世界初、常温量子コンピュータが実用化!絶対零度の温度は必要ありません。メインコアには実際に「ダイヤモンドがセットされています」

世界初、常温量子コンピュータが実用化!絶対零度の温度は必要ありません。メインコアには実際に「ダイヤモンドがセットされています」

量子コンピューティングは、おそらく現在最もエキサイティングな(そして話題になっている)研究分野の 1 つです。 この点に関して、ドイツとオーストラリアのスタートアップ企業であるQuantum Brillianceが最近大きな成果を上げました。 世界初、ダイヤモンドをベースにした常温量子コンピュータが、遠く離れたオセアニアに設置されました。

  

世界初の商用室温量子コンピュータ

簡単に言えば、Quantum Brilliance の量子コンピュータには絶対零度や複雑なレーザー システムは必要ありません。 では、なぜ室温は話題になる価値があるのでしょうか?

量子コンピューティング システムの基本的な考え方は、量子ビットが単なる「1」または「0」の状態ではなく、「重ね合わせ」と呼ばれるいくつかの組み合わせの状態になる可能性があるというものです。 これは、2 つの量子ビットが「01」、「10」、「11」、「00」の重ね合わせ状態になる可能性があり、それによってより多くの状態とデータを表現できることを意味します。

しかし問題は、これらのシステムが依然として環境に対して非常に敏感であり、量子ビットは特定の重ね合わせ状態を「コヒーレンス時間」と呼ばれる非常に限られた時間しか維持できないことです。コヒーレンス時間が制限されている場合、量子ビットによって実行される計算にエラーが発生します。

従来の量子コンピュータでは、量子コヒーレンスを確保するために特別な冷却方法が必要ですが、室温量子コンピュータではこのステップを省略できます。 量子コヒーレンス、つまり粒子が波のように振る舞う性質(波動特性)は、すべての量子効果の基礎となります。

 

それで、Pawsey はどのようにして量子コンピューターの室温での動作を実現したのでしょうか?

ここで、Quantum Brilliance が使用する独自の量子コンピューティング方式について説明します。

従来のイオン鎖、シリコン量子ドット、超伝導輸送量子ビットを使用する代わりに、彼らは合成ダイヤモンドに自然に発生する窒素空孔中心を活用しました。

窒素空孔とは、空孔に隣接する置換窒素原子からなるダイヤモンド格子内の欠陥を指します。

これらの窒素空孔中心は光発光能力を持ち、量子ビットと直接相互作用する必要なく、放出された光の特性に基づいて量子ビットのスピンを読み取ることができます。 磁場、電場、マイクロ波放射、光などの多くの技術を使用して、窒素空孔の電子スピンを直接操作することができます。

窒素空孔を持つダイヤモンド格子構造同社が以前に発表したホワイトペーパーによると、室温ダイヤモンド量子コンピュータはプロセッサノードの配列で構成されている。

各プロセッサ ノードは、窒素空孔 (NV) 中心と核スピンのクラスター (固有の窒素核スピンと最大 4 つの近くの 13C 核スピン不純物) で構成されます。 核スピンはコンピューターの量子ビットとして機能し、窒素ホールは量子バスとして機能して、量子ビットの初期化と読み出し、およびノー​​ド内およびノー​​ド間のマルチ量子ビット操作を仲介します。

 

2021 年までに、実証された初期化と読み出しの忠実度は 99.6% を超え、単一量子ビットと二重量子ビットのゲーティング忠実度はそれぞれ 99.99% と 99% を超え、対応するゲーティング時間は約 10 マイクロ秒でした。

研究では、より高度な量子制御技術を使用することで、ゲートの忠実度は 99.999% を超え、ゲートの動作時間は 1 マイクロ秒未満になる可能性があることが示されています。

このレベルの精度は、注入マスクの製造と注入イオンの散乱の制限により、NV センターを作成するための既存の「トップダウン」窒素イオン注入技術では達成できません。

クォンタム ブリリアンス社の重要な発明の 1 つは、表面化学とリソグラフィーによってこれらの制限を回避する「ボトムアップ」の原子レベルで精密なダイヤモンド製造技術です。もう一つの重要な発明は、ダイヤモンド量子コンピューターの電気、光学、磁気の制御システムを小型化し統合した統合量子チップです。

しかし、ホワイトペーパーによれば、このシステムには5量子ビットしかなく、Googleの72量子ビットからは明らかに遠い。

量子加速器 + スーパーコンピュータ =?

現在、量子コンピューティングの作業のほとんどは、IBM の Quiskit や Nvidia の cuQuantum イニシアチブなどのプラットフォーム上のシミュレーション環境で行われています。 また、現在主流の量子コンピュータはメインフレームです。大型というのはサイズを意味します。既存の製品は通常、数平方メートル、場合によっては部屋ほどの広さを占めます。

これは、さまざまな量子ハードウェアがメインフレームのサイズを制限するためです。メインフレームは、動作するために超低温や超低圧、複雑な制御システムを必要とする大型で壊れやすいマシンです。 室温量子コンピュータがなければ、世界中のスーパーコンピューティング施設やクラウドコンピューティング施設のすべてに量子メインフレームが数台ずつ設置されるものの、広く使用できるレベルまで拡張することはできないという状況になります。 スーパーコンピューティング センター内に常温量子コンピュータを導入することで、研究者はオンサイト コンピューティング、メンテナンス、統合の利点を最大限に活用できるようになります。

  

Pawsey スーパーコンピューティング センターとの協力は、ボトルネックを診断し、量子と古典の統合を改善できる初期のハイブリッド環境を確立することで、量子システムと古典システムの組み合わせを加速することも目的としています。

パウジーのエグゼクティブディレクター、マーク・スティケルズ氏は、量子アクセラレータをHPCアーキテクチャに統合することで、同社の4,000人の研究者が2つのシステムをどのように連携させることができるかについてより深く学ぶことができると述べた。これにより、実用的なアプリケーションを実証できるテストベッドが提供され、研究者はより効率的に作業を行うことができ、量子科学を進歩させ、将来の研究を加速させることができます。 「これはハイブリッドコンピューティングの未来に向けた重要な一歩です。」

1億ドル以上を投じてシンガポール初の量子コンピュータを構築

5月31日、アジアテック×シンガポールにおいて、副首相兼経済政策調整大臣兼国立研究財団会長のヘン・スイ・キット氏が量子工学プログラム(QEP)の正式な開始を発表しました。 シンガポールは、量子コンピューティング、量子セキュア通信、量子デバイス製造の能力を開発するために、3つの国家プラットフォームを統合します。

シンガポールの研究・イノベーション・企業2020計画によれば、この計画では最大3年半にわたり、これら3つのプラットフォームに2,350万シンガポールドル(約1億1,400万人民元)を投資することになる。これらのプラットフォームは、研究コミュニティ全体からさらなるサポートを受けることになります。

  

3 つの国立量子プラットフォームは、シンガポール国立大学 (NUS)、シンガポール南洋理工大学 (NTU シンガポール)、シンガポール科学技術研究庁 (A*STAR)、シンガポール国立スーパーコンピューティング センター (NSCC) によってホストされています。これらは次のとおりです。

  • 国立量子コンピューティングセンター – 業界との連携を通じて量子コンピューティング機能を開発し、アプリケーションを探求します。
  • National Quantum Fabless – 量子デバイスとそれを実現する技術をサポートする微細加工技術。
  • 国家量子耐障害ネットワーク – 重要なインフラのサイバーセキュリティを強化するために設計された量子耐障害通信技術の全国的な試験。

  

国立量子コンピューティングセンター (NQCH) NQCH は、シンガポール国立大学と南洋理工大学の量子技術センター (CQT) チーム、A*STAR の高性能コンピューティング研究所 (IHPC)、シンガポール国立スーパーコンピューティングセンター (NSCC) の専門知識とリソースを結集し、シンガポールに量子コンピューティング エコシステムを構築します。

国立量子ファブレス (NQFF) A*STAR の材料研究工学研究所 (IMRE) に拠点を置く国立ファブレス (NQFF) は、QEP の 3 つの柱である量子コンピューティング、通信、センシングにおける量子デバイスのマイクロおよびナノ製造をサポートします。

また、量子技術エコシステムにおけるシンガポールの戦略的ニーズに関連する促進要因も開発します。

国家量子耐障害ネットワーク (NQSN) 2022 年 2 月に発表された NQSN は、全国で量子耐障害通信技術の試験を実施し、重要なインフラストラクチャと機密データを処理する企業に強力なサイバーセキュリティを提供します。この取り組みはCQTが主導し、シンガポール国立大学、南洋理工大学、そして15以上の民間および政府の協力者が参加している。

  

シンガポール国立大学の CQT ディレクターであり、NQCH の主任研究員でもあるホセ・イグナシオ・ラトーレ教授は、次のようにコメントしています。「量子コンピューティングは到来しています。問題は『いつ』ではなく、『誰がこの技術を使用する準備ができているか』です。」

<<:  AIを活用して混雑した都市での駐車のストレスを軽減

>>:  Pythonを使用して機械学習モデルを作成する方法

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

AIが人種差別や性差別も学習したのはなぜでしょうか?

[[232177]]外見の偏見や言語の差別など、AI による差別についてはこれまでたくさん話してき...

マイクロソフトCEOナデラ氏がグーグルを批判、AIに対する大きな懸念を表明

マイクロソフトはAIを理論から現実のものにしてきたリーダーであり、2019年のブログ投稿で多かれ少な...

これほど長い時間が経ったのに、なぜ物流ロボットは何千もの家庭に導入されていないのでしょうか?

先日終了したCESで、ドイツのコンチネンタルAGは、新しい物流ロボット、荷物配達ロボット犬「ANYM...

最新の電子皮膚が本物の痛みを与え、切断者の触覚回復を助ける

ジョンズ・ホプキンス大学医学部の研究チームは、人間の皮膚にある触覚受容体の複雑な神経ネットワークを利...

...

メタバース: 新たな人間コミュニティか、それとも徹底的な監視による「金儲けの道具」か?

バーチャルリアリティヘッドセットは何年も前から市場に出回っており、多くのティーンエイジャーもこれらの...

2022 年のエンタープライズ向け人工知能のトップ 10 トレンド

人工知能は主流になりました。さまざまな業界の企業が概念実証を成功させ、AI を本番環境に導入すること...

政府における人工知能の積極的な役割

近年、政府の間ではAIへの関心が高まっており、さまざまなAIベースのアプリケーションのパイロットプロ...

...

...

ディープラーニングの最適化手法の簡単な紹介: 勾配降下法

実際、ディープラーニングは多くの厄介な最適化問題を解決しています。ニューラル ネットワークは、問題に...

...