スーパーコンピュータは、従来のコンピュータでは解決できない問題を解決するためによく使用されます。しかし、スーパーコンピュータの速度が十分でない場合はどうなるでしょうか?現在、新しいタイプの光子量子コンピュータは、従来のスーパーコンピュータでは 9,000 年以上かかるタスクをわずか 36 マイクロ秒で完了できます。 Borealis と呼ばれる光子量子コンピュータは、クラウド経由で量子の優位性を一般に提供できる初のマシンです。 理論上、量子コンピュータは量子超越性を持ち、従来のコンピュータでは解決できない問題に対する答えを見つけることができます。量子コンピュータの計算能力は、量子ビットの数に応じて指数関数的に増加します。 Google、IBM、Amazonのようなテクノロジー大手であれ、IonQのようなスタートアップであれ、彼らは皆、超伝導回路やイオントラップに基づく量子ビットに依存しています。これらの方法の欠点は、熱によって量子ビットが破壊される可能性があるため、いずれも極めて低い温度を必要とすることと、低温を制御するシステムが非常に高価であることです。 対照的に、光子量子ビットを使用する量子コンピュータは原理的には室温で動作し、既存の光ファイバーベースの通信システムに簡単に統合できるため、量子コンピュータを強力なネットワークや量子インターネットに接続できる可能性があります。 近年、SycamoreやJiuzhangなどの量子コンピュータが次々と登場しています。そのうち、USTCが開発した九章は光子ベースの量子コンピューティングのプロトタイプであり、ガウスボソンサンプリング問題において、九章2の処理速度は最速のスーパーコンピューターの1兆倍(10の24乗)速い。 Jiuzhang-2 の主な欠点は、固定された反射鏡とレンズに依存していることです。したがって、プログラム可能ではなく、全体的なアプリケーションが制限されます。 現在、トロントを拠点とする量子コンピューティングの新興企業 Xanadu は、新たな研究「プログラム可能な光子プロセッサによる量子コンピューティングの優位性」の中で、初の完全にプログラム可能な光子量子コンピュータとなる可能性のある新しいデバイス Borealis を発表しました。この研究は6月1日にネイチャー誌に掲載された。 論文リンク: https://www.nature.com/articles/s41586-022-04725-x.pdf 「ボレアリスは、インターネット接続があれば誰でも公的にアクセスできる、量子コンピューティングの利点を備えた初のマシンだ」と、この研究論文の主任著者でザナドゥのシステム統合チームの責任者、ジョナサン・ラボア氏は語った。 Borealis では、量子ビットは、光のパルス内の複数の光子の重ね合わせで構成される、いわゆる「圧縮状態」で構成されます。量子物理学の超現実的な性質により、従来の量子ビットは重ね合わせと呼ばれる状態で存在することができ、0 または 1 のデータを表すことができますが、圧縮状態は 0、1、2、3 またはそれ以上の状態で存在することができます。 Borealis は最大 216 個の圧縮光パルス列を生成することができます。 「ボレアリスは、216 個の量子ビットを持つ従来のデバイスと同等ではないことを認識することが重要です。スクイーズド状態量子ビットを使用するため、超伝導回路量子ビットやイオントラップに基づくデバイスとは異なる量子タスクを処理します」とラボア氏は述べた。 完全にプログラム可能なフォトニックプロセッサからの高次元 GBS。 研究者らは実験で、ガウスボソンサンプリングと呼ばれるタスクで Borealis をテストした。このタスクでは、機械がランダムなデータのパッチを分析する。ガウスボソンサンプリングは、どの分子が互いに最も適合しているかを特定するなど、多くの実用的な用途に使用できます。 以前の研究では、九章2号は144個の圧縮された光パルスで113個もの光子を検出しました。この研究で、ボレアリスは圧縮された光パルス列の中に、通常のレベルである125個と比較して、219個もの光子を検出した。全体として、科学者たちは、ボレアリスが2021年時点で世界最速の従来型スーパーコンピューターである富岳よりも7.8兆倍高速にガウスボソンサンプリングを実行できると推定しています。 Borealis の重要な進歩は、光子数分解検出器の使用です。以前の機械では、「光子が検出されない」と「少なくとも 1 つの光子が検出される」のみを区別するように設計された閾値検出器が使用されていました。ラヴォア氏は、光子量子コンピュータが解決できる計算問題の規模は、検出できる光子の数に応じて指数関数的に大きくなるため、光子数を分解する検出器により、ボレアリスは従来の光子量子コンピュータよりも5000万倍以上高速に動作できると述べた。 Xanadu は、クラウド経由で誰でも Borealis を利用できるようにします。 「私たちはパートナーと協力して、これをより広く利用できるように取り組んでいます」とラボア氏は語った。 「この公開によって、量子優位性とガウスボソンサンプリング全般に関する研究がさらに促進されることを期待しています。」 ラヴォワ氏は、ザナドゥの今後の研究は、量子コンピューティングにおける最も重要な問題を解決するために、エラー訂正と最終的にはフォールトトレランスの実現に全面的に重点を置くことになるだろうと語った。 Borealis の構築で得られた技術と教訓の多くは、[将来のモデル] のアーキテクチャに組み込まれます。 |
<<: Shi Yigong 氏と彼のチームが Science の表紙に登場: AI とクライオ電子顕微鏡が「原子レベル」の NPC 構造を解明、生命科学の画期的進歩
>>: 構造化データに基づく異常検出の再考: 本当に必要なのはどのようなグラフ ニューラル ネットワークでしょうか?
コンピュータービジョンは建設業界をどのように変えているのでしょうか?建設作業員は毎日、監視と監督を必...
現在の仕事に飽きて方向転換したいと思ったことはありませんか?もしそうなら、あなたは決して一人ではあり...
1. はじめにこの論文では、新しい MAGIC (iMAge-guided text Generat...
2019年にインターネット上で爆発的に広まった「ZAO」と呼ばれる顔を変えるソフトウェアなど、20...
近年、大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理 (NLP) の分野で革新の波を起こしています。大...
現在、ディープラーニング テクノロジーを展開できる方法としては、デバイス上への直接展開、クラウド内へ...
ビッグデータと人工知能は、今日最も新しく、最も有用なテクノロジーの 2 つです。人工知能は10年以上...
この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...
[[251968]]最近、湖南省の12歳少年が母親を殺害したというニュースが報道され、遺児の教育問...
我が国は、新たな科学技術革命と産業変革の機会を捉えるため、近年、新世代の人工知能の開発に力を入れてい...
人工知能は現在世界を席巻しており、サプライチェーンの完全な自動化、仮想アシスタンスの提供などにより、...
この記事では、ディープラーニングでよく使用される 8 種類の畳み込みについてまとめ、非常に鮮明な方法...