量子コンピューティングについては、多くの誇大宣伝があります。それは、それがいかに刺激的な分野であり、さまざまな業界で複雑な問題を解決する方法に革命をもたらしているかについてです。 量子コンピューティングは情報を処理する新しい方法であるため、どちらの主張も当てはまります。
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向けて多大なリソースを費やしています。
量子コンピューティングとは
量子コンピューティングは、量子物理学 (原子粒子がどのように存在し、相互に作用するかの研究) の原理に基づくコンピューター サイエンスの分野です。 原子および亜原子レベルでの物質とエネルギーの振る舞いを説明します。
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ます。
量子コンピューティングはどのように機能しますか?
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。 それらは、通常は古典的なコンピューターでは実用的ではない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、量子ビットで動作します。研究者は、それらを使用して重ね合わせを作成および操作し、量子ビットを絡み合わせます。
コンピューティング能力を向上させ、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しようとしています。これは、バイナリ アプローチと 0 と 1 の 2 つの状態の限定的な存在が原因です。一方、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ます。
量子コンピューティングと古典的コンピューティングの違い
量子コンピューティングと従来の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 のいずれか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一度に 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、古典的なコンピューティングは、利用可能なトランジスタとの 1:1 の関係に基づいて電力が増加するため、量子コンピューティングよりも計算能力が低くなります。 量子コンピューティングの場合、パワーはキュービットの数に基づいて大幅に増加します。
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従来の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果たします。
その複雑なアーキテクチャ、脆弱性、高い開発および実装コストのため、量子コンピューティングは、一般向けの汎用マシンとして作成されたのではなく、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。
量子コンピュータは、従来の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室に保管するなど、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機能します。
使いやすさの点では、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、およびその他のリソース集約型操作などの複雑なタスクに適しています。 古典的なコンピューティングは、ワード プロセッシング、スプレッドシートの計算、およびその他のリソースを集中的に使用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
正しく使用すると、量子コンピューティングの利点は計り知れません。 以下の上位の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 1000 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、デジタル暗号化を改善し、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、54 キュービット 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が 200 秒で完了するのに 10,000 年かかる計算を実行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、ヘルスケアにおける医薬品研究や製造における化学的発見など、さまざまな業界の問題を解決するためのより優れた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
以下は、量子コンピューティングの主な機能です。
重ね合わせ
多数の状態で同時に存在する量子システムの能力は、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) でのみ存在できます。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ているときに発生し、1 つの粒子の状態は、それらが何マイルも離れていても、他の粒子に影響を与えます。 多くの場合、量子ネットワークを作成するために使用され、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。 素粒子が相互作用して影響を与えるときに発生する波動現象です。
それは建設的（波が互いに補強し合うか、正しい答えを増幅する場合）または破壊的（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、周囲に敏感です。 環境からの干渉により、キュービットの量子動作が減衰し、量子能力が失われる可能性があります。
たとえば、ノイズによって量子ビットが重ね合わせから外れることがあります。 それだけでなく、温度変化で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、高度に規制および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いくつかの欠点もあります。
- 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から外れることがあります。
- 専門家が必要: その複雑さのために、さまざまな量子専門家のプールが必要です。
- 量子エラー修正: コンピューティング操作中にエラーが発生する可能性が高く、疑わしい出力につながります。 周囲からの干渉に耐えるために、フォールトトレラントな量子システムが必要です。
量子コンピューティングの実際のアプリケーションと使用
＃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、金融機関は金融システムをシミュレートし、このテクノロジを使用して、期待される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、リスク削減、管理、およびオプションの価格設定の側面でも使用できます。 大量のトランザクションを実行する人は、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
サプライ チェーンのロジスティクス、在庫、および輸送を最適化するためのリアルタイム データの収集に関しては、量子コンピュータが優れています。 組織は、交通管理、フリート運用、航空管制、貨物輸送、配送の最適なルートを継続的に計算し、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できます。
しかし、複雑なサプライ チェーンのニーズを持つ大規模な組織では、このプロセスが大量のリソースを消費する可能性があり、量子コンピューティングはこの状況を救うことができます。
＃3。 より良いバッテリー
電気自動車 (EV) が私たちの社会で一般的になるにつれて、メーカーは量子コンピューティング機能を使用して、分子と材料の挙動をシミュレートし、リチウム化合物とバッテリー化学を理解して、バッテリーの寿命を最適化しています。
EV 以外にも、量子コンピューティングは再生可能エネルギーの貯蔵やモバイル 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、製造の多くの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を 4 つのカテゴリーに分けました。
発見
- 化学
- 材料科学
- 物性物理学
デザイン
- 有限差分分析
- 構造解析 流体・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、決定的な優位性を獲得します。
＃5。 気候モデルの開発
量子コンピューティングは、気候変動などの永続的な持続可能性の問題を解決するの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、主要な気候災害を回避するには、2025 年までに温室効果ガスの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% に貢献しています。量子コンピューティングは、地球の脱炭素化プロセスを促進するために、電気自動車や太陽エネルギーなどのより優れたバッテリーなど、代替のクリーン エネルギーの開発に使用できます。 また、気候や天気予報、グリッド管理のモデルの改善も容易になります。
＃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採用しています。これは、D-Wave Systems や Volkswagen などの量子コンピューティング企業と自動車メーカーとのパートナーシップで明らかです。 Zapata Computing と Bosch。 IBM Quantum やメルセデス・ベンツでさえ。
相手先ブランド供給 (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、材料の耐久性を高めようとしています。
＃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のエアバスは、IonQ、Q-CTRL、および QC Ware に投資して、複雑な航空機モデルの開発に量子技術を活用しています。
#8。 医薬品開発
古典的なコンピューターは現在、何億も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限界があります。 量子コンピューティングを使用すると、研究開発で大きくて複雑な分子をシミュレートして、コンピューター支援による創薬 (CADD) を改善できます。
McKinsey & Company は 2021 年に、製薬会社が売上高の約 15% を R&D に費やしていると報告しました。
この投資は、製薬業界が病気や病気の治療に役立つマイクロ分子や高分子を開発する効率的な方法を見つけるのに役立ちます。 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、成功の可能性が高い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、機械学習の有力な候補となります。 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。
量子アルゴリズムは、計算速度を向上させる多項式または超多項式 (指数) の高速化を実現できます。 量子機械学習により、データ担当者はより高速で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。 量子ビットで踊る
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、科学計算と AI にどのように適用されるかを説明しています。 Dancing with Qubits では、古典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使用例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 (Jack D. Hidary) の CEO によって書かれたこの資料は、ハンズオン コードを含む量子コンピューティングの理論と実用性を兼ね備えています。
本書は 3 つのパートで構成されています。第 1 部では量子コンピューティングと量子回路の基本を取り上げ、第 2 部では量子コンピューティング 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ます。第 3 部では、量子コンピューティングの数学的側面を取り上げます。
＃3。 すべての人のための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、このリソースが有益であることがわかります。 量子コンピューティングの基本をカバーし、量子ビット、エンタングルメント、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単純化し、量子コンピューターがどのように構築されるかを説明し、量子コンピューターに不慣れな人がシステムの開発プロセスを簡単に理解できるようにします。
結論
Google、IBM、Microsoft などの企業は、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います。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が不足しているため、進歩が遅れています。さらに、量子コンピューターの構築コストが高く、多くの組織が構築に必要なリソースを持っているわけではありません。
量子コンピューティングには多くの可能性がありますが、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になるには、数年かかるでしょう。
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