2 (レーストラック レイアウト)、H3 (グリッド レイアウト)、H4 (統合光学系)、H5 (大規模タイリング)。

図: ハネウェルのロードマップ

IonQ： 2018年12月、IonQはイオントラップ量子コンピュータのプロトタイプシステムを発表しました。主な技術指標は次のとおりです。量子ビットの数で言えば、最大160個の量子ビットをロードでき、79個の量子ビットがシングルビット操作を実行でき、11個の量子ビットがデュアルビット操作を実行できます。プログラム可能な量子コンピューティングに関しては、5ビットのプログラム可能なコンピューティングが実現され、5ビット上に4つの量子アルゴリズムが実装されました。

2020年に、IonQは32Qデバイスを発表し、以前よりもはるかに高いQVを達成したいと考えていますが、現在は新しい指標であるアルゴリズム量子ビット（AQ）について話すことを好んでいます。アルゴリズム量子ビット (AQ) - IonQ は、計算に使用できる有効な量子ビットの数として定義されます (注: 使用可能なロジック ゲートの深さは依然として制限されています)。誤り訂正符号化がない場合、AQ = log 2(QV) となります。

図1: IonQロードマップ

トラップイオンシステムの欠点の 1 つは、ゲート速度が超伝導量子ビットよりもはるかに遅いことです (通常、100 ～ 1,000 倍遅い)。彼らは、量子ビットの寿命を長くし、忠実度を高めることでこれを補い、エラー訂正コストを削減したいと考えています。

IonQ は、物理量子ビットの高忠実度により、イオントラップが他のアプローチよりも速く量子優位性を達成できると考えています。トラップイオンシステムにとっての本当の長期的な課題は、特に高精度の量子ビットゲートを駆動するために細かく調整されたレーザーシステムに依存しているため、システムを再びスケールアップすることです。超伝導量子ビットのアプローチが変化するのと同様に、イオントラップも異なります。

たとえば、オーストリアの企業 AQT は、Honeywell や IonQ が使用する超微細遷移で定義された量子ビットではなく、光遷移で定義された量子ビットを使用します。このタイプの量子ビットは、忠実度は若干低くなりますが、統合されたフォトニックコンポーネントを使用して製造しやすい波長で動作するため、より容易なスケーラビリティが期待できます。 2020 年には、このような統合デバイスがこれらの波長で実験室で実証されました。 AQT は、欧州量子技術 (QT) フラッグシップ プログラムである AQTION と提携し、初めて完全な「ラック システム」を構築しました。

他のイオントラップの新興企業は、レーザー駆動ゲートの先を見つめている。 Universal Quantum、NextGenQ、QT Flagship プログラムの MicroQC は、遠距離場マイクロ波ゲートを研究室から商用デバイスに導入することを目指しています。レーザー駆動ゲートの重要な性能記録の多くに深く関わってきたクリス・バランス氏とトーマス・ハーティ氏は、オックスフォード・アイオニクス社などの近接場マイクロ波ゲートを構築する独自の新興企業の基盤として、レーザー駆動ゲートを利用することを選択しました。

イオントラップアーキテクチャは、多くの場合、モジュール間のフォトニック相互接続を使用して拡張されます。最近はより高速な相互接続が利用可能になりましたが、それでもパフォーマンスのボトルネックとなっているようです。一方、ユニバーサル クォンタムは、イオン シャトル アプローチが原理的には完全に接続された QV と同様の QV を提供できることを実証しました。

3. 中性原子

中性原子は、レーザー冷却と高真空を利用して極低温冷却の範囲をはるかに下回るミリKの温度に達するため、コールド原子と呼ばれます。この技術はイオントラップと同じ特性を多く備えており、中性原子をより密に詰め込むことができるという利点があります。これは、1000Q モジュールへのより高速な拡張を意味します。

ColdQuanta は、このアプローチを採用している有名な企業であり、多くの量子分野の機会をターゲットとする基本ユニットとして QuantumCore を立ち上げました。これは、クラウド上の量子物質システムである Albert の基盤でもあります。 ColdQuanta は、ONISQ プログラムの一環として 1000Q プロセッサを開発するために DARPA (国防高等研究計画局) に選定され、740 万ドルの賞金を獲得しました。

ColdQuanta ロードマップ: 2021 年までに 100Q、2022 年までに 300Q、2024 年までに 1000Q。中性原子を選択した他の企業としては、QuEra、Paswal、Atom Computing などがあります。

4. シリコン量子ドット

2020年、QuTechとニューサウスウェールズ大学（UNSW）は、金属酸化物半導体（MOS）量子ドットを使用して1Kでの量子ビット操作を実証しました。これは、デバイスの操作とスケールアップが非常に容易になるメカニズムとなることが期待されますが、このような高温でのコヒーレンス時間と忠実度が競争力を持つかどうかはまだわかりません。

オーストラリアの新興企業 Silicon Quantum Computing は、シリコン量子ビットの分野で先駆者となっている。同社は2020年に、MOS量子ドットを放棄し、リン原子量子ビットに注力するというロードマップの焦点を発表しました。これらのデバイスは、従来の CMOS テクノロジーを上回る原子レベルの精度を実現する最先端の製造技術を採用しています。

SQC の製造技術について説明する中で、創設者のミシェル・シモンズ氏は、量子ビットを原子レベルの精度で設計できるだけでなく、同じ技術で同じデバイス基板内に安定したシンプルで純粋な制御回路を作成できると述べました。 2021年に、彼らはシリコン量子ビットでこれまでで最も低いノイズを達成したと報告した。

2020年、カナダの新興企業Photonic Incは、シリコン量子ビットの武器庫に重要な新しいツールを追加することを約束する初期の研究を発表しました。これにより、シリコンの T センター欠陥に基づくフォトニクスのインターフェースが改善される可能性が高まります。

5. 光子量子ビット

中国の九章実験は、光量子ビットがこれまで他のどのプラットフォームでも達成されたよりも複雑な計算を実行できることを実証することができた。九張氏は、ガウスボソンサンプリングと呼ばれるアルゴリズムを実装することでこれを達成し、76個の光子と100個のモードを備えたガウスボソンサンプリング量子コンピューティングのプロトタイプを構築することに成功しました。 200秒で生成されたサンプル出力は、世界最強のスーパーコンピューター「富岳」でも達成するのに6億年かかるとされている。その洗練度は、シカモアによる量子超越性の当初の実証をはるかに超えています。

九章は突然現れたわけではない。中国は少なくとも2006年以来、量子技術への投資を増やしてきた。 2019年、潘建偉氏のチームは、20個の光子と60モードの干渉回路のボーズサンプリング量子コンピューティングを初めて実現しました。 2021年10月、彼らはもう一つのエキサイティングなニュースを発表しました。量子コンピューティングのプロトタイプ「Jiuzhang-2」の開発に成功したのです。これは、我が国が2つの物理システムにおいて「量子コンピューティングの優位性」というマイルストーンに到達した世界で唯一の国となったことを意味します。

世界最速のスーパーコンピュータと比較すると、九章2号はガウスボソンサンプリング数学問題を10の24乗（10兆の10億倍）速く解くことができる。陸朝陽教授は、チームがこれまでの九樟光量子コンピュータの光子数を113に増やし、質的な飛躍を達成したと説明した。「私たちは3つの大きな進歩を遂げました。第一に、量子光源の収量、品質、収集効率を大幅に向上させ、光源の重要な指標を63％から92％に増加しました。第二に、多光子量子干渉回路を100次元から144次元に増やし、操作可能な光子の数を76から113に増やしました。第三に、プログラム可能な機能を追加しました。」

図：「九章2号」の全体設置図

潘建偉院士は、チームの次の課題は量子エラー訂正を実現することであり、その上で専用の量子コンピュータや量子シミュレータを使用して、重要な応用価値を持ついくつかの科学的問題を解決することだと語った。

6. ダイヤモンドNVカラーセンター

ダイヤモンド NV カラー センターは常温で動作し、感度はそれほど高くありませんが、小型化が可能で、毒性特性があるため、現場での生体測定に特に適しています。 Qnami は、量子技術のフラッグシップ プロジェクト ASTERIQS への参加から恩恵を受けています。このプロジェクトのパートナーには、タレス、ボッシュ、NVision、ベルギーマイクロエレクトロニクス研究センターも含まれており、それぞれがダイヤモンド技術のさまざまな応用を追求しています。

HP-MRI は、体内に注入された糖を追跡し、それがどうなるかを示すことができる高度な磁気共鳴診断技術です。たとえば、胸痛を訴える患者において、重要な心臓組織と重要でない心臓組織を区別するのに役立ちます。しかし、この方法で消費される超分極分子の生成には時間がかかり、費用もかかるため、この技術は広く採用されていません。ダイヤモンド NV カラー センターを使用すると、より高速でコスト効率が高く、導入しやすいソリューションが実現します。

量子技術のフラッグシッププロジェクトであるMetaboliQsは、NVダイヤモンドベースのHP-MRI技術の開発を目指しています。彼らは最近、概念実証から 1,000 倍のパフォーマンスを備えたプロトタイプへと移行しました。政府のプログラムは、この技術をさまざまな用途に適応させることを加速する上で重要な役割を果たすでしょう。

3.量子コンピューティングソフトウェアの進歩

ソフトウェアは人間と機械をつなぐ架け橋であり、機械はソフトウェアを通じてのみ機能します。デジタル革命では、ソフトウェアはビジネス競争力の重要な領域であると考えられており、新しい量子革命でも同じことが当てはまると多くの人が期待しています。さまざまなプレイヤーがさまざまな戦略に取り組んでいます。現在、初期の量子コミュニティとエコシステムが形成されつつあります。

1. 量子コンピューティングクラウドサービス

IBM Q : 過去 4 年間で 28 の量子コンピューティング システムが IBM Cloud に導入され、そのうち 8 つの量子ボリュームは 32 です。 IBM Q ネットワークには、顧客、政府、スタートアップ、パートナー、大学のメンバーが 115 社います。 IBM Quantum Experience には 25 万人を超える登録ユーザーがおり、ユーザーは IBM Cloud を通じて IBM 量子システム上で 10 億を超える回路を定期的に実行しています。研究者たちは IBM 量子システムを使用して 250 件を超える学術論文を発表しています。 IBM の商用量子コンピュータ サービス IBM Q は段階的な成功を収めました。

他の競合他社が独自の量子コミュニティを構築し始めたとき、IBMも例外ではありませんでした。彼らは、IBM ハードウェアだけでなく、Qiskit 互換のライブラリやツールを提供するベンダーのエコシステムが拡大していることを指摘しています。 2021 年 11 月 1 日、IBM は量子パフォーマンスを測定するための新しい指標である CLOPS (Circuit Layer Operations Per Second) を提案しました。これは 1 秒あたりの回路層操作数と呼ばれ、量子ボリュームの測定に使用されるのと同じタイプのパラメーター化されたモデル回路層をプロセッサが実行できる速度を測定します。

IBMに加えて、 D-Wave   2018 年 10 月、D-Wave 量子アニーリング プロセッサをベースにした量子コンピューティング クラウド サービスを提供する Leap クラウド プラットフォームが開始されました。量子コンピューティングの先駆者 リゲッティコンピューティング  Rigetti のハイブリッド量子および古典的アプローチを使用して量子アルゴリズムを開発および実行するための完全なプラットフォームである Rigetti Quantum Cloud Service (QCS) を開始しました。

量子優位性とは、量子コンピューティング技術を使用して、重要なビジネス上の問題を解決することです。最近、ますます多くの強力な量子企業が量子クラウドサービスプラットフォームの研究開発に投資し始めています。 Amazon AWSは量子コンピューティングサービスBraketをリリースしました。また、AWSはAWS Quantum Computing CenterとAmazon Quantum Solutions Labも立ち上げ、量子コンピューティングの協力をさらに推進します。

2. 高性能シミュレータ

高性能シミュレーションは量子開発の重要な部分です。シミュレートする量子ビットの数が増加するにつれて、量子シミュレータの開発が急務となっています。 IBM Quantum は、さまざまなオフラインおよびオンライン シミュレーターをサポートしています。 Google の高性能オープンソース量子回路シミュレーター Qsim は、単一の Google Cloud ノードで 14 ゲート深度の 32 量子ビット量子回路を 111 秒でシミュレートできることが実証されています。 Amazon Braket と Azure Quantum は、ユーザーのニーズに合わせて従来のクラウド ハードウェアを柔軟に構成する機能に重点を置いています。 Amazon Braket は、最大 50 量子ビットの量子コンピューティング シミュレーションをサポートできるテンソル ネットワーク ベースの回路シミュレーターである、完全に管理された高性能の Tensor Network Simulator (TN1) を提供します。

Atos はデジタル変革の世界的リーダーであり、量子ノイズのシミュレーションに成功した最初の企業です。同社が開発した量子シミュレータ「Atos Quantum Machine Learning Machine（Atos QLM）」は、世界最高性能の商用量子シミュレータとして知られています。このシミュレータは、高出力で超小型のマシンと汎用プログラミング言語を組み合わせたもので、研究者やエンジニアが量子ソフトウェアを開発し、実験することを可能にします。アトスはオーストリア、デンマーク、フランス、ドイツ、オランダ、米国などの国々に量子学習マシンを設置している。この量子シミュレーターは最大40量子ビットをシミュレートできる。

国内のクラウド製品は現在、量子コンピューティングシミュレータの研究開発に重点を置いています。 Huawei の HiQ 2.0 (規制上の理由によりアジアでのみ利用可能) は、最大 42 量子ビットをシミュレートできます。 Alibaba の AC-QDP は、50 量子ビットでも特定のアプリケーションに使用できると主張しています。 Origin Quantum は最近、6 量子ビットの量子プロセッサの 1 つにアクセスして、実際の量子コンピュータに基づくクラウドを立ち上げました (24 量子ビットへの拡張計画が進行中)。

3. 量子コンパイラ

従来のコンパイラと比較して、量子コンパイラの最適化は量子研究開発段階における大きな課題です。量子コンピューティング デバイスでは、物理的な量子ビット間の接続が制限されているため、ダブル ゲートを適用できる量子ビット ペアの数は限られています。現実世界の量子デバイスはノイズが多いが、この問題に対処するために、大規模な量子コンピュータのノイズを特徴付けるアルゴリズムを開発できる可能性がある。技術的に言えば、実際にはトランスコーディング操作について話していることが多いため、相互運用性は便利な機能です。

コンパイラ市場ではいくつかの有望な方向性が生まれていますが、それらはすべて、多くの場合、競合的というよりは補完的な深い専門知識に基づいています。初期の量子ハードウェアにエラー訂正コードを実装する競争が激化するにつれ、コンパイラの革新の新たな波が始まろうとしています。

4. 量子オペレーティングシステム

量子ソフトウェア業界の見通しは素晴らしいですが、量子コンピュータのハードウェアが今日急速に成長しているため、オペレーティング システムがなければ量子コンピュータの実用性は大幅に低下します。

Deltaflow.OS は、新しいフルスタック量子オペレーティングシステムです。量子コンピューティングソフトウェア開発会社 Riverlane が率いるコンソーシアムは、非常に革新的な量子オペレーティングシステム Deltaflow.OS を導入するために英国政府から 760 万ポンドの助成金を受け取った。早期導入者を引き付けるために設計された他のソフトウェア プラットフォームとはまったく対照的に、Deltaflow.OS は、ハードウェアとソフトウェア間の相互作用を可能にし、量子コンピューティングのパフォーマンスを最大限に活用するという非常に重要な問題を解決します。このため、開発の加速、低レイテンシ、アプリケーション層と制御層間の柔軟な相互作用の可能性が提供されます。

Deltaflow.OS:量子プロセッサは通常、従来のホストプロセッサによって駆動されます。その間に、グローバル制御ノードとローカル制御ノードのネットワークを想像してください。 Deltaflow.OS は、FPGA によって実装された制御ノードにカスタム コードを導入するタスクを簡素化し、デバッグが容易な簡素化された命令セットの実装を重視しています。このアプローチは、開発サイクルを短縮すると予想されます。また、ネットワークノードの階層的概念ではなく分散型概念を使用し、Quantum Computingスタック全体の異なる要素を公開します。これは、ランタイム遅延を最小限に抑えることが期待される機能です。

Deltaflow.osは、ARTIQ（人気のあるイオントラップ制御システム）と「Deltaflow-on-artiq」として統合された最初のバージョンをリリースしました。これは、量子コンピューティングをサポートするテクノロジーの開発における最新のマイルストーンであり、すべてのキュービットテクノロジーでポータブルであり、数百万のクビットにスケーラブルな高性能量子オペレーティングシステムを構築するというリバーレーンの目標に向けた重要なステップとなります。

5. 量子アルゴリズム

IONQとHoneywellによる新しい量子技術デバイスの発売により、人々は量子コンピューティングの特定の実装パスを探求するために一生懸命働いています。 QC Wareは、最近使用されたCentroidアルゴリズムとフォージデータローダーを実証しました。 Honeywell HS0量子コンピューターのQ分子。

VQE（変分量子固有値ソルバー）：化学反応プロセスのシミュレーションに使用 - 分子レベルの電子エネルギーのHarteefock計算。実行される計算も古典的なコンピューターで実行できますが、実験は量子化学シミュレーションの重要なビルディングブロックの多くを確立し、化学の問題のための量子コンピューティングの実現への道を開いています。

化学式（トロットリゼーション）：シミュレーションに使用される8ビット1Dフェルミハバードモデルは、材料科学で人気があります。驚くべきことに、Googleが量子アルゴリズムを正常に実装するために必要な量子回路の深さは500近くで、現在のデバイスで予想されるよりもはるかに深くなりました。複数の化学量子シミュレーションの場合、n表現性に基づくエラー軽減決定が実験の効果的な忠実度を大幅に改善することを実証します。

乱数とサンプリング：初期の量子コンピューティングサービス製品として、多くの学者が乱数を研究しています。

▪証明可能なランダム性 - Googleは、チャレンジおよび応答プロトコルを介して乱数の提供における進捗を報告しました。これは、Googleの商業用使用のための最初の量子デバイスであり、その主な欠点は高コストです。

▪検証可能な乱数 - CQCは、既存の量子デバイスを使用してクラウドベースのQRNGサービスを実装する方法を示します。ベルテストを通じて、生成された乱数が量子源から来ることを確認できます。 QRNGサービスのベータ版は、IBM Quantumネットワークで利用できます。しかし、このプロトコルでは、ユーザーはクラウドサービスプロバイダーを信頼する必要があるため、現在、アプリケーションはQRNGソリューションを持っている他の企業と競合しています。

▪ガウスボソンサンプリング-Jiuzhangは「量子優位性」の定義を提案しました。これは再びガウスボソンのサンプリングに注意を向け、初期量子デバイスの候補アルゴリズムと見なしました。

バークレーのUmesh Vaziraniは、古典的な暗号化と量子フィールドを組み合わせて量子コンピューティングで最も根本的な問題の1つを解決しました。これは、量子コンピューターに計算を実行するように依頼する場合、実際に指示を実行したこと、または量子関連の何かをしたかどうかを知る方法です。

最適化ベンチマーク：早期最適化アルゴリズムには、QuboとQAOA、および従来のハードウェアで実行されている量子インスパイアされたアルゴリズムが含まれます。 BBVAは、Startups Multiverse ComputingやZapataなど、金融セクターアプリケーションを対象とした多くの初期プロジェクトを完了しています。 BBVAの多元宇宙との仕事は、動的なポートフォリオ最適化の典型的な例であり、現在、NISQのテスト、量子アニーリング溶液、量子にインスパイアされたアルゴリズムのテストを含む、さまざまな初期の量子ハードウェアの評価に使用されています。 BBVAの結果は、量子アニーリングソリューションと量子に触発されたアルゴリズムがポートフォリオの問題をうまく解決できることを示しています。

6. 量子機械学習アルゴリズム

多くの人は、AIと機械学習が量子コンピューティングの鍵であると信じています。量子状態自体のように、量子コンピューティングの未来は不確実なままです。しかし、量子コンピューティングの未来は明るいです。

IBMからの新しい理論的研究は、古典的なデータのみにアクセスしても、特定の監視された機械学習アプリケーションで指数関数的なスピードアップを実現できることを初めて実証しています。 QCウェアQCウェアは、並列データローダーと最適化されたデータローダーの2種類のデータローダーを開発しました。どちらも機械学習アプリケーションのために古典的なデータを量子状態に変換し、最適化された距離推定アルゴリズムも使用します。 Microsoftは、「入力ボトルネック」を避けるために、 「小さなデータ、大きなコンピューティング」に焦点を当てる必要があるという一般的な見解を提案しています。たとえば、CQCは、量子自然言語処理に関連する問題を研究するためのチームを設立しました。

これまでの量子機械学習での成功した実験は、Quantum Systemsがネットワーク自体をシミュレートするだけでなく、各Qubitがニューロンを表しています。指数関数的パワーが不足しているにもかかわらず、このようなデバイスは量子物理学の他の特性を活用する可能性があります。

4量子情報技術のためのグローバル競争

現在、量子技術の研究は、世界の科学技術研究のホットトピックになっています。

1. 欧州連合

ヨーロッパ諸国は、量子情報処理と通信技術の可能性を長い間認識してきました。 2014年、英国は「全国量子技術プログラム」を開始し、10億ポンド以上を投資して、量子通信、センシング、イメージング、コンピューティングのための4つの主要なR＆Dセンターを設立し、産業、学界、研究の間の協力を促進することを計画しています。 2016年、ドイツは「Quantum Technology -FoundationsからMarket」フレームワーク計画を提案し、6億5,000万ユーロを投資すると予想されました。

2016年、欧州連合はQuantum Technologiesのフラッグシッププログラムを開始し、他のプログラム（デジタルプログラムや宇宙プログラムなど）への支出を調整して、将来の「量子インターネット」ビジョンを実現するための基礎を築くことにより、利用可能な資金を増やしました。 2020年5月、EUの「欧州量子技術旗艦プログラム」の公式ウェブサイトは、「戦略的研究アジェンダ（SRA）」レポートをリリースしました。量子技術の旗艦プログラム全体におけるEUに関連する量子支出は、10年で3〜40億ユーロになると推定されています。

「フラッグシッププロジェクト」 - 拡張段階で、このプログラムの19のプロジェクトは、量子コンピューティング、コミュニケーション、シミュレーション、センシング、メトロロジー、および基礎科学をカバーしています。 2020年、これらのプロジェクトは中期レビューに合格し、QLSIの2つの新しいプロジェクトを開始しました。シリコンスピンのQubitsは、NEASQCになったSuperconductingとIon Trap Qubitsのランクに追加され、多くの人がソフトウェアに焦点を当てていることを考慮しているプログラムのバランスに対応しています。

2. 北米

カナダは、現代の量子科学、特に1984年にGilles Brassardが提案した有名なBB84量子暗号プロトコルに顕著な貢献をしています。 2002年、カナダ初の量子コンピューティング研究所（IQC）がウォータールー大学に設立されました。 2008年から2018年にかけて、量子科学技術投資は10億CADを超えました。

2017年、カナダ国立研究評議会（NRC）は「Quantum Canada」と呼ばれるプログラムを開始しました。カナダには、カナダに本社を置くか、カナダに密接に関連している有名な量子企業が数多くあります。 D-Wave、Xanadu、1Qbit、Quantum Benchmark、EvolutionQ、Zapata、Isaraなど。その中で、Creative Destruction Laboratory（CDL）は、常に量子産業のスタートアップのベンチマークとなっています。

2020年、多数のカナダのサブ産業が、新しい産業同盟を確立することにより、この立場を統合しました。 2020年、バンクーバーのデジタルテクノロジーSuperClusterは、CAD 1億5300万ドルの共同投資も発表しました。

米国は、1990年代以来、量子科学に長い歴史を持っています。過去2年間で、米国政府は頻繁に量子コンピューティングレイアウトに参加しました。

2018年12月、米国政府は全国量子計画法を公式に公布し、長期開発戦略を策定し、今後5年間で12億米ドルのR＆Dファンドを関連分野に投資する計画を立てました。 2019年2月、ホワイトハウスは将来の産業開発計画を発表し、量子情報科学を米国の将来の発展の4つの柱の1つと見なしました。

2020年は、米国での全国量子イニシアチブ（NQI）プログラムの2年目であり、プログラムが本当に形をとるにつれて、人々は量子技術の開発のハイライトを見てきました。 NQIは2019 - 2023年に13億ドルを費やし、大量の民間資金がすでに投資されており、国立科学財団に3つの新しい量子跳躍機関を設立しました。これらの学術主導の研究所は、さまざまな分野での研究をサポートします。米国エネルギー省が量子戦略を開始した後、米国国防総省は、米国エネルギー省の17の国立研究所の最初のバックボーンネットワークに基づいて、量子インターネットの戦略的青写真を提案しました。

3. 中国

「5年間の計画」（特に2006年）以来、中国は科学技術の発展を促進しています。これまで、中国は世界最大の展開QKDネットワークを持っており、高度な宇宙通信技術の世界的リーダーを維持し続けています。 Mozi SatelliteとJiuzhang Quantumプロセッサは、プログラムの成功の兆候です。

国営メディアの報道によると、2022年までに、量子科学への投資は150億米ドル（1,000億人民元）に達するでしょう。現在、量子情報科学の国立研究所（NLQIS）のネットワークが確立されています。

▪NLQISHEFEI：世界最大の量子研究機関とプログラムの本部になります。フォーカスは、フォトン、ダイヤモンドNVカラーセンター、シリコンスピンキットテクノロジー、および量子通信と量子センシングに焦点を当てます。

▪NLQIS北京：このブランチは、理論、イオントラップ、トポロジカルなキュービットに焦点を当てます。

▪NLQIS上海：このブランチは、超伝導QubitsとUltracold原子、および自由空間量子通信に焦点を当てます。

Alibaba、Baidu、Tencent、Huaweiはすべて、量子技術に量子投資を行っています。 Guodun QuantumとYuanyuan Quantumは有名なスタートアップです。 14回目の5年計画では、計画を詳細に導入し、2021年に正式に可決されます。重要な概念は、「二重流通」です。これには、外国のハイテクへの依存を減らし、外国投資への開放性の増加が含まれます。同時に、イノベーションも重要なテーマです。