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ポール・リップマンとのポッドキャスト - ColdQuanta社量子コンピューティング担当社長
本日のゲストは、ColdQuanta社の量子コンピューティング担当プレジデント、ポール・リップマンです。ポールと私は、コールドアトム量子ビットと超伝導量子ビットの違い、クラウドベースの量子コンピューターの価格戦略などについて話す。
全記録は以下の通り。
ユヴァル：こんにちは、ポール。今日はありがとう。
ポール：はじめまして、ユヴァル。ポッドキャストに呼んでくれてありがとう。
ユヴァル：それで、あなたは誰で、どんな仕事をしているんですか？
ポール：ポール・リップマンです。コールドクアンタ社の量子コンピューティングの社長を務めています。量子コンピューターを開発するチームを率いています。コールドクアンタ社は、コールドアトム技術のリーダーです。コロラド大学ボルダー校で行われた画期的な研究がきっかけで2007年に設立され、当社の共同設立者であるダナ・アンダーソンを含むチームが、世界で初めてボース・アインシュタイン凝縮体を作製しました。ボース・アインシュタイン凝縮とは何か、なぜそれが重要なのかについて少しお話ししましょう。ダナは会社を設立し、私たちは非常に小さな設置面積で原始的な真空チャンバーを開発・製造する世界的なリーダーの一人です。この真空チャンバーは、量子コンピューティングをはじめとするさまざまな量子技術のユースケースを可能にするものです。
ユヴァル：量子コンピューティングに焦点を当てましょう。コールドアトムとは何を意味し、なぜ他の量子コンピューティングと違うのですか？
ポール：基本的に、量子テクノロジーについて、量子力学や量子効果について語るとき、それらは非常に小さなスケールで、また非常に低い温度で効果を発揮し始める。つまり、物質を超低温まで冷やすと、量子力学的効果が実現し始め、例えばコールドクアンタで行っているように、量子センサーの作成に利用することもできるし、冷えた原子を量子ビットとして利用することもできる。コールドクアンタでは、原子を捕捉するためのさまざまな技術を駆使して、絶対零度より数億度高いマイクロケルビンまで冷却し、その量子ビットを量子コンピューターの作成に利用することができる。コールドクアンタの場合、量子ビットとしてセシウム原子を使い、レーザー光の2次元グリッドに閉じ込める。そして、レーザーとマイクロ波を使って状態を整え、量子ビットの量子状態に影響を与え、量子ビットをもつれさせ、測定を行う。
このアプローチの本当の利点のひとつは、本質的に非常にスケーラブルだということだ。これらは中性原子なので、非常に密に詰め込むことができる。アレイの間隔は数ミクロンです。そのため、文字通り手のひらに乗るようなデバイスに、量子ビット・アレイを閉じ込めることができるのです。現在、私たちはおよそ100量子ビットの量子ビット・アレイに取り組んでいます。最終的には数十万、数百万の量子ビットを、これまた非常に小さなスペースで実現できるでしょう。つまり、量子コンピューティングへのコールド・アトム・アプローチには、スケールメリットというものが内在しているのです。
ユヴァル：つまり、スケールのメリットと、冷却のメリットだね。コンピュータの周りに大きな冷蔵庫が必要ですか？
ポール：これが、量子コンピューターに対するコールド・アトム・アプローチと超伝導アプローチとの重要な違いのひとつだ。超伝導アプローチでは、量子ビットを製造します。量子ビットは製造工場で作られ、希釈冷凍機でマイクロケルビンから数千度まで冷却されます。そして、超伝導プロバイダーが現在50量子ビットの規模であるところから、最終的に数百万量子ビットにスケールアップすることを考えると、部屋全体がバスケットボールコートのような大きさの希釈冷凍庫を作らなければなりません。
コールドアトムアプローチでは、極低温冷凍は必要ない。レーザーを使って原子を冷却し、原子をその場に固定し、原子の運動エネルギーを減少させることで、原子を3桁低い温度まで冷却するのだ。実際、今日のトラップでは、5マイクロケルビンのオーダーの温度に到達している。つまり、絶対零度より500万分の1度低い温度で、超伝導量子コンピュータより1000倍も低温だが、冷却はまったくしていない。このことは、これらの技術をどのようにスケールアップするか、どのように量子ビットの状態やコヒーレンスを維持するかという点で、重要な意味を持つ。
ユヴァル：逆に、超伝導量子ビットや超伝導技術に基づく量子コンピューターを製造している会社の代表がここにいるとしたら、彼らはコールドアトム方式の欠点は何だと言うと思いますか？
ポール：さて、この業界にはさまざまな方法があると思う。超伝導は、量子コンピュータを作るという点では、ダジャレではなく、ゲートから最初に出たものです。少し遅れてトラップドイオンがある。そして、コールドアトムはまさに新参者ですが、結局のところ、何十年にもわたる研究と技術開発、そして能力の背後にある新参者なのです。もし超伝導の世界から誰かが来たとしたら、彼らは現実の世界に量子コンピューターがあり、顧客がオンラインで使用したり体験したりできることを挙げるだろう。コールドクアンタは、デイヴィッド・ヒルベルトにちなんでヒルベルトと名付けた100量子ビットの量子コンピューターを発表する予定です。今年の終わりにリリースする予定です。そして最終的には、そこから急速に規模を拡大していく予定です。
ユヴァル：実際の計算のサイクルタイムはどれくらいですか？古典的なCPUが1メガヘルツだとすると、1サイクルは約1ミクロンです。コールド量子コンピュータの1サイクルはどれくらいですか？
ポール：いい質問だね。これには2つの要素があると思います。そのうちの1つは、これからこの話に入り、量子コンピュータの利点や現在の使われ方について話すことになると思いますが、古典的なコンピュータと量子コンピュータのクロックレートを比較するのは興味深いことではありますが、おそらく正しい考え方ではないでしょう。とはいえ、リュードベリ原子の物理学は、私たちがエンタングルメントやゲートに使っている技術であり、100メガヘルツ領域のクロックレートをサポートしている。ですから、少なくとも古典的なコンピュータのようなギガヘルツのクロックレートではありません。しかし、古典的なコンピュータと量子コンピュータを比較するという点では、リンゴとオレンジのような比較になると思います。
ユヴァル：ヒルベルトが発売されたら、どのように展開するのですか？こんな大きな冷凍機が必要ない場合、会社として所有するだけでいいのでしょうか？クラウド上に置くのでしょうか？御社のクラウドを利用するのですか？当初はどのように展開するとお考えですか？
ポール：当初は今年末にHilbertを発表する予定ですが、それは私たち自身のクラウド上で行う予定で、2022年に向けて1つまたは複数のパブリック・クラウド・サービスを開始する予定です。量子コンピューターへのコールド・アトム・アプローチのもうひとつの利点は、フォーム・ファクターを小さくできる可能性があることです。そのため、私たちはこのような経験を積んできました。私は先週、オックスフォードの英国オフィスにいたのですが、そこではコールドアトム技術用の光集積光源を開発するという、実に興味深い仕事を先駆けて行っていました。通常であれば約1平方メートルの光学ベンチとなるものを、手のひらに載るような大きさにまで縮小したのです。
量子コンピューティングでも同じことが言えるでしょう。コールドアトムを使えば、実際の量子ビットアレイは、指の爪ほどの大きさに100万個の量子ビットを搭載することができます。私たちの今後のロードマップは、最終的には、光学系、レーザー、電子機器をすべて縮小し、最終的にはラックマウント可能なデバイスにすることです。量子コンピューターについて考えてみると、例えば100万量子ビットの量子コンピューターが10万台、19インチのラックマウント可能なユニットが数台あれば、最終的には実に興味深く、説得力のある使用事例が生まれることになります。例えば、量子通信ネットワークの一部として、ネットワークのエッジに量子コンピュータを置いたり、衛星に量子コンピュータを搭載したりすることを考えると、このような大規模なルームサイズのデバイスでは考えられないことです。
ユヴァル：もちろんです。コンピュータは当初は御社のクラウドで利用でき、少し遅れてパブリック・クラウドでも利用できるようになるとおっしゃいましたね。コンピュータは常にボルダーにあるのですか？もし私がAWSのサブスクライバーやGoogle Quantum、Azure Quantumのサブスクライバーだとしたら、最終的にはボルダーにあるコンピューターにジョブを投入することになるのでしょうか？
ポール：そうですね、近い将来と中期的なもの、長期的なものを区別する必要があると思います。つまり、コールドクアンタは現在市販されている他の量子コンピュータと同じように、専用のデータセンターでホスティングされています。クラウド・インフラストラクチャを通じて利用できるようになるかもしれないし、それはそれで大きなメリットがあるのだが、これらは物理的にベンダーのデータセンター内にあるデバイスである。このような状況は時間の経過とともに変わっていくと思います。マイクロソフトはフォトニックに大きな投資をしていますし、アマゾンは独自の量子コンピューターに取り組んでいます。グーグルも独自の量子コンピューターを開発している。また、コールドアトムのようにフォームファクターが小さくなれば、パブリッククラウド、プライベートクラウド、ハイブリッドクラウドなど、さまざまなデータセンター環境にこれらのデバイスを導入することができるようになり、さまざまな可能性が広がります。
ユヴァル：使用料はどうやって決めるのですか？今日は32秒間コンピューターを使ったから、32倍の料金を支払う」ということなのか、それとも演算回数や量子ビット数なのか。価格設定の原動力は何ですか？
ポール：この分野は、業界でかなり大きな変化が起きている分野だと思います。現在、パブリック・クラウドで利用可能な量子コンピュータの価格設定を見てみると、価格設定方法や価格体系が実にさまざまで、最も適切な価格設定方法を決定するために、ヒルベルトの潜在的な顧客と積極的に話し合っているところです。今申し上げたように、ヒルバートは今年後半に発売される予定で、まだ価格設定を公には発表していません。私たちには、"ジョブを実行するためのスケジュール・ブロックの時間だけ支払いたい "と言ってくださるお客様もいます。また、"長期的には、専用の量子コンピュータを持ちたいが、ColdQuanta社のデータセンターでホストしてほしい "というお客様もいます。ですから、これは私たちにとって積極的に取り組んでいる分野であり、発売時には価格を公表する予定です。
ユヴァル：量子の世界には、量子に取り組むさまざまな段階の顧客がいる。ただ考えているだけの人もいれば、様々な実証実験を行っている人もいる。また、様々な概念実証を行い、量子テクノロジーに適合するかどうか、量子テクノロジーが本当に期待通りの成果を出せるかどうかを検証している人もいます。そして、"よし、そろそろ生産に移そう "という人もいる。どのような用途に使えば、費用対効果が高くなると思いますか？何人かの顧客と話をしたことがあるのですが、そのうちの1人は、彼の場合は量子機械学習にとても興奮していたと話してくれました。しかし、実際に計算を始めてみると、「これは恐ろしく高価なものになりそうだ。本番環境において、量子機械学習はどのような場面で費用対効果を発揮するとお考えですか？
ポール：これは量子アドバンテージの問題と結びついていると思います。リスナーの皆さんはご存じだと思いますが、量子アドバンテージとは、量子コンピュータを使って何かをすることで、指数関数的なスピードアップを実現すること、あるいは古典的に解決不可能な問題を解決することです。しかし、そのような意味での量子の利点と、量子ベネフィットと呼ぶべきもの、つまりQPUが古典的なワークフロープロセスのアクセラレーターやエンハンサーであり、その一部であるということを区別することが重要だと思います。つまり、QPUを既存の古典的なプロセスに追加することができるのです。そうすることで、例えばパフォーマンスやスピード、精度を2倍にすることができれば、莫大な商業的利益を生み出すことができると思います。つまり、「ある機械学習アルゴリズムを量子コンピューター上でQMLを使って実行し、AとBのコストとリターンを比較する」という単純な話ではなく、もっとニュアンスの異なる見方、つまりアルゴリズムの特定の部分やワークフローの特定の部分をQPUに渡すことに意味があるということです。
量子コンピューターが、古典的なコンピューターでは今日できないようなことをやってのけるようになる日を待つ必要はありません。商業的に有用な量子コンピューターへの移行は、すべてのユースケースで同時に起こるわけではありません。そして、そのような方法で価値が提供される初期の例をすでにいくつか目にしていると思います。量子機械学習は、近い将来にインパクトがあり、近い将来に結果が出る分野のひとつだと思います。偶然にも、私は最近サンタヌ・ガングリーの本を買ったので、つい最近行われた彼とのインタビューを聞いてとても興奮しました。私の個人的な関心分野です。
ユヴァル：費用対効果の問題であって、「他ではできない」という問題ではないという点については、私も同意見です。ある程度はCPUからGPUに移行するようなもので、CPUのみのAWSインスタンスでもGPUを備えたAWSインスタンスでも同じコードを実行できる。GPUで実行すれば、顧客にとって有益な、より速いレスポンスタイムが得られるかもしれないし、そうでなければコストを削減できるかもしれない。では、QPUで実行される既存のアプリケーションの一部について話しているわけですが、もしあなたが賭けをするとしたら、QMLだけでしょうか、それとも費用対効果の閾値に非常に近いと思われる他のアプリケーションを見ますか？
ポール：素晴らしい質問ですね。QPUはパブリック・クラウドのシナリオではどこでホストされるのでしょうか？GPUが機械学習プロセスの一部であるという例は、本当に重要な要素だと思います。QPIを従来のCPU環境と物理的に同居させる必要があるのはそのためです。ですから、この点にも留意する必要があると思います。
ご質問に戻りますが、QMLに加えて、量子化学の分野でも非常に魅力的な話がたくさんあります。分子、シミュレーション、製薬という点では、来年に発表する顧客との早い段階での取り組みが見られると思います。100量子ビットを実用化することで、かなり複雑な問題をQPUにマッピングできるようになります。また、金融サービス業界では、デリバティブのプライシングやポートフォリオの最適化に大きな関心が寄せられています。
ユヴァル：つまり、あなた方はハードウェアの開発をかなり進めていて、最初のバージョンは今年後半、その後のバージョンは将来的にということですね。他の企業も量子コンピューターの高速化や大型化を目指しています。ハードウェア以外で、量子コンピュータがもう少し主流になるための障壁は何だとお考えですか？
ポール：これだけで1つのディスカッションになると思う。本当に重要なポイントがいくつかあります。私は3つのことを強調したいと思います。まずプログラミング・プラットフォームですが、これはClassiqの事業領域でもあります。従来の開発者やソフトウェア開発者は、ゲートを書いたり書いたりしません。従来の開発者、ソフトウェア開発者は、ゲートを書かず、ゲートを書かないのです。量子システム用のアルゴリズムを書くソフトウェア開発者にとっても、同じことが言えるでしょう。つまり、抽象化レイヤーが出現し、それが成熟する必要があるのです。同様に、私も量子コンピュータの世界に入ったきっかけは、Qiskitのプログラミングを学んだことでした。5量子ビットや10量子ビットの回路を書くことはできても、おそらく私よりはるかに賢い人なら50量子ビットにまでスケールアップできるでしょうが、数百、ましてや数千、数百万量子ビットのゲートレベルの回路を手作業でコーディングする方法はありません。
つまり、プログラミング・プラットフォームやオペレーティング・システム・レベル全体が成熟し、量子コンピューターや量子システムが、現在のような初期の実験的な使われ方から、幅広い産業分野で実際に大規模に使用されるように進化する必要があるのです。これが最初のポイントだと思います。
つ目のポイントは、質問の中で使われた「プロダクション」という言葉につながると思います。本番のワークフロー・プロセスの一部として本当に効果的であるためには、これらのハードウェア・プラットフォームやシステムは、商用クラス、可用性、パフォーマンスを達成しなければならないと思います。例えば、投資会社のデリバティブ価格決定システムや、物流会社の最適化プロセスを実行していて、そのワークフローの一部がQPUに引き渡されている場合、そのシステムは24時間365日利用可能でなければなりません。一連のサービス・レベル指標を満たさなければならない。パフォーマンスと応答性が求められます。そのため、量子エコシステムにはそれをサポートするための成熟プロセスが必要だと思います。
3つ目は、最終的に長期的に最も重要なことかもしれませんが、量子の人材育成と訓練についてです。AMOの物理学者や量子物理学者など、できる限り早く博士号取得者を採用しています。博士号候補者のパイプラインがある一方で、ボルダーやマディソンの物理学科との密接な関係から恩恵を受けているのは確かです。そのパイプラインを拡大する必要がありますが、これは本当に高校レベルまで、量子技術やその重要性、科学的側面だけでなくビジネス面でも応用できることを教育することだと思います。企業の意思決定者は、量子とは何か、なぜ重要なのか、どのように応用できるのか、どのように利益を得られるのかを理解することができる。このように、量子力学の普及を妨げているものは何かという問題には、教育が非常に大きな役割を果たすと思います。
ユヴァル：完璧だ。ポール、もう時間がないのは分かっています。あなたの仕事についてもっと知りたいのですが、どうすれば連絡を取ることができますか？
ポール：私たちとコンタクトを取るには、ウェブサイトcoldquanta.comが最適だし、ツイッターでフォローするのもいい。LinkedInでつながってください。クラブハウスのチャンネル「Quantum Revolution」もあるので、ぜひチェックしてほしい。私個人とつながるには、LinkedInのポール・リップマンとつながればいいし、Eメール（paul.lipman@coldquanta.com）でも気軽に連絡してほしい。
ユヴァル：完璧です。今日はありがとうございました。
ポール：ユヴァル、君と話せてとても嬉しいよ。
本日のゲストは、ColdQuanta社の量子コンピューティング担当プレジデント、ポール・リップマンです。ポールと私は、コールドアトム量子ビットと超伝導量子ビットの違い、クラウドベースの量子コンピューターの価格戦略などについて話す。
全記録は以下の通り。
ユヴァル：こんにちは、ポール。今日はありがとう。
ポール：はじめまして、ユヴァル。ポッドキャストに呼んでくれてありがとう。
ユヴァル：それで、あなたは誰で、どんな仕事をしているんですか？
ポール：ポール・リップマンです。コールドクアンタ社の量子コンピューティングの社長を務めています。量子コンピューターを開発するチームを率いています。コールドクアンタ社は、コールドアトム技術のリーダーです。コロラド大学ボルダー校で行われた画期的な研究がきっかけで2007年に設立され、当社の共同設立者であるダナ・アンダーソンを含むチームが、世界で初めてボース・アインシュタイン凝縮体を作製しました。ボース・アインシュタイン凝縮とは何か、なぜそれが重要なのかについて少しお話ししましょう。ダナは会社を設立し、私たちは非常に小さな設置面積で原始的な真空チャンバーを開発・製造する世界的なリーダーの一人です。この真空チャンバーは、量子コンピューティングをはじめとするさまざまな量子技術のユースケースを可能にするものです。
ユヴァル：量子コンピューティングに焦点を当てましょう。コールドアトムとは何を意味し、なぜ他の量子コンピューティングと違うのですか？
ポール：基本的に、量子テクノロジーについて、量子力学や量子効果について語るとき、それらは非常に小さなスケールで、また非常に低い温度で効果を発揮し始める。つまり、物質を超低温まで冷やすと、量子力学的効果が実現し始め、例えばコールドクアンタで行っているように、量子センサーの作成に利用することもできるし、冷えた原子を量子ビットとして利用することもできる。コールドクアンタでは、原子を捕捉するためのさまざまな技術を駆使して、絶対零度より数億度高いマイクロケルビンまで冷却し、その量子ビットを量子コンピューターの作成に利用することができる。コールドクアンタの場合、量子ビットとしてセシウム原子を使い、レーザー光の2次元グリッドに閉じ込める。そして、レーザーとマイクロ波を使って状態を整え、量子ビットの量子状態に影響を与え、量子ビットをもつれさせ、測定を行う。
このアプローチの本当の利点のひとつは、本質的に非常にスケーラブルだということだ。これらは中性原子なので、非常に密に詰め込むことができる。アレイの間隔は数ミクロンです。そのため、文字通り手のひらに乗るようなデバイスに、量子ビット・アレイを閉じ込めることができるのです。現在、私たちはおよそ100量子ビットの量子ビット・アレイに取り組んでいます。最終的には数十万、数百万の量子ビットを、これまた非常に小さなスペースで実現できるでしょう。つまり、量子コンピューティングへのコールド・アトム・アプローチには、スケールメリットというものが内在しているのです。
ユヴァル：つまり、スケールのメリットと、冷却のメリットだね。コンピュータの周りに大きな冷蔵庫が必要ですか？
ポール：これが、量子コンピューターに対するコールド・アトム・アプローチと超伝導アプローチとの重要な違いのひとつだ。超伝導アプローチでは、量子ビットを製造します。量子ビットは製造工場で作られ、希釈冷凍機でマイクロケルビンから数千度まで冷却されます。そして、超伝導プロバイダーが現在50量子ビットの規模であるところから、最終的に数百万量子ビットにスケールアップすることを考えると、部屋全体がバスケットボールコートのような大きさの希釈冷凍庫を作らなければなりません。
コールドアトムアプローチでは、極低温冷凍は必要ない。レーザーを使って原子を冷却し、原子をその場に固定し、原子の運動エネルギーを減少させることで、原子を3桁低い温度まで冷却するのだ。実際、今日のトラップでは、5マイクロケルビンのオーダーの温度に到達している。つまり、絶対零度より500万分の1度低い温度で、超伝導量子コンピュータより1000倍も低温だが、冷却はまったくしていない。このことは、これらの技術をどのようにスケールアップするか、どのように量子ビットの状態やコヒーレンスを維持するかという点で、重要な意味を持つ。
ユヴァル：逆に、超伝導量子ビットや超伝導技術に基づく量子コンピューターを製造している会社の代表がここにいるとしたら、彼らはコールドアトム方式の欠点は何だと言うと思いますか？
ポール：さて、この業界にはさまざまな方法があると思う。超伝導は、量子コンピュータを作るという点では、ダジャレではなく、ゲートから最初に出たものです。少し遅れてトラップドイオンがある。そして、コールドアトムはまさに新参者ですが、結局のところ、何十年にもわたる研究と技術開発、そして能力の背後にある新参者なのです。もし超伝導の世界から誰かが来たとしたら、彼らは現実の世界に量子コンピューターがあり、顧客がオンラインで使用したり体験したりできることを挙げるだろう。コールドクアンタは、デイヴィッド・ヒルベルトにちなんでヒルベルトと名付けた100量子ビットの量子コンピューターを発表する予定です。今年の終わりにリリースする予定です。そして最終的には、そこから急速に規模を拡大していく予定です。
ユヴァル：実際の計算のサイクルタイムはどれくらいですか？古典的なCPUが1メガヘルツだとすると、1サイクルは約1ミクロンです。コールド量子コンピュータの1サイクルはどれくらいですか？
ポール：いい質問だね。これには2つの要素があると思います。そのうちの1つは、これからこの話に入り、量子コンピュータの利点や現在の使われ方について話すことになると思いますが、古典的なコンピュータと量子コンピュータのクロックレートを比較するのは興味深いことではありますが、おそらく正しい考え方ではないでしょう。とはいえ、リュードベリ原子の物理学は、私たちがエンタングルメントやゲートに使っている技術であり、100メガヘルツ領域のクロックレートをサポートしている。ですから、少なくとも古典的なコンピュータのようなギガヘルツのクロックレートではありません。しかし、古典的なコンピュータと量子コンピュータを比較するという点では、リンゴとオレンジのような比較になると思います。
ユヴァル：ヒルベルトが発売されたら、どのように展開するのですか？こんな大きな冷凍機が必要ない場合、会社として所有するだけでいいのでしょうか？クラウド上に置くのでしょうか？御社のクラウドを利用するのですか？当初はどのように展開するとお考えですか？
ポール：当初は今年末にHilbertを発表する予定ですが、それは私たち自身のクラウド上で行う予定で、2022年に向けて1つまたは複数のパブリック・クラウド・サービスを開始する予定です。量子コンピューターへのコールド・アトム・アプローチのもうひとつの利点は、フォーム・ファクターを小さくできる可能性があることです。そのため、私たちはこのような経験を積んできました。私は先週、オックスフォードの英国オフィスにいたのですが、そこではコールドアトム技術用の光集積光源を開発するという、実に興味深い仕事を先駆けて行っていました。通常であれば約1平方メートルの光学ベンチとなるものを、手のひらに載るような大きさにまで縮小したのです。
量子コンピューティングでも同じことが言えるでしょう。コールドアトムを使えば、実際の量子ビットアレイは、指の爪ほどの大きさに100万個の量子ビットを搭載することができます。私たちの今後のロードマップは、最終的には、光学系、レーザー、電子機器をすべて縮小し、最終的にはラックマウント可能なデバイスにすることです。量子コンピューターについて考えてみると、例えば100万量子ビットの量子コンピューターが10万台、19インチのラックマウント可能なユニットが数台あれば、最終的には実に興味深く、説得力のある使用事例が生まれることになります。例えば、量子通信ネットワークの一部として、ネットワークのエッジに量子コンピュータを置いたり、衛星に量子コンピュータを搭載したりすることを考えると、このような大規模なルームサイズのデバイスでは考えられないことです。
ユヴァル：もちろんです。コンピュータは当初は御社のクラウドで利用でき、少し遅れてパブリック・クラウドでも利用できるようになるとおっしゃいましたね。コンピュータは常にボルダーにあるのですか？もし私がAWSのサブスクライバーやGoogle Quantum、Azure Quantumのサブスクライバーだとしたら、最終的にはボルダーにあるコンピューターにジョブを投入することになるのでしょうか？
ポール：そうですね、近い将来と中期的なもの、長期的なものを区別する必要があると思います。つまり、コールドクアンタは現在市販されている他の量子コンピュータと同じように、専用のデータセンターでホスティングされています。クラウド・インフラストラクチャを通じて利用できるようになるかもしれないし、それはそれで大きなメリットがあるのだが、これらは物理的にベンダーのデータセンター内にあるデバイスである。このような状況は時間の経過とともに変わっていくと思います。マイクロソフトはフォトニックに大きな投資をしていますし、アマゾンは独自の量子コンピューターに取り組んでいます。グーグルも独自の量子コンピューターを開発している。また、コールドアトムのようにフォームファクターが小さくなれば、パブリッククラウド、プライベートクラウド、ハイブリッドクラウドなど、さまざまなデータセンター環境にこれらのデバイスを導入することができるようになり、さまざまな可能性が広がります。
ユヴァル：使用料はどうやって決めるのですか？今日は32秒間コンピューターを使ったから、32倍の料金を支払う」ということなのか、それとも演算回数や量子ビット数なのか。価格設定の原動力は何ですか？
ポール：この分野は、業界でかなり大きな変化が起きている分野だと思います。現在、パブリック・クラウドで利用可能な量子コンピュータの価格設定を見てみると、価格設定方法や価格体系が実にさまざまで、最も適切な価格設定方法を決定するために、ヒルベルトの潜在的な顧客と積極的に話し合っているところです。今申し上げたように、ヒルバートは今年後半に発売される予定で、まだ価格設定を公には発表していません。私たちには、"ジョブを実行するためのスケジュール・ブロックの時間だけ支払いたい "と言ってくださるお客様もいます。また、"長期的には、専用の量子コンピュータを持ちたいが、ColdQuanta社のデータセンターでホストしてほしい "というお客様もいます。ですから、これは私たちにとって積極的に取り組んでいる分野であり、発売時には価格を公表する予定です。
ユヴァル：量子の世界には、量子に取り組むさまざまな段階の顧客がいる。ただ考えているだけの人もいれば、様々な実証実験を行っている人もいる。また、様々な概念実証を行い、量子テクノロジーに適合するかどうか、量子テクノロジーが本当に期待通りの成果を出せるかどうかを検証している人もいます。そして、"よし、そろそろ生産に移そう "という人もいる。どのような用途に使えば、費用対効果が高くなると思いますか？何人かの顧客と話をしたことがあるのですが、そのうちの1人は、彼の場合は量子機械学習にとても興奮していたと話してくれました。しかし、実際に計算を始めてみると、「これは恐ろしく高価なものになりそうだ。本番環境において、量子機械学習はどのような場面で費用対効果を発揮するとお考えですか？
ポール：これは量子アドバンテージの問題と結びついていると思います。リスナーの皆さんはご存じだと思いますが、量子アドバンテージとは、量子コンピュータを使って何かをすることで、指数関数的なスピードアップを実現すること、あるいは古典的に解決不可能な問題を解決することです。しかし、そのような意味での量子の利点と、量子ベネフィットと呼ぶべきもの、つまりQPUが古典的なワークフロープロセスのアクセラレーターやエンハンサーであり、その一部であるということを区別することが重要だと思います。つまり、QPUを既存の古典的なプロセスに追加することができるのです。そうすることで、例えばパフォーマンスやスピード、精度を2倍にすることができれば、莫大な商業的利益を生み出すことができると思います。つまり、「ある機械学習アルゴリズムを量子コンピューター上でQMLを使って実行し、AとBのコストとリターンを比較する」という単純な話ではなく、もっとニュアンスの異なる見方、つまりアルゴリズムの特定の部分やワークフローの特定の部分をQPUに渡すことに意味があるということです。
量子コンピューターが、古典的なコンピューターでは今日できないようなことをやってのけるようになる日を待つ必要はありません。商業的に有用な量子コンピューターへの移行は、すべてのユースケースで同時に起こるわけではありません。そして、そのような方法で価値が提供される初期の例をすでにいくつか目にしていると思います。量子機械学習は、近い将来にインパクトがあり、近い将来に結果が出る分野のひとつだと思います。偶然にも、私は最近サンタヌ・ガングリーの本を買ったので、つい最近行われた彼とのインタビューを聞いてとても興奮しました。私の個人的な関心分野です。
ユヴァル：費用対効果の問題であって、「他ではできない」という問題ではないという点については、私も同意見です。ある程度はCPUからGPUに移行するようなもので、CPUのみのAWSインスタンスでもGPUを備えたAWSインスタンスでも同じコードを実行できる。GPUで実行すれば、顧客にとって有益な、より速いレスポンスタイムが得られるかもしれないし、そうでなければコストを削減できるかもしれない。では、QPUで実行される既存のアプリケーションの一部について話しているわけですが、もしあなたが賭けをするとしたら、QMLだけでしょうか、それとも費用対効果の閾値に非常に近いと思われる他のアプリケーションを見ますか？
ポール：素晴らしい質問ですね。QPUはパブリック・クラウドのシナリオではどこでホストされるのでしょうか？GPUが機械学習プロセスの一部であるという例は、本当に重要な要素だと思います。QPIを従来のCPU環境と物理的に同居させる必要があるのはそのためです。ですから、この点にも留意する必要があると思います。
ご質問に戻りますが、QMLに加えて、量子化学の分野でも非常に魅力的な話がたくさんあります。分子、シミュレーション、製薬という点では、来年に発表する顧客との早い段階での取り組みが見られると思います。100量子ビットを実用化することで、かなり複雑な問題をQPUにマッピングできるようになります。また、金融サービス業界では、デリバティブのプライシングやポートフォリオの最適化に大きな関心が寄せられています。
ユヴァル：つまり、あなた方はハードウェアの開発をかなり進めていて、最初のバージョンは今年後半、その後のバージョンは将来的にということですね。他の企業も量子コンピューターの高速化や大型化を目指しています。ハードウェア以外で、量子コンピュータがもう少し主流になるための障壁は何だとお考えですか？
ポール：これだけで1つのディスカッションになると思う。本当に重要なポイントがいくつかあります。私は3つのことを強調したいと思います。まずプログラミング・プラットフォームですが、これはClassiqの事業領域でもあります。従来の開発者やソフトウェア開発者は、ゲートを書いたり書いたりしません。従来の開発者、ソフトウェア開発者は、ゲートを書かず、ゲートを書かないのです。量子システム用のアルゴリズムを書くソフトウェア開発者にとっても、同じことが言えるでしょう。つまり、抽象化レイヤーが出現し、それが成熟する必要があるのです。同様に、私も量子コンピュータの世界に入ったきっかけは、Qiskitのプログラミングを学んだことでした。5量子ビットや10量子ビットの回路を書くことはできても、おそらく私よりはるかに賢い人なら50量子ビットにまでスケールアップできるでしょうが、数百、ましてや数千、数百万量子ビットのゲートレベルの回路を手作業でコーディングする方法はありません。
つまり、プログラミング・プラットフォームやオペレーティング・システム・レベル全体が成熟し、量子コンピューターや量子システムが、現在のような初期の実験的な使われ方から、幅広い産業分野で実際に大規模に使用されるように進化する必要があるのです。これが最初のポイントだと思います。
つ目のポイントは、質問の中で使われた「プロダクション」という言葉につながると思います。本番のワークフロー・プロセスの一部として本当に効果的であるためには、これらのハードウェア・プラットフォームやシステムは、商用クラス、可用性、パフォーマンスを達成しなければならないと思います。例えば、投資会社のデリバティブ価格決定システムや、物流会社の最適化プロセスを実行していて、そのワークフローの一部がQPUに引き渡されている場合、そのシステムは24時間365日利用可能でなければなりません。一連のサービス・レベル指標を満たさなければならない。パフォーマンスと応答性が求められます。そのため、量子エコシステムにはそれをサポートするための成熟プロセスが必要だと思います。
3つ目は、最終的に長期的に最も重要なことかもしれませんが、量子の人材育成と訓練についてです。AMOの物理学者や量子物理学者など、できる限り早く博士号取得者を採用しています。博士号候補者のパイプラインがある一方で、ボルダーやマディソンの物理学科との密接な関係から恩恵を受けているのは確かです。そのパイプラインを拡大する必要がありますが、これは本当に高校レベルまで、量子技術やその重要性、科学的側面だけでなくビジネス面でも応用できることを教育することだと思います。企業の意思決定者は、量子とは何か、なぜ重要なのか、どのように応用できるのか、どのように利益を得られるのかを理解することができる。このように、量子力学の普及を妨げているものは何かという問題には、教育が非常に大きな役割を果たすと思います。
ユヴァル：完璧だ。ポール、もう時間がないのは分かっています。あなたの仕事についてもっと知りたいのですが、どうすれば連絡を取ることができますか？
ポール：私たちとコンタクトを取るには、ウェブサイトcoldquanta.comが最適だし、ツイッターでフォローするのもいい。LinkedInでつながってください。クラブハウスのチャンネル「Quantum Revolution」もあるので、ぜひチェックしてほしい。私個人とつながるには、LinkedInのポール・リップマンとつながればいいし、Eメール（paul.lipman@coldquanta.com）でも気軽に連絡してほしい。
ユヴァル：完璧です。今日はありがとうございました。
ポール：ユヴァル、君と話せてとても嬉しいよ。
