ポッドキャスト

ヴァローレム・リプライ、レネ・シュルテとのポッドキャスト

17
11月
,
2021

今日のゲストは、Valorem Reply社のリサーチ・ディレクターであるRene Schulte氏です。レネは、量子コンピューティング・ソリューションを生産環境に導入しているいくつかの顧客について説明した。エネルギー、運輸、通信の顧客である。

その他のポッドキャストはこちらから

全記録は以下の通り。

ユヴァル・ボーガー(クラシーク):こんにちは、レネ。本日はありがとうございます。

ルネ・シュルテ(ヴァローレム・リプライ):こんにちは、ユヴァル。お招きいただきありがとうございます。お招きいただきありがとうございます。

ユヴァル:それは素晴らしい。レネ、あなたは誰で、どんな仕事をしているのですか?

レネ:まず、私の名前はレネ・シュルテです。ヴァローレム・リプライという会社でグローバル・イノベーションのディレクターをしています。私がそこで行っているのは、基本的に新興技術に関する研究開発で、3つの主要分野に焦点を当てています。ミックスド・リアリティや拡張バーチャル・リアリティのようなもの、3DセンサーやLiDARのようなものも含まれます。空間コンピューティングや私たちの周りの世界を空間的に理解することに関連するすべてのものです。そして2つ目は、コンピュータビジョン、AI、そういったものです。そしてロボット工学。そして最後が、もちろん量子コンピューティングです。私は2、3年前からこの分野で応用量子コンピューティングの研究をしています。それが主な焦点です。科学的な研究よりも、私たちがすでにできること、つまり、応用量子コンピューティングを使ってどのようにクライアントに利益を提供できるかということに重点を置いています。 

私はマイクロソフトのリージョナル・ディレクターであり、MVPでもある。これは、マイクロソフトが、自分の知識を共有するコミュニティ・リーダーに与える賞です。最近はバーチャル・カンファレンスでの講演が多いのですが、今週は直接会っての講演もあります。量子コンピュータのビデオシリーズも持っています。ポッドキャストのようなものですが、実際に人が話しているところを見ることができます。QuBites:量子コンピューティングの一口サイズ」と呼んでいます。それが私の仕事です。基本的に、私はこれらの分野すべてにおいて業界の方針に常に耳を傾けており、非常に技術的でありながら、戦略やビジネスについても理解しています。そして、私はこれらのトピックすべてに常に情熱を持っています。

ユヴァル:地理的な面では、リプライはグローバルなビジネスだと思いますが、主にヨーロッパ、あるいはその他の地域に重点を置いていますか? 

ルネ:ヴァローレム・リプライはアメリカの会社です。私はドイツに住んでいて、もう10年近くアメリカの会社で働いています。しかし、実はValorem Replyはイタリアに本社を置くReplyグループの一員で、イタリアやドイツなどヨーロッパ全土で強い存在感を示しています。今言ったように、リプライはアメリカ、イギリス、ドイツ、イタリアなど世界中にオフィスを構えています。例えば、量子コンピューティングや機械学習に関しては、データ・リプライの同僚とよく一緒に仕事をしています。また、ヴァローレム・リプライでは、その分野で多くの興味深いことを行っています。そうですね。

ユヴァル:素晴らしい。

ルネ:基本的に、私たちが行っているのはプロフェッショナル・サービス・コンサルティングですが、戦略レベルだけではありません。戦略から始めることもありますが、開発全体を通してクライアントをサポートすることもあります。自社で製品開発を行うこともありますが、クライアントのためにカスタム開発することもあります。マイクロソフトだけでなく、基本的にすべてのベンダーが私たちの開発の一部であり、ベンダーに依存しないだけでなく、さまざまなテクノロジーが含まれています。リプライは約1万人で、基本的に複数のサブカンパニーに分かれています。しかし、その規模から想像できるように、基本的には一般的なプロフェッショナル・サービスであり、すべてがソフトウェアに関連していますが、ハードウェアも少しあります。

ユヴァル:量子のクライアントに焦点を当てた場合、特定の業界や特定のアプリケーションにおいて、純粋な量子なのか、それとも量子にインスパイアされた最適化などが行われているのでしょうか?また、市場において量子がどのような位置を占めているのか、少し教えてください。

ルネ:もちろん。だから、特定の業界というのは見ていない。もちろん、今のところ適している業界はあります。強力な非線形課題を持っているものすべてと言えるでしょう?創薬や化学処理全般がそうでしょう。化学が実際にどのように機能しているのかを考えてみると、量子化学ですよね?ですから、量子コンピュータを使って、化学や宇宙がどのように成り立っているのかを実際にシミュレートすることは、もちろん非常に有益です。もちろん、これらの産業には強い利点がありました。しかし、特定の産業だけではない。私たちは、自動車業界、通信業界、公共事業業界など、多くのクライアントと仕事をしています。後ほど、私たちがすでに実行したプロジェクトやそこで目にしたことのいくつかをご紹介します。しかし、まず第一に、私たちは現在3つの主要分野に注力しています。

最初のものは量子機械学習で、基本的には量子コンピューター上で古典的なデータを分析するものだ。そして、すでに実に興味深いことを実現している。残念ながらNDAの関係で言及できませんが、量子機械学習(QML)を使えば、驚くようなことができるのです。例えば、画像の分類です。私たちの実験によると、ある新しいQMLアルゴリズムは、古典的な機械学習よりも結果が速いだけでなく、実際により正確であることがわかりました。単に速いだけでなく、より正確なのです。しかし、私たちの宇宙が最小のスケールでどのように構築されているのかを考えてみると、それはすべて量子力学なのではないだろうか?量子機械学習を応用すれば、デジタルの世界と比較して、不確実性の原理で成り立っているアナログの世界の現実により近づくことができるかもしれない。

自然に近づけることは、より速く、より優れたシミュレーションを可能にする。QMLはそのひとつで、もうひとつはもちろん量子最適化で、私たちはQUBOを開発しました:私たちが開発したのはQUBO:Quadratic Unconstrained Binary Optimizationです。一般的な量子インスパイアード・コンピューティング、特に量子インスパイアード最適化の背後にある考え方は、量子コンピューティングの原理と量子アルゴリズムを使用することですが、量子コンピュータや実際の量子コンピュータで実行させるのではなく、古典的なコンピュータで実行させるのです。もちろん、GPUやFPGAなど、並列演算を大量に実行できる強力なものもあります。そこでは、本当に面白いワークロードを実行することができます。量子コンピューティングの原理を活用し、それをアルゴリズムに実装し、このような古典的なハードウェア上で実行することで、古典的な最適化アルゴリズムや古典的なハードウェアよりも優れた最適化結果をより速く得ることができるのです。

将来について考えてみると、十分な性能の量子コンピューターが利用できるようになれば、これらのアルゴリズムを作り直す必要はなくなる。これについては、また後で少しお話ししましょう。ここでは、量子コンピュータを利用した最適化で、大きな投資効果を上げているユースケースをいくつか紹介します。 

量子セキュリティと量子通信です。これらはすべて量子セキュリティ分野に関連しています。そうでしょう?一方では、量子セキュリティは脅威です。ショールのアルゴリズムを使えば、RSAのような暗号を解読することができます。そして、十分に強力な量子コンピュータが利用できるようになれば、4,000個の安定した量子ビットがあれば、RSA2048を解読することができると言われています。これは多くの安全な通信の現在の標準です。最近のインターネットはすべて安全な通信の上に成り立っています。だから、もしあなたがそれをクラックすることができれば、もちろん多くの悪いことが起こるでしょう。そうでしょう?そして、これは間違いなく数年以内に起こるでしょう。IBMが2年後の2023年に1,000量子ビットの量子コンピュータを計画していると発表したのを聞いたことがあるかもしれません。そうだろう?もっと近づいて、1,000量子ビットの量子コンピューターがあれば、すでにクラックできるかもしれない。計算したわけではありませんが、RSA2056くらいはすでにできているとしましょう。

そうだろう?いわゆるQデーがやってくるという大きな脅威があり、ご存知の方も多いかもしれませんが、ミレニアル世代のバグに関連して、Y2Qデーとも呼ばれることがあります。それは必ず起こります。ですから、私たちがサービスとして提供するのは、たとえばコンサルティングです。また、クライアントに対して、今日からできることをアドバイスすることもあります。Qデーが来るのを待つ必要はない。そうだろう?量子セキュリティに関しては、これは本当に興味深いことです。時間の問題ですが、皆さんは今すぐ準備すべきです。ですから、私たちはここに重点を置いています。量子セキュリティーには、量子鍵配布のような量子コミュニケーションもあります。

また、量子コンピューティングで生成できる真の乱数などにもチャンスがあります。量子機械学習、量子最適化、量子セキュリティーなど、これら3つの分野では、すべてのクライアントと協力することで最大の効果が期待でき、今日すでに達成可能なインパクトがあります。また、量子コンピューティング・ハードウェア、特に量子インスパイアード・コンピューティングの初期段階であっても、これらのアルゴリズムは古典的ハードウェアよりも高速に実行されています。ハードウェアの発展途上にある私たちが、量子コンピューティングの原理を利用してソフトウェアを構築し、古典的な最適化アルゴリズムを凌駕することができるというのは、本当に素晴らしいことだと思います。

ユヴァル:ハードウェアの発展途上であり、量子コンピューティングへの関心が広がっている今、ROI(投資利益率)はどうでしょうか?量子プロジェクトを実際に生産に移し、そこから実際のビジネス価値を得ている企業はあるのでしょうか?それとも、探索的な側面が強いのでしょうか?というようなものなのでしょうか?2、3年後には本番稼動するかもしれません。

ルネ:ええ。このようなプロジェクトの多くは、もちろん私たちのパイロット・フェーズと言うべきものですが、あるクライアントは量子にヒントを得たソリューションをすでに生産に移しています。ここでは名前は言えませんが、世界最大級のエネルギー・グリッド・プロバイダーです。彼らは、ご想像の通り、エネルギー・グリッドの維持管理を行っています。送電線、変電所、その他もろもろ。2万人のフィールド・サービス・ワーカーがいて、毎日、一定のスケジュールをこなしている。しかし、基本的には特定の場所に行く。彼らはある行動を実行する必要がある。トランスファーメイトの修理とか。そうだろ?だから2万人のフィールドサービス要員がいて、彼らのスケジュールはもちろん事前に計画されなければならない。

コンピュータ・サイエンスの専門家ならご存知でしょうが、これは古典的なNP複合問題で、TSP(巡回セールスマン問題)と呼ばれるものです。あるいはスケジューリング最適化問題です。そうでしょう?ストップを増やせば増やすほど、指数関数的に増えていきますよね?より複雑になります。なぜなら、この問題で達成したい最適化目標は、もちろん、フィールドサービス作業員が仕事に費やす時間を最大化したいのですが、同時に、彼らが移動に費やす時間も最小化したいからです。そうでしょう?私たちは最適なスケジュールを見つけたいのです。長い話になりますが、このクライアントのために、私たちはメガQUBOソリューション(2次制約なし2値最適化アルゴリズム)を導入しました。そして、これは労働力管理として役立ちますよね?私たちが開発した最適化によって、数分で、移動時間を最小限に抑えながら、作業時間を最大化するスケジュールを特定することができるのです。

彼らが達成したことはかなり印象的だ。20,000人のフィールドサービス作業員の移動時間を20%削減したんだ。これはGPUクラスタ上で18倍の実行速度です。つまり、これは非常に重要な数字なのです。これは多くの時間とコストの節約になります。また、これは量子に着想を得た最適化で、私たちのメガQUBOソリューションを使って行われます。あることを入れると、最適なスケジュールが出力されます。これはその一例です。大手通信事業者のようなクライアントと仕事をしている例がいくつかあります。先ほどの例もそうですが、これはすでに本番稼動しています。これは稼働しており、スケジュールを最適化し、多くのROIを得ています。2万人のフィールド・サービス・ワーカーの移動時間を20%削減できるのです。

もちろん大金だよ。そうだろう?でも、私たちはエアバス量子コンピューティング・チャレンジのようなチャレンジにも参加しています。私たちはそれに参加し、Replyの機械学習チームが優勝しました。Airbus Quantum Computing Challengeでは、機械学習のReplyチームがソリューションで優勝しました。繰り返しますが、基本的には素晴らしい最適化ソルバーとオプティマイザーです。想像できるように、飛行機の積み荷を最適化するのは、何百もの変数がある超複雑な問題だ。飛行機の質量をサンプリングしなければならないし、物理的な制約もある。総質量がある一定を超えることはできない。重量をある方法で配分しなければならない。使用する燃料を最小限にしたい。飛行機が地上にいる時間を最小限にしたい。

飛行機を最適に積み込むには、非常に複雑で難しいことがたくさんある。そこで私たちはこのソリューションを開発し、例えばエアバスの量子コンピューティング・チャレンジで優勝しました。もうひとつの例は、ある通信事業者のパイロット・プロジェクトで、ここでも最適化ソルバーMega QUBOを使って、基本的に周波数帯域の分布を最適化しました。ご想像のとおり、5Gネットワークについて考えてみると、アンテナやセルタワーのようなもので、もちろん、このセルタワーは一定量のユーザーにしかサービスを提供できませんよね?ある時点で限界に達し、最適化したくなる。だから基本的に、彼らはこの範囲を持っていて、最適化したいのです。少し断片的ですよね?できるだけ多くのユーザーを獲得したい。そのため、基本的に最適な方法で詰め込む必要があります。量子的な最適化を使えば、スピードアップが期待できます。そうでしょう?

ユヴァル:ビジネスを成長させるためには、量子ビジネスの面でも、より多くの顧客が生産に移行し、より多くの顧客がROI(投資利益率)を示すことが必要です。より強力なコンピューター以外に、何が欠けていると思いますか?量子ソリューションの展開を加速させるためには何が必要でしょうか?

ルネ:まあ、複数の分野に分けることはできますね。しかし、技術的な観点から考えるなら、特定の量子コンピューターだけでなく、プログラミング言語も利用できる中間層が必要だと思います。というのも、量子コンピュータはまだ初期段階にあるからです。そうでしょう?20世紀のメインフレームを考えてみてください。20世紀の半ばには、メインフレームがありました。そうですね。ですから、これはおそらく今日の量子コンピュータの状態に匹敵します。もちろん、100%匹敵するわけではありませんが、おわかりでしょうか?巨大なもので、プログラムするためのあらゆる特定の方法があるんだ。

実際に量子コンピューターと会話し、機械語を使ってプログラミングしなければならない。アセンブルや古典的なコンピューターとは比較になりませんが、基本的には高級プログラミング言語ではない言語を使う必要があります。また、量子コンピュータに依存する部分も大きい。そのため、開発における課題は、例えばQ#のようなもので、現在解決されつつあると思います。IBMのものもありますが。もちろん他の企業もいくつかありますが、基本的には、量子アルゴリズムを記述できる高レベルのプログラミング言語があります。そして中間層があり、基本的にはインタプリタ、あるいはQ#の場合は量子中間表現(QIR)です。

基本的には、高水準プログラミング言語がある。1つの言語があれば、どんな種類の量子コンピュータでもターゲットにすることができます。要するに、量子コンピュータに欠けているのは、汎用的でとっつきやすいプログラミングスタイルとプログラミング言語なのです。もちろん、技術的なことは別です。一般的に、クライアントは、量子コンピュータのことは聞いたことがあるけど、10年後くらいに起こるかもしれないことだから、と躊躇するかもしれない。今のところ、そんなことは気にしていない。そうでしょう?よく聞く話だ。だからこそ、私はQuBitesビデオ・シリーズで、特定のソリューションですでに達成可能なROIがあるからこそ、今日のインパクトに焦点を当てようとしているのです。

そして、今日すでに達成可能な真の利益を目にすることができる事例をもっと紹介する必要があると思う。そうでしょう?もちろん、より強力な量子コンピューティング・ハードウェアも必要ですが。そしてもうひとつ、例えばユヴァルがポッドキャストを配信していることや、私がビデオシリーズを配信していること、他にもポッドキャストやビデオシリーズを配信している人たちがいることは知っています。量子コンピューティングを研究者の世界や、ちょっと排他的なクラブから抜け出して、誰にでも親しみやすいものにすることです。物理学の博士号を持っている人だけでなく、プログラム管理やプロジェクト管理を理解している人も必要ですし、もちろんエンジニアや開発者、マーケティング担当者も必要です。

科学や研究の段階から脱却し、量子コンピューティングの本格的な応用に入るためには、たとえ黎明期であったとしても、古典コンピューティングから学んだことが必要なのです。必要なのは、量子コンピューティングのバンドワゴンに、純粋な量子情報や量子コンピューティングのバックグラウンドを持つ大学出身者だけでなく、より多様なバックグラウンドを持ち、より包括的なコミュニティに参加する人々を増やすことだと思います。そして、量子ソリューションで達成できるROI(投資対効果)をもっと示す必要があります。もちろん技術的な面では、Q#ですでに解決されていることですが、特定の量子コンピュータをターゲットにするのではなく、より汎用的なプログラミング言語が必要です。

ユヴァル:先日、マッキンゼーのパートナーと話をしていて、彼がビジネス・トランスレーターという言葉を口にしたんだ。量子力学の技術的な利点をビジネス的な利点に変換し、ROIに変換することができる。量子力学の技術的なメリットをビジネス上のメリット、ROIに置き換えることができるんだ。私はこの言葉が好きだ。そして、あなたの会社がやっていることは、ビジネス価値を顧客に伝えることなのだと思います。

ルネ:その通り。そしてそれを実際に実行する。そうでしょう?私たちはそれを伝えることができる。それが重要なんだ。重要なことです。

ユヴァル:最後の質問ですが、Reply社は複数の異なる会社、異なる部門から構成されているとおっしゃいました。量子プロジェクトを独立したプロジェクトとして見ていますか、それとも、より広範なエンタープライズ・ソフトウェアやハードウェア・アーキテクチャに統合して見ていますか?データセンターはどこですか?SLAは?データはどうやって入ってくるのか?データはどうやって外に出るのか?分離されているのか、それとも統合されているのか?

ルネ:うん、両方だね。本当にクライアント次第です。また、もちろんビジネス開発の観点からも、クライアントとの関係にもよります。しかし、典型的な例で言えば、量子プロジェクト自体には特定のものがあります。量子コンピューターですべての問題を解決できるわけではない。それも誤解です。もちろん専門家ではないですが、量子コンピューターについて聞いたことがある多くの人たちは、量子コンピューターは一般的なコンピューターになるだろうと誤解しています。私がスマートフォンを掲げている間にも、スマートフォンの中で量子コンピューターが動いているのでしょう?

私たちのノートパソコンで量子コンピューターが動くかもしれない。量子コンピューターは追加的なもので、古典的なコンピューターに取って代わるものではない。量子コンピューターは追加的なもので、従来のコンピューターに取って代わるものではない。GPUは特定のグラフィック・プロセッシング・ユニットですよね?GPUは特殊なグラフィック・プロセッシング・ユニットです。量子コンピュータも同じで、PCに搭載されているグラフィックカードよりもはるかに大きく、動作も少し違います。しかし、特定の問題を解決するための別の加速手段と考えることができますよね?通常、最初に特定する必要があるのは、非常に具体的な問題です。私たちが「価値への返信ロードマップ」と呼んでいるのは、量子的な最適化から始めるというものです。クライアントと一緒にワークショップを行い、あるシナリオを選択します。

量子コンピュータの恩恵を受けている。というのも、先ほども言ったように、量子コンピューターですべての問題がうまく解決できるわけではありません。そうでしょう?私たちはこの問題を特定し、突撃して量子コンピューティング・アルゴリズムを導入しました。QUBOかもしれない。他にも、モンテカルロ法とか、いろいろな量子最適化アルゴリズムがあります。そして特定のシナリオによって、どれがベストなのかが変わってくる。シナリオを選択し、最適な量子コンピューティング・アルゴリズムを導入する。短期的には、GPUアレイのような古典的なハードウェアで、開発した量子触発最適化ソルバーを実行し、長期的には、開発したアルゴリズムとまったく同じものを量子コンピューターに載せればいい。さらに高速になりますが、これが私たちがこのプロジェクトに取り組む一般的な方法です。

ユヴァル:レネ、豊富な情報だったね。あなたの仕事についてもっと知りたい人は、どうすればあなたと連絡を取ることができますか?

レネ:ええ、ほとんどのソーシャルメディアで私を見つけることができます。例えば、LinkedInで私の名前、Rene Schulteを検索してください。ツイッターでも気軽につながってください。私を見つけることができます。ハンドルネームは@RSCHUです。そして、私は常にソーシャルメディアでたくさんのことをシェアし続けている。そこでつながるといいかもしれない。それから、僕の小さなビデオシリーズ、QuBites(キューバイツ)っていうのもあるよ。ちょっとした一口料理です。QuBitesはthereply.comのサイトで見つけることができます。お気に入りの検索エンジンで検索すれば、きっと見つかると思うよ。ところで、ユヴァル、素晴らしい質問をありがとう。

ユヴァル:今日はありがとうございました。良い一日を。

ルネ:お招きいただきありがとうございます。お招きいただきありがとうございます。


今日のゲストは、Valorem Reply社のリサーチ・ディレクターであるRene Schulte氏です。レネは、量子コンピューティング・ソリューションを生産環境に導入しているいくつかの顧客について説明した。エネルギー、運輸、通信の顧客である。

その他のポッドキャストはこちらから

全記録は以下の通り。

ユヴァル・ボーガー(クラシーク):こんにちは、レネ。本日はありがとうございます。

ルネ・シュルテ(ヴァローレム・リプライ):こんにちは、ユヴァル。お招きいただきありがとうございます。お招きいただきありがとうございます。

ユヴァル:それは素晴らしい。レネ、あなたは誰で、どんな仕事をしているのですか?

レネ:まず、私の名前はレネ・シュルテです。ヴァローレム・リプライという会社でグローバル・イノベーションのディレクターをしています。私がそこで行っているのは、基本的に新興技術に関する研究開発で、3つの主要分野に焦点を当てています。ミックスド・リアリティや拡張バーチャル・リアリティのようなもの、3DセンサーやLiDARのようなものも含まれます。空間コンピューティングや私たちの周りの世界を空間的に理解することに関連するすべてのものです。そして2つ目は、コンピュータビジョン、AI、そういったものです。そしてロボット工学。そして最後が、もちろん量子コンピューティングです。私は2、3年前からこの分野で応用量子コンピューティングの研究をしています。それが主な焦点です。科学的な研究よりも、私たちがすでにできること、つまり、応用量子コンピューティングを使ってどのようにクライアントに利益を提供できるかということに重点を置いています。 

私はマイクロソフトのリージョナル・ディレクターであり、MVPでもある。これは、マイクロソフトが、自分の知識を共有するコミュニティ・リーダーに与える賞です。最近はバーチャル・カンファレンスでの講演が多いのですが、今週は直接会っての講演もあります。量子コンピュータのビデオシリーズも持っています。ポッドキャストのようなものですが、実際に人が話しているところを見ることができます。QuBites:量子コンピューティングの一口サイズ」と呼んでいます。それが私の仕事です。基本的に、私はこれらの分野すべてにおいて業界の方針に常に耳を傾けており、非常に技術的でありながら、戦略やビジネスについても理解しています。そして、私はこれらのトピックすべてに常に情熱を持っています。

ユヴァル:地理的な面では、リプライはグローバルなビジネスだと思いますが、主にヨーロッパ、あるいはその他の地域に重点を置いていますか? 

ルネ:ヴァローレム・リプライはアメリカの会社です。私はドイツに住んでいて、もう10年近くアメリカの会社で働いています。しかし、実はValorem Replyはイタリアに本社を置くReplyグループの一員で、イタリアやドイツなどヨーロッパ全土で強い存在感を示しています。今言ったように、リプライはアメリカ、イギリス、ドイツ、イタリアなど世界中にオフィスを構えています。例えば、量子コンピューティングや機械学習に関しては、データ・リプライの同僚とよく一緒に仕事をしています。また、ヴァローレム・リプライでは、その分野で多くの興味深いことを行っています。そうですね。

ユヴァル:素晴らしい。

ルネ:基本的に、私たちが行っているのはプロフェッショナル・サービス・コンサルティングですが、戦略レベルだけではありません。戦略から始めることもありますが、開発全体を通してクライアントをサポートすることもあります。自社で製品開発を行うこともありますが、クライアントのためにカスタム開発することもあります。マイクロソフトだけでなく、基本的にすべてのベンダーが私たちの開発の一部であり、ベンダーに依存しないだけでなく、さまざまなテクノロジーが含まれています。リプライは約1万人で、基本的に複数のサブカンパニーに分かれています。しかし、その規模から想像できるように、基本的には一般的なプロフェッショナル・サービスであり、すべてがソフトウェアに関連していますが、ハードウェアも少しあります。

ユヴァル:量子のクライアントに焦点を当てた場合、特定の業界や特定のアプリケーションにおいて、純粋な量子なのか、それとも量子にインスパイアされた最適化などが行われているのでしょうか?また、市場において量子がどのような位置を占めているのか、少し教えてください。

ルネ:もちろん。だから、特定の業界というのは見ていない。もちろん、今のところ適している業界はあります。強力な非線形課題を持っているものすべてと言えるでしょう?創薬や化学処理全般がそうでしょう。化学が実際にどのように機能しているのかを考えてみると、量子化学ですよね?ですから、量子コンピュータを使って、化学や宇宙がどのように成り立っているのかを実際にシミュレートすることは、もちろん非常に有益です。もちろん、これらの産業には強い利点がありました。しかし、特定の産業だけではない。私たちは、自動車業界、通信業界、公共事業業界など、多くのクライアントと仕事をしています。後ほど、私たちがすでに実行したプロジェクトやそこで目にしたことのいくつかをご紹介します。しかし、まず第一に、私たちは現在3つの主要分野に注力しています。

最初のものは量子機械学習で、基本的には量子コンピューター上で古典的なデータを分析するものだ。そして、すでに実に興味深いことを実現している。残念ながらNDAの関係で言及できませんが、量子機械学習(QML)を使えば、驚くようなことができるのです。例えば、画像の分類です。私たちの実験によると、ある新しいQMLアルゴリズムは、古典的な機械学習よりも結果が速いだけでなく、実際により正確であることがわかりました。単に速いだけでなく、より正確なのです。しかし、私たちの宇宙が最小のスケールでどのように構築されているのかを考えてみると、それはすべて量子力学なのではないだろうか?量子機械学習を応用すれば、デジタルの世界と比較して、不確実性の原理で成り立っているアナログの世界の現実により近づくことができるかもしれない。

自然に近づけることは、より速く、より優れたシミュレーションを可能にする。QMLはそのひとつで、もうひとつはもちろん量子最適化で、私たちはQUBOを開発しました:私たちが開発したのはQUBO:Quadratic Unconstrained Binary Optimizationです。一般的な量子インスパイアード・コンピューティング、特に量子インスパイアード最適化の背後にある考え方は、量子コンピューティングの原理と量子アルゴリズムを使用することですが、量子コンピュータや実際の量子コンピュータで実行させるのではなく、古典的なコンピュータで実行させるのです。もちろん、GPUやFPGAなど、並列演算を大量に実行できる強力なものもあります。そこでは、本当に面白いワークロードを実行することができます。量子コンピューティングの原理を活用し、それをアルゴリズムに実装し、このような古典的なハードウェア上で実行することで、古典的な最適化アルゴリズムや古典的なハードウェアよりも優れた最適化結果をより速く得ることができるのです。

将来について考えてみると、十分な性能の量子コンピューターが利用できるようになれば、これらのアルゴリズムを作り直す必要はなくなる。これについては、また後で少しお話ししましょう。ここでは、量子コンピュータを利用した最適化で、大きな投資効果を上げているユースケースをいくつか紹介します。 

量子セキュリティと量子通信です。これらはすべて量子セキュリティ分野に関連しています。そうでしょう?一方では、量子セキュリティは脅威です。ショールのアルゴリズムを使えば、RSAのような暗号を解読することができます。そして、十分に強力な量子コンピュータが利用できるようになれば、4,000個の安定した量子ビットがあれば、RSA2048を解読することができると言われています。これは多くの安全な通信の現在の標準です。最近のインターネットはすべて安全な通信の上に成り立っています。だから、もしあなたがそれをクラックすることができれば、もちろん多くの悪いことが起こるでしょう。そうでしょう?そして、これは間違いなく数年以内に起こるでしょう。IBMが2年後の2023年に1,000量子ビットの量子コンピュータを計画していると発表したのを聞いたことがあるかもしれません。そうだろう?もっと近づいて、1,000量子ビットの量子コンピューターがあれば、すでにクラックできるかもしれない。計算したわけではありませんが、RSA2056くらいはすでにできているとしましょう。

そうだろう?いわゆるQデーがやってくるという大きな脅威があり、ご存知の方も多いかもしれませんが、ミレニアル世代のバグに関連して、Y2Qデーとも呼ばれることがあります。それは必ず起こります。ですから、私たちがサービスとして提供するのは、たとえばコンサルティングです。また、クライアントに対して、今日からできることをアドバイスすることもあります。Qデーが来るのを待つ必要はない。そうだろう?量子セキュリティに関しては、これは本当に興味深いことです。時間の問題ですが、皆さんは今すぐ準備すべきです。ですから、私たちはここに重点を置いています。量子セキュリティーには、量子鍵配布のような量子コミュニケーションもあります。

また、量子コンピューティングで生成できる真の乱数などにもチャンスがあります。量子機械学習、量子最適化、量子セキュリティーなど、これら3つの分野では、すべてのクライアントと協力することで最大の効果が期待でき、今日すでに達成可能なインパクトがあります。また、量子コンピューティング・ハードウェア、特に量子インスパイアード・コンピューティングの初期段階であっても、これらのアルゴリズムは古典的ハードウェアよりも高速に実行されています。ハードウェアの発展途上にある私たちが、量子コンピューティングの原理を利用してソフトウェアを構築し、古典的な最適化アルゴリズムを凌駕することができるというのは、本当に素晴らしいことだと思います。

ユヴァル:ハードウェアの発展途上であり、量子コンピューティングへの関心が広がっている今、ROI(投資利益率)はどうでしょうか?量子プロジェクトを実際に生産に移し、そこから実際のビジネス価値を得ている企業はあるのでしょうか?それとも、探索的な側面が強いのでしょうか?というようなものなのでしょうか?2、3年後には本番稼動するかもしれません。

ルネ:ええ。このようなプロジェクトの多くは、もちろん私たちのパイロット・フェーズと言うべきものですが、あるクライアントは量子にヒントを得たソリューションをすでに生産に移しています。ここでは名前は言えませんが、世界最大級のエネルギー・グリッド・プロバイダーです。彼らは、ご想像の通り、エネルギー・グリッドの維持管理を行っています。送電線、変電所、その他もろもろ。2万人のフィールド・サービス・ワーカーがいて、毎日、一定のスケジュールをこなしている。しかし、基本的には特定の場所に行く。彼らはある行動を実行する必要がある。トランスファーメイトの修理とか。そうだろ?だから2万人のフィールドサービス要員がいて、彼らのスケジュールはもちろん事前に計画されなければならない。

コンピュータ・サイエンスの専門家ならご存知でしょうが、これは古典的なNP複合問題で、TSP(巡回セールスマン問題)と呼ばれるものです。あるいはスケジューリング最適化問題です。そうでしょう?ストップを増やせば増やすほど、指数関数的に増えていきますよね?より複雑になります。なぜなら、この問題で達成したい最適化目標は、もちろん、フィールドサービス作業員が仕事に費やす時間を最大化したいのですが、同時に、彼らが移動に費やす時間も最小化したいからです。そうでしょう?私たちは最適なスケジュールを見つけたいのです。長い話になりますが、このクライアントのために、私たちはメガQUBOソリューション(2次制約なし2値最適化アルゴリズム)を導入しました。そして、これは労働力管理として役立ちますよね?私たちが開発した最適化によって、数分で、移動時間を最小限に抑えながら、作業時間を最大化するスケジュールを特定することができるのです。

彼らが達成したことはかなり印象的だ。20,000人のフィールドサービス作業員の移動時間を20%削減したんだ。これはGPUクラスタ上で18倍の実行速度です。つまり、これは非常に重要な数字なのです。これは多くの時間とコストの節約になります。また、これは量子に着想を得た最適化で、私たちのメガQUBOソリューションを使って行われます。あることを入れると、最適なスケジュールが出力されます。これはその一例です。大手通信事業者のようなクライアントと仕事をしている例がいくつかあります。先ほどの例もそうですが、これはすでに本番稼動しています。これは稼働しており、スケジュールを最適化し、多くのROIを得ています。2万人のフィールド・サービス・ワーカーの移動時間を20%削減できるのです。

もちろん大金だよ。そうだろう?でも、私たちはエアバス量子コンピューティング・チャレンジのようなチャレンジにも参加しています。私たちはそれに参加し、Replyの機械学習チームが優勝しました。Airbus Quantum Computing Challengeでは、機械学習のReplyチームがソリューションで優勝しました。繰り返しますが、基本的には素晴らしい最適化ソルバーとオプティマイザーです。想像できるように、飛行機の積み荷を最適化するのは、何百もの変数がある超複雑な問題だ。飛行機の質量をサンプリングしなければならないし、物理的な制約もある。総質量がある一定を超えることはできない。重量をある方法で配分しなければならない。使用する燃料を最小限にしたい。飛行機が地上にいる時間を最小限にしたい。

飛行機を最適に積み込むには、非常に複雑で難しいことがたくさんある。そこで私たちはこのソリューションを開発し、例えばエアバスの量子コンピューティング・チャレンジで優勝しました。もうひとつの例は、ある通信事業者のパイロット・プロジェクトで、ここでも最適化ソルバーMega QUBOを使って、基本的に周波数帯域の分布を最適化しました。ご想像のとおり、5Gネットワークについて考えてみると、アンテナやセルタワーのようなもので、もちろん、このセルタワーは一定量のユーザーにしかサービスを提供できませんよね?ある時点で限界に達し、最適化したくなる。だから基本的に、彼らはこの範囲を持っていて、最適化したいのです。少し断片的ですよね?できるだけ多くのユーザーを獲得したい。そのため、基本的に最適な方法で詰め込む必要があります。量子的な最適化を使えば、スピードアップが期待できます。そうでしょう?

ユヴァル:ビジネスを成長させるためには、量子ビジネスの面でも、より多くの顧客が生産に移行し、より多くの顧客がROI(投資利益率)を示すことが必要です。より強力なコンピューター以外に、何が欠けていると思いますか?量子ソリューションの展開を加速させるためには何が必要でしょうか?

ルネ:まあ、複数の分野に分けることはできますね。しかし、技術的な観点から考えるなら、特定の量子コンピューターだけでなく、プログラミング言語も利用できる中間層が必要だと思います。というのも、量子コンピュータはまだ初期段階にあるからです。そうでしょう?20世紀のメインフレームを考えてみてください。20世紀の半ばには、メインフレームがありました。そうですね。ですから、これはおそらく今日の量子コンピュータの状態に匹敵します。もちろん、100%匹敵するわけではありませんが、おわかりでしょうか?巨大なもので、プログラムするためのあらゆる特定の方法があるんだ。

実際に量子コンピューターと会話し、機械語を使ってプログラミングしなければならない。アセンブルや古典的なコンピューターとは比較になりませんが、基本的には高級プログラミング言語ではない言語を使う必要があります。また、量子コンピュータに依存する部分も大きい。そのため、開発における課題は、例えばQ#のようなもので、現在解決されつつあると思います。IBMのものもありますが。もちろん他の企業もいくつかありますが、基本的には、量子アルゴリズムを記述できる高レベルのプログラミング言語があります。そして中間層があり、基本的にはインタプリタ、あるいはQ#の場合は量子中間表現(QIR)です。

基本的には、高水準プログラミング言語がある。1つの言語があれば、どんな種類の量子コンピュータでもターゲットにすることができます。要するに、量子コンピュータに欠けているのは、汎用的でとっつきやすいプログラミングスタイルとプログラミング言語なのです。もちろん、技術的なことは別です。一般的に、クライアントは、量子コンピュータのことは聞いたことがあるけど、10年後くらいに起こるかもしれないことだから、と躊躇するかもしれない。今のところ、そんなことは気にしていない。そうでしょう?よく聞く話だ。だからこそ、私はQuBitesビデオ・シリーズで、特定のソリューションですでに達成可能なROIがあるからこそ、今日のインパクトに焦点を当てようとしているのです。

そして、今日すでに達成可能な真の利益を目にすることができる事例をもっと紹介する必要があると思う。そうでしょう?もちろん、より強力な量子コンピューティング・ハードウェアも必要ですが。そしてもうひとつ、例えばユヴァルがポッドキャストを配信していることや、私がビデオシリーズを配信していること、他にもポッドキャストやビデオシリーズを配信している人たちがいることは知っています。量子コンピューティングを研究者の世界や、ちょっと排他的なクラブから抜け出して、誰にでも親しみやすいものにすることです。物理学の博士号を持っている人だけでなく、プログラム管理やプロジェクト管理を理解している人も必要ですし、もちろんエンジニアや開発者、マーケティング担当者も必要です。

科学や研究の段階から脱却し、量子コンピューティングの本格的な応用に入るためには、たとえ黎明期であったとしても、古典コンピューティングから学んだことが必要なのです。必要なのは、量子コンピューティングのバンドワゴンに、純粋な量子情報や量子コンピューティングのバックグラウンドを持つ大学出身者だけでなく、より多様なバックグラウンドを持ち、より包括的なコミュニティに参加する人々を増やすことだと思います。そして、量子ソリューションで達成できるROI(投資対効果)をもっと示す必要があります。もちろん技術的な面では、Q#ですでに解決されていることですが、特定の量子コンピュータをターゲットにするのではなく、より汎用的なプログラミング言語が必要です。

ユヴァル:先日、マッキンゼーのパートナーと話をしていて、彼がビジネス・トランスレーターという言葉を口にしたんだ。量子力学の技術的な利点をビジネス的な利点に変換し、ROIに変換することができる。量子力学の技術的なメリットをビジネス上のメリット、ROIに置き換えることができるんだ。私はこの言葉が好きだ。そして、あなたの会社がやっていることは、ビジネス価値を顧客に伝えることなのだと思います。

ルネ:その通り。そしてそれを実際に実行する。そうでしょう?私たちはそれを伝えることができる。それが重要なんだ。重要なことです。

ユヴァル:最後の質問ですが、Reply社は複数の異なる会社、異なる部門から構成されているとおっしゃいました。量子プロジェクトを独立したプロジェクトとして見ていますか、それとも、より広範なエンタープライズ・ソフトウェアやハードウェア・アーキテクチャに統合して見ていますか?データセンターはどこですか?SLAは?データはどうやって入ってくるのか?データはどうやって外に出るのか?分離されているのか、それとも統合されているのか?

ルネ:うん、両方だね。本当にクライアント次第です。また、もちろんビジネス開発の観点からも、クライアントとの関係にもよります。しかし、典型的な例で言えば、量子プロジェクト自体には特定のものがあります。量子コンピューターですべての問題を解決できるわけではない。それも誤解です。もちろん専門家ではないですが、量子コンピューターについて聞いたことがある多くの人たちは、量子コンピューターは一般的なコンピューターになるだろうと誤解しています。私がスマートフォンを掲げている間にも、スマートフォンの中で量子コンピューターが動いているのでしょう?

私たちのノートパソコンで量子コンピューターが動くかもしれない。量子コンピューターは追加的なもので、古典的なコンピューターに取って代わるものではない。量子コンピューターは追加的なもので、従来のコンピューターに取って代わるものではない。GPUは特定のグラフィック・プロセッシング・ユニットですよね?GPUは特殊なグラフィック・プロセッシング・ユニットです。量子コンピュータも同じで、PCに搭載されているグラフィックカードよりもはるかに大きく、動作も少し違います。しかし、特定の問題を解決するための別の加速手段と考えることができますよね?通常、最初に特定する必要があるのは、非常に具体的な問題です。私たちが「価値への返信ロードマップ」と呼んでいるのは、量子的な最適化から始めるというものです。クライアントと一緒にワークショップを行い、あるシナリオを選択します。

量子コンピュータの恩恵を受けている。というのも、先ほども言ったように、量子コンピューターですべての問題がうまく解決できるわけではありません。そうでしょう?私たちはこの問題を特定し、突撃して量子コンピューティング・アルゴリズムを導入しました。QUBOかもしれない。他にも、モンテカルロ法とか、いろいろな量子最適化アルゴリズムがあります。そして特定のシナリオによって、どれがベストなのかが変わってくる。シナリオを選択し、最適な量子コンピューティング・アルゴリズムを導入する。短期的には、GPUアレイのような古典的なハードウェアで、開発した量子触発最適化ソルバーを実行し、長期的には、開発したアルゴリズムとまったく同じものを量子コンピューターに載せればいい。さらに高速になりますが、これが私たちがこのプロジェクトに取り組む一般的な方法です。

ユヴァル:レネ、豊富な情報だったね。あなたの仕事についてもっと知りたい人は、どうすればあなたと連絡を取ることができますか?

レネ:ええ、ほとんどのソーシャルメディアで私を見つけることができます。例えば、LinkedInで私の名前、Rene Schulteを検索してください。ツイッターでも気軽につながってください。私を見つけることができます。ハンドルネームは@RSCHUです。そして、私は常にソーシャルメディアでたくさんのことをシェアし続けている。そこでつながるといいかもしれない。それから、僕の小さなビデオシリーズ、QuBites(キューバイツ)っていうのもあるよ。ちょっとした一口料理です。QuBitesはthereply.comのサイトで見つけることができます。お気に入りの検索エンジンで検索すれば、きっと見つかると思うよ。ところで、ユヴァル、素晴らしい質問をありがとう。

ユヴァル:今日はありがとうございました。良い一日を。

ルネ:お招きいただきありがとうございます。お招きいただきありがとうございます。


"キュービット・ガイのポッドキャスト "について

The Qubit Guy(弊社最高マーケティング責任者ユヴァル・ボーガー)がホストを務めるこのポッドキャストは、量子コンピューティングのオピニオンリーダーをゲストに迎え、量子コンピューティングエコシステムに影響を与えるビジネスや技術的な疑問について議論します。ゲストは、量子コンピュータのソフトウェアやアルゴリズム、量子コンピュータのハードウェア、量子コンピューティングの主要なアプリケーション、量子産業の市場調査などについて興味深い見解を提供します。

ポッドキャストへのゲスト推薦をご希望の方は、こちらまでご連絡ください。

量子ソフトウェア開発を開始

お問い合わせ