量子コンピューティング – すべての FAQ への回答

量子コンピューティングについては、それがいかにエキサイティングな分野であり、さまざまな業界の複雑な問題の解決方法に革命をもたらすかについて、多くの誇大宣伝が行われています。量子コンピューティングは情報を処理する新しい方法を表すため、両方のステートメントが当てはまります。

世界中の組織は、多くの可能性を検討し、複雑な問題に対する潜在的な解決策を提案する能力があるため、量子コンピューティング技術の開発に多大なリソースを投入しています。

量子コンピューティングとは何ですか?

量子コンピューティングは、量子物理学の原理 (原子粒子がどのように存在し、相互に相互作用するかについての研究) に基づいたコンピューター サイエンスの分野です。物質とエネルギーの振る舞いを原子および亜原子レベルで説明します。

量子コンピューターは、複数の状態で同時に存在できる量子ビットまたはキュービット (キュービットと発音) を使用します。この特性により、量子コンピューターは、従来のコンピューターでは非現実的な時間や計算リソースを必要とする問題を解決できるようになります。

量子コンピューティングはどのように機能するのでしょうか?

量子コンピューティングでは、量子ビットを使用して、光子や電子などの量子システムで構成される量子コンピューターを開発します。これらは、古典的なコンピューターでは通常は非現実的な計算を実行するためによく使用されます。さらに、量子コンピューティングでは、量子論理ゲートを使用して量子ビットを操作し、計算を実行します。

量子ゲートは古典的なコンピューターで使用される論理ゲートに似ていますが、量子ビットを操作します。研究者は量子ビットを使用して重ね合わせを作成および操作し、量子ビットをもつれます。

量子コンピューティングは両方の状態を同時に想定できるのに対し、コンピューティング能力を向上させ、バイナリ アプローチと 0 と 1 の 2 つの状態の存在が限られているため、今日の古典的なコンピューターでは解決できない複雑な問題を解決することを目指しています。

量子コンピューティングとクラシックコンピューティングの違い

量子コンピューティングとクラシック コンピューティングの違いは、コンピューティング機能とその動作方法にあります。一方、量子コンピューティングは量子理論に基づいています。

古典的なコンピューティングは、0 または 1 の値を取ることができる 2 進数またはビットに基づいています。量子コンピューターは、データの単位として量子ビットを使用します。量子コンピューティングは両方の値 (0 と 1) を同時に取ることができます。この行為は重ね合わせとして知られています。量子コンピューターが同時に 2 つの状態を取ることを可能にする特性。

電力に関して言えば、古典的コンピューティングの演算能力は、利用可能なトランジスタとの 1 対 1 の関係に基づいて増加するため、量子コンピューティングよりも低くなります。量子コンピューティングの場合、量子ビットの数に基づいて電力が大幅に増加します。

Java、SQL、PHP、C#、C++、Python などのプログラミング言語で記述されたコードで実装できる古典的なコンピューティングとは異なり、量子コンピューティングはコード、数学、物理学、アルゴリズムを組み合わせて特定の目的を達成します。

量子コンピューティングは、その複雑なアーキテクチャ、脆弱性、および高い開発および実装コストのため、公共利用のための汎用マシンとして作成されず、特定の目的とユースケース向けに設計されています。一方、古典的なコンピューターは広く普及しており、簡単にアクセスできます。

量子コンピューターは古典的なコンピューティングよりもエラー率が高く、熱を調節するために超低温の部屋に保管するなど特別な注意が必要です。対照的に、古典的なコンピューターは室温でも機能します。

使いやすさの点で、量子コンピューティングは、シミュレーション、最適化、機械学習、その他のリソースを大量に消費する操作などの複雑なタスクに適しています。クラシック コンピューティングは、ワードプロセッサ、スプレッドシート計算、その他のリソースを大量に消費しないタスクなどのタスクに適しています。

量子コンピューティングの利点

量子コンピューティングは、正しく使用すれば多大なメリットをもたらします。以下で主なメリットを分析しました。

• 速度: 従来のコンピューターよりも 1,000 倍速くデータを処理できます。
• セキュリティ : そのアルゴリズムは、デジタル暗号化を強化し、組織の IT インフラストラクチャを保護するために使用できます。
• 複雑な問題を解決する能力: 2019 年、Google は、自社の 54 量子ビット プロセッサである Sycamore が、世界最速のスーパーコンピューターで 10,000 年かかる計算を 200 秒で完了したと主張しました。
• 不正検出の向上: 金融機関は量子コンピューティングを使用して、より優れた取引シミュレーターを作成し、効率的な投資ポートフォリオを設計し、不正検出を向上させることができます。
• 研究: 科学者が医療における医薬品研究や製造における化学発見など、さまざまな業界の問題を解決するためのより良いモデルとアプローチを開発するのに役立ちます。

量子コンピューティングの特徴

量子コンピューティングの主な機能は次のとおりです。

重ね合わせ

量子システムが多数の状態で同時に存在できる能力は、重ね合わせとして知られています。古典的なコンピューターは一度に 1 つの状態 (0 または 1) でしか存在できません。つまり、重ね合わせ機能がありません。

もつれ

エンタングルメントは、2 つの量子ビットが互いにリンクされ、たとえそれらが数マイル離れていても、一方の粒子の状態が他方の粒子に影響を与えるときに発生します。これは、量子ネットワークを作成するためによく使用され、量子コンピューターが情報を共有できるようにします。

干渉 量子システムでは、干渉は重ね合わせの副産物です。これは、素粒子が相互作用し、影響を与えるときに発生する波現象です。

それは、建設的なもの（波がお互いを強化したり、正しい答えを増幅したりする場合）または破壊的なもの（波が互いに打ち消し合う場合）のいずれかです。

デコヒーレンス

量子システムは壊れやすく、周囲の影響を受けやすいです。環境からの干渉により、量子ビットの量子動作が減衰し、量子機能が失われる可能性があります。

たとえば、ノイズにより量子ビットが重ね合わせから外れる可能性があります。それだけでなく、温度変化さえもパフォーマンスに影響を与える可能性があります。したがって、高度に規制され、管理された環境に保管する必要があります。

量子コンピューティングの限界と課題

量子コンピューティングには多くの利点がありますが、言及する価値のある欠点もいくつかあります。

• デコヒーレンス: 古典的なコンピューターとは異なり、量子コンピューターはノイズに敏感です。外乱により、タスクを完了する前に重ね合わせが外れてしまう可能性があります。
• 専門家が必要: 複雑なため、量子専門家の多様なプールが必要です。
• 量子エラー修正: 計算操作中にエラーが発生する可能性があり、疑わしい出力につながります。フォールトトレラントな量子システムは、周囲からの干渉に耐える必要があります。

量子コンピューティングの実生活での応用と利用

#1. 財務モデリング

金融市場は不安定で非常に予測不可能です。量子コンピューティングを使用すると、金融組織は金融システムをシミュレートし、そのテクノロジーを使用して期待収益に基づいて投資をモデル化できます。

また、ポートフォリオの最適化、リスク軽減、管理に加えて、オプション価格設定の側面でも使用できます。大量の取引を行う人は、量子コンピューティングを活用して市場を予測し、世界の金融経済を分析できます。

#2. 物流の最適化

量子コンピューターは、サプライ チェーンの物流、在庫、輸送を最適化するためのリアルタイム データの収集に優れています。組織は、交通管理、航空機の運航、航空交通管制、貨物輸送、物流の最適なルートを継続的に計算および再計算する必要があります。これは従来のコンピューティングで実行可能です。

しかし、複雑なサプライチェーンのニーズを持つ大規模組織の場合、このプロセスはリソースを大量に消費する可能性があり、量子コンピューティングがこの状況を救える可能性があります。

#3. より良いバッテリー

私たちの社会では電気自動車（EV）が一般的になりつつあり、メーカーはバッテリーの寿命を最適化するために、量子コンピューティング機能を利用して分子や材料の挙動をシミュレーションし、リチウム化合物やバッテリーの化学的性質を理解しています。

量子コンピューティングは、EV 以外にも、再生可能エネルギー貯蔵やモバイル デバイスにも応用されています。

#4. 製造業

量子コンピューティングは、製造のさまざまな側面を改善するために使用されます。 IBM Institute for Business Value が発表した専門家の洞察では、製造における量子コンピューティングのユースケースが 4 つのカテゴリーに分類されています。

発見する

• 化学
• 材料科学
• 物性物理学

デザイン

• 有限差分解析
• 構造解析 流体力学・空気力学

コントロール

• 最適化
• 機械学習
• 分類

供給

• サプライチェーン
• 最適化
• リスクモデリング

これらの重要な分野で量子コンピューティングを採用する企業は、製造コストの削減と生産速度の向上に役立つため、決定的な優位性を得ることができます。

#5. 気候モデルの開発

量子コンピューティングは、気候変動などの持続可能性の問題の解決に役立つ可能性があります。気候変動に関する政府間パネル (IPCC) の 報告書 によると、重大な気候変動を回避するには、2025 年までに温室効果ガス排出量を大幅に削減する必要があります。量子コンピューティングは気候への影響を軽減するために使用できます。

アンモニアの製造は世界の二酸化炭素排出量の 1 ～ 2% に寄与しています。量子コンピューティングは、地球の脱炭素化のプロセスを促進するために、電気自動車用のより優れたバッテリーや太陽エネルギーなどの代替クリーン エネルギーの開発に役立ちます。また、気候や天気の予測、送電網管理におけるモデルの改善も促進できます。

#6. 自動車産業

自動車業界は量子コンピューティング技術を急速に導入しており、これは量子コンピューティング企業と、D-Wave Systems や Volkswagen などの自動車メーカーとのパートナーシップからも明らかです。ザパタ・コンピューティングとボッシュ。さらにはIBM QuantumやMercedes-Benzまで。

相手先ブランド供給メーカー (OEM) は、量子コンピューティングを活用してルートを最適化し、材料の耐久性を向上させることを検討しています。

＃7。 航空機開発

航空宇宙企業は、飛行計画の最適化から航空機のモデリングやデジタル化に至るまで、多くのプロセスに量子コンピューティングを活用できます。民間航空機の設計、製造、販売を行う航空宇宙企業であるエアバスは、複雑な航空機モデルの開発に量子技術を活用するために、IonQ、Q-CTRL、および QC Ware に投資しました。

#8. 創薬

現在、古典的なコンピューターは数億の分子シミュレーションを実行するために使用されていますが、計算できる分子サイズには制限があります。量子コンピューティングを使用すると、研究開発で大きく複雑な分子をシミュレーションし、コンピューター支援創薬 (CADD) を向上させることができます。

マッキンゼー・アンド・カンパニーは2021年、製薬企業が売上の約15％を研究開発に費やしており、これが世界中の全産業の総研究開発支出の20％以上を占めている と報告した 。

この投資は、製薬業界が疾病の治療に役立つ微小分子や高分子を開発する効率的な方法を見つけるのに一部役立ちます。量子コンピューティングを使用すると、研究者は迅速に失敗し、より高い成功率で医薬品の開発を加速できます。

#9. 機械学習

量子コンピューターは大規模で複雑なデータを処理できるため、機械学習の優れた候補となります。量子機械学習は、量子アルゴリズムと機械学習プログラムを統合する研究分野です。

量子アルゴリズムでは、多項式または超多項式 (指数関数的) の高速化が可能であり、これにより計算速度が向上します。量子機械学習を使用すると、データ実務者はより高速かつ高度なアルゴリズムを開発し、複雑なデータ パターンを解決し、コンピューター ビジョン アプリケーションと強化学習の開発を進めることができます。

学習リソース: 量子コンピューティング

さらに学習するには、次のリソースをお勧めします。

#1. 量子ビットと踊る

Robert S. Sutor が執筆したこの本は、量子コンピューティングがどのように機能し、科学コンピューティングや AI に適用されるかを説明しています。 「Dancing with Qubits」では、古典的コンピューティングと量子コンピューティングの違いを取り上げ、さまざまな業界でのそのユースケースについて説明します。

読者は、回路やアルゴリズムだけでなく、重ね合わせ、もつれ、干渉などの概念も学びます。このリソースでは、量子コンピューティングの基本と要点について説明します。

#2. 量子コンピューティング: 応用アプローチ

量子テクノロジー企業である SandboxAQ の CEO (Jack D. Hidary) によって書かれたこの資料は、実践的なコードを含む量子コンピューティングの理論と実践性を組み合わせたものです。

この本は 3 部構成になっており、第 1 部では量子コンピューティングと量子回路の基礎について説明し、第 2 部では量子コンピューティングのアルゴリズムを説明し、現在の量子コンピューティング手法に関するコードを提供し、第 3 部では量子コンピューティングの数学的側面を説明します。

#3. 誰もが使える量子コンピューティング

包括的な資料を探している初心者には、このリソースが役立つでしょう。量子コンピューティングの基礎をカバーし、量子ビット、量子もつれ、量子テレポーテーションなどの主要コンポーネントについて説明します。

この本の著者である Chris Bernhardt は、量子コンピューティングの背後にある数学を簡略化し、量子コンピューターがどのように構築されるかについても説明しており、量子コンピューターを初めて使用する人でもシステム開発のプロセスを簡単に理解できるようにしています。

結論

Google、IBM、Microsoft などの企業が量子コンピューティング ソリューションの革新をリードしており、大学も取り残されていません。量子コンピューティングの専門家の不足が量子コンピュータの進歩の遅れの一因となっており、さらに量子コンピュータの構築コストは高く、量子コンピュータの構築に必要なリソースを持っている組織は多くありません。

量子コンピューティングには多くの期待がありますが、まだ実現していません。その可能性を最大限に発揮し、古典的なコンピューターのように一般的なものになるまでには数年かかるでしょう。

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