多くの新興技術と同様に、量子コンピューティングは流行語であり、コンピューターの次の時代を象徴するものです。科学者や技術者の中には、量子コンピュータがすべてのコンピュータに取って代わるだろうと信じている人もいます。
現状では、量子コンピュータが古典的コンピュータの有用性を上回るレベルや速度を判断するのは時期尚早です。まず、量子コンピュータが実際に何であるかを理解することが重要です。
量子コンピュータはどう違うのでしょうか?量子コンピューティングと古典コンピューティング
従来のコンピューターは「0」や「1」などのバイナリ信号を使用しますが、量子コンピューターは量子状態を使用してさまざまな信号を作成します。量子コンピューティングは、オンまたはオフのバイナリ信号しか提供できない従来のコンピューティング ゲートに限定されません。量子コンピュータは、重ね合わせ、エンタングルメント、干渉などの量子特性を利用して測定可能な量子状態信号を提供する量子ビット（キュービット）に依存しています。量子コンピューティングの物理学の詳細に立ち入ることなく、量子コンピューティングの本質は、 完全にエンタングルされた 量子ビットを使用すると、特定のプロセスを完了するために必要な従来のビットの数が大幅に削減されることです。
完全にエンタングルされた量子ビット数「N」は、理論的には2^Nの古典ビットを含むコンピュータと同等です。たとえば、300個の量子ビットを含む量子コンピュータは、2^300個の古典ビットの計算量に相当し、これは宇宙に存在する粒子の数と同じです。この関係により、8量子ビットと2^8 (256ビット) の古典ビットの違いは比較的無視できるほど小さく、古典コンピュータの開発の方がはるかに進んでいるため、より小さな計算負荷は量子コンピュータよりも古典コンピュータの方が驚くほどうまく処理できます。計算上の問題が極めて大規模になったときにのみ、量子コンピュータはその価値を顕在化し、古典的コンピュータの有用性を超えます。
量子コンピュータの種類
現在、量子コンピューティングには、量子アニーリング、量子シミュレーション、ユニバーサル量子という3つの異なるサブセットがあり、それぞれが前のサブセットをカプセル化しています。
• 量子アニーリングは、複雑な問題を解決する方法であると簡単に考えることができます。量子コンピュータが解決できる複雑な問題の好例は、必要なルートの可能な限り最短の往復距離を決定する巡回セールスマン問題です。 現代の古典的なコンピュータは最短経路を計算する能力がありますが、量子コンピュータはそれを桁違いに高速に実行し、最適化されたソリューションを素早く見つけることができます。
• 量子シミュレーションは、従来のコンピュータ システムの能力を超える問題のモデル化とシミュレーションです。このベンチマークの一般的な例としては、医薬品などの化学刺激物質にさらされたときのタンパク質折り畳み内の化学相互作用をモデル化することが挙げられます。
• ユニバーサル量子とは、どんな難度の問題でも短時間で解決できる包括的な量子コンピューティングであり、「量子超越性」という言葉に勢いを与えています。実現に最も遠いユニバーサル量子コンピューターには、最大100万個の量子ビットが含まれると推定されています。しかし、現在最も強力な量子コンピュータの設計には128個の量子ビットが含まれており、まだ機能していません。
量子コンピューティングは何に使用されますか?
この質問を量子コンピューティングの研究科学者に尋ねると、彼らの答えはおそらく「量子の問題には量子の解決策が必要だ」などといった漠然とした曖昧なものになるでしょう。IBMの量子コンピューティング研究科学者博士であるTalia Gershon氏は、次のように述べています。
「量子コンピューティングは、従来の機械では非常に困難な処理を高速化するために使われると考えています。自然をシミュレートするのは、原子結合や電子軌道の重なりをモデル化するのと同じように、本当に難しいことです。従来のコンピューターのように、多くの項にわたる巨大な合計を書き出す代わりに、私たちは実際に、シミュレートしようとしているシステムを量子コンピューター上で直接模倣しようとします。」
驚くことではありませんが、この文は真実です。量子の問題には量子的な解決策が必要です。しかし、この答えの真実性は完全に正当化されます。自然界をモデル化することは極めて複雑であり、バイナリ ソリューション以上のものを必要とします。Talia Gershonが指摘しているように、単純な文字「A」は8桁のバイナリ コードで表されます: 01000001。カリフォルニアのセコイアが風に揺れる様子をモデル化するために必要なバイナリ コードを想像してください。高さによる重力の露出の変化、太陽が当たる側と日陰になる側の熱膨張率、そしてセコイアが 実際の状態になるよう影響を与えるその他のすべての要因を考慮します。
現代の量子コンピューティングアプリケーション
現代のコンピューターが物事をこれほど完全に再現し、モデル化できることは、すでに本当に驚くべきことです。今日のコンピューターが、バイナリ信号のみを使用して画面上に理解可能な画像を正確に再現したり、バイナリシステムのみを使用して非常に複雑な多変数の数学の問題を解いたりできるのは驚くべきことです。
量子コンピューティングにより、バイナリ システムの計算ボトルネックがより把握しやすくなります。量子コンピュータを使えば、木のモデリングはそれほど難しくないかもしれません。より小規模では、量子コンピューティングにより、既知の大きな分子間の内部相互作用をモデル化したり、新しい分子を発見したりできるようになるかもしれません。繰り返しますが、量子の問題には量子的な解決策が必要です。
量子コンピューティングとAI
もう一つの流行語は 人工知能です。現在最もよく知られている実装では、人工知能は巨大なサーバー上で実行され、数兆のバイナリ ビットを使用して、極めて複雑なニューラル ネットワークやその他のAIアルゴリズムを実行します。AIの多くの側面が依存する大きなリソースは並列コンピューティングであり、将来の量子コンピューターは将来のバイナリ マシンよりも並列コンピューティングの実行に非常に適しています。これは、すべてのAIが量子コンピュータ上でのみ実行されることを意味するのではなく、大規模なAIアルゴリズム内の最も複雑なワークロードが、バイナリベースのワークロードの他のコア機能を補完する量子コンピュータによって処理される可能性があることを意味します。
量子コンピューティングの将来はどうなるのでしょうか?
量子コンピューティングはまだ初期開発段階にあります。汎用量子コンピュータの実現（おそらく特異点？）は、実現には程遠い。しかし、近い将来、量子計算が間違いなく有用となることは間違いありません。複雑なAI計算の実行を含む、さまざまな業界にわたるプロセス最適化アルゴリズムの開発は非常に具体的です。量子コンピューターの能力が向上するにつれて、高度な化学相互作用のモデル化や、新しい病気やウイルス (COVID-19など) の治療法の迅速な開発さえも、ますます実現可能になります。
量子コンピュータは、将来、類似のものの構築に使用される可能性のある材料の量子相互作用をモデル化しながら、詩的な方法で自らの成長に貢献することになるだろう。量子コンピューティングはまだ初期段階にあるため、その開発の道筋は完全には明らかではないかもしれませんが、 量子コンピューティング が人類が直面する最も困難な問題の解決に大きな影響を与えることは間違いありません。