ポッドキャスト

QapitanのCEO、Sergio Gago氏とのポッドキャスト。

21
12月
,
2021

今日のゲストはQapitan QuantumのCEO、セルジオ・ガゴさんです。セルジオと私は、量子API、特定の量子アルゴリズムに最適なクラウドプロバイダーと量子ハードウェアの見つけ方、量子コンピューティングの価格などについて話す。

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全記録は以下の通り。

ユヴァル・ボーガー(Classiq、CMO):セルジオさん、こんにちは。

セルジオ・ガゴ(キャピタンCEO):やあ、ユヴァル。おはようございます。お招きいただきありがとうございます。

ユヴァル:それで、あなたは何者で、どんな仕事をしているんですか?

セルジオ:私の名前はセルジオです。私は数十年にわたり古典的な企業でCTOを務めてきました。自分の会社でも他の会社でも、スタートアップでもスケールアップでも企業でもです。そして、Qapitan Quantumという会社を設立し、量子コンピュータのムーブメントに参加しました。

ユヴァル:カピタン・クォンタムは何をしているんですか?

セルジオ:カピタン・クァンタムは、ここ数十年のAIの世界で、兵士や巨大な兵士の上に立つことで見てきたのと同じことを活用しようとしている。そして、私たちがやろうとしたことは、この種の世界では昔から見られるのと同じパラダイムに従うことです。つまり、当初は多くのシステム管理者、データ・サイエンティスト、データ・エンジニア、MLオペレーションズ、これらすべての役割とプロフィールが必要で、それらのモデルやシステムをコロケーションに導入し、データセットを取得し、モデルや推論を構築しようとしていました。そしてそれは非常にコストがかかるものだった。多くの場合、十分なコンピューターパワーがなかったり、十分なデータセットがなかったりして、適切な推論すらできなかった。ですから、おそらくこのステージでは聞き覚えがあるでしょう。

我々は今、量子コンピューティングの瞬間にいる。アルゴリズムもあるし、研究もたくさん行われている。より多くの量子ビットが必要だし、よりノイズの少ない量子ビットが必要だし、より多くのアルゴリズムが必要だ。世間では、60年代後半のENIACレベルだと言われています。もしそうなら、古典的な量子化が可能になる。私は、AIの世界では90年代に近いと考えたい。なぜかって?AIの世界では、突然クラウド・コンピューティングが登場し、モデルの構築や、Pythonにあるようなオープンソースのライブラリの作成が非常に容易になり、コミュニティーの形成が非常に速く加速したからです。クラウド・コンピューティング業界の発展は、すべてのクラウド・プロバイダーがAWS、GCP、Azureのような独自のレイヤーを構築した。

そして今日、SaaSソリューションがたくさんある。自分でシステムを構築する必要はない。スパムチェッカーや自然言語処理システムが必要なら、独自のモデルやデータ・セットは必要ない。APIがあり、そこから結果を得るだけだ。もちろん、非常に特殊なビジネスであれば、自分で構築することもできる。しかし、世の中の99%のクライアントの要求や問題には、量子コンピューティングの箱から出して使えるソリューションで十分です。私たちも同じ方向に進んでいます。大手銀行や大手製薬会社であれば、すでに量子エンジニアを雇い、社内の知識を増やし、能力を高め、私たちの周りの同業他社をサポートしているはずです。

しかし、もしあなたが小規模のヘッジファンドであれば、今日300から400社ある量子の世界の新興企業にスカウトするリソースを持たずとも、ポートフォリオの最適化や信用リスク分析といったメリットを得ることができるはずです。タンパク質の折り畳み、信用リスク、ポートフォリオの最適化など、量子コンピューティングの世界で私たちが毎日目にする典型的なユースケースのどれでもです。そして、クライアントが持ってきた問題サイズに対して、私たちが現在持っている最高の潜在的解決策を得ることができるのです。もし2万件の資産に対するポートフォリオの最適化を解きたいのであれば、おそらく量子コンピューターではまだ無理でしょう。そのような状態になるまで、数年はかかるだろう。量子力学的なソリューションが登場する。そして問題は、2年、3年、5年、10年後に、そのようなソリューションが、この市場において、顧客にとっても既成概念にとらわれないものになるかどうかということだ。

ユヴァル:マーケットプレイスというのは、マーケットプレイス用の量子APIを開発しているのはあなたたちだけではないということですか?

セルジオ:似たようなことをやろうとしている人たちが何人かいて、それは業界にとって本当にいいニュースだと思う。もちろん、サパタ、QCウェア、ストレンジワークス、そしてClassiqの皆さんもそうです。私たちは皆、量子開発者やアルゴリズム開発者により良いソリューションを提供し、最終的な顧客に価値を提供しようとしています。その反対側にはハードウェア・プロバイダーがあり、その真ん中にはアルゴリズム開発者がいます。バリュー・チェーンのどこに位置するかは、本当に人それぞれだと思います。私たちは、量子ビットにとらわれないだけでなく、ソリューションにとらわれないことを望んでいます。つまり、量子開発者であれば、世界中に350社ある量子コンサルティング会社のいずれかが、コモディティに時間とお金を費やす代わりに、アルゴリズムをどう実行するか?

Jupyterノートブックやデモ、論文を超えたところに行かなければならない。その問題に直面したら、それを製品化しなければならない。選択肢は2つある:システム管理者を雇うか、古典的なバックエンド開発者を数人雇うか、インフラを管理する人を雇うかだ。そして統合を始める。しかし、それでは車輪の再発明を何度も繰り返すことになる。私たちが言っているのは、アルゴリズムをこの箱に入れれば、それがなくなるということです。ガバナンス、コンプライアンス、コントロール、課金、セキュリティ、これらすべての問題で自動的に使い切ることができる。

なぜなら、あなたが得意とするのはアルゴリズムの開発だからです。なぜなら、あなたが得意としているのはアルゴリズムの開発だからです。私たちは皆、業界に付加価値を提供するというスイートスポットに近づいていると思います。しかし私たちは、特定の問題を解決する方法が10通り、15通り、20通りあるようなバリュー・チェーンの中で、可能な限り遠回りしようとしました。そして、クライアントはどれを望むのか?最も安いもの、最も速いもの、最も正確なもの、あるいはその3つの組み合わせ?私たちは、「あなたの問題、あなたの最善の解決策は、アニーラーを送るか、開発者Aや開発者Bのイオンコンピューターを使うか、超伝導量子ビットを使うか、あるいは来年、誰も知らない何かが現れるかもしれません」と言うことができた。それこそが、私たちが提供しようとしている価値なのです。

ユヴァル:現在提供しているAPIの例を教えてください。乱数生成については、簡単なAPIだと思います。それはほとんど即座に入手できるものかもしれませんが、他に今日提供しているAPIはありますか?

セルジオ:そう、量子数乱数生成は、アルゴリズム開発者にプラットフォームの使い方や、新しいソルバーをプラットフォームにアップロードする方法を教えるための「hello world」プログラムのようなものです。そのソルバーは、金融であったり、製薬であったり、その他であったりします。私たちは金融の通貨、裁定取引、信用リスク、ポートフォリオの最適化という3つの典型的な問題を扱っています。化学の問題に対しては変分アルゴリズムを提供しています。また、分類のためのQMLアルゴリズムも提供していますが、本当に重要なのは、それを行うためにアルゴリズムをどのようにシステムに組み込むかです。私たちは、開発者がこれをより迅速に行えるようにする3つのフレームワークを用意しています。例えば、現在最も先進的で、より優れたソリューションを提供しているのがQUBOフレームワークです。

組合せ問題の多くはQUBOの形でモデリングできる。ですから、問題や出力を2次バイナリ形式でマッピングさえできれば、あとはすべてお任せです。ですから、その後にプロバイダーが何社現れても、それは直接プラットフォームに反映されます。ベンダーAやベンダーBを選ぶ必要はなく、すでに組み込まれているのです。ゼロから構築することもできます。あなたが望むなら、どのハードウェア会社であれ、あなた自身のアカウントを持つことができます。しかし、これらのフレームワークやSDKを活用することもできます。私のチームは量子工学のエンジニアたちなので、そのことに頭を悩ませているのですが、私たちはここで新しい科学を創造しているわけではありません。

私たちがやっているのは、こうした新しい兆候や新しいアルゴリズムを生み出す人たちを活用し、彼らがそれを使うためのベンチマーク・プラットフォームを作ろうとすることです。APIプラットフォームは私たちにとって長期的なプロジェクトであり、長期的なゲームである。結局のところ、誰がAPIを使って50、60、80の資産からなるポートフォリオの最適化を解決したいと思うだろうか。あなたは、古典的量子法であれ何であれ、自分のソリューションを他のソリューションと比較してベンチマークを取りたいし、それを配布したいのだ。このようなコモディティ・プラットフォームやアーキテクチャの構築に貴重な時間を費やす代わりに、私のプラットフォームをクラウド・プロバイダーやコロなど、お好きな場所に接続させてください。あなたがクライアントに提供する必要があるのは、このエンドポイント、このAPIだけで、クライアントはあなたが扱うあらゆるカスタム・モデルを構築することができる。

ユヴァル:ある種の量子アルゴリズムは、異なる量子コンピュータ上で実行できます。量子ビットの数や接続性などによって、すべてのアルゴリズムがすべてのコンピューターで実行できるわけではありません。クラウドプロバイダーや量子ハードウェアプロバイダーによって、価格設定が異なります。特定のクライアントにとって最適なプロバイダーやハードウェアを選ぶにはどうすればいいのでしょうか?

セルジオ:優先順位付けとソルバーのモデルを理解するのに時間がかかりました。ある特定の問題に対して、20~25の異なるソルバー、つまり同じ問題を解く異なるアルゴリズムがあるとします。そして、あなたが言うように、もしこの方法で、この量の量子ビットで、あるいはこのトポロジーの量子ビットで、この問題を解こうとした場合、あなたはこの大小の問題を解くことができるでしょう。問題が小さければ、問題が大きければ、精度はずっと良くなるかもしれません。そこで私たちは、コスト、時間、精度の3つの変数と、それらを加重平均した組み合わせに基づいてベンチマーク・モデルを作成しました。その結果、ある人たちはこう言います。

驚くほど正確なものが欲しい。その中で最高の解を出してくれるなら、いくらコストがかかっても構わない。だから、20や25のソルバーに対してあなたの問題を実行させてください、というようなことができる。ソルバーのなかには、順番待ちなどで時間がかかるものもあります。最終的なクライアントは、すべてのソルバーから回答を得るのに3時間かかることもありますが、すべての異なる選択肢、すべての異なるソルバーのヒストグラムを得ることができます。一番安いオプションが欲しい。私の選択肢は、ニューラルネットワークを訓練するために何百台ものサーバーを稼働させ、そのモデルを使って古典的なAIの方法で推論を行う必要があるかもしれない。そうなるとお金もかかる。

あるいは、より精度の低いバージョンを特定のコンピューターで動作させることもできます。つまり、顧客が何を優先するかを決められるようにすることもできますし、ただ、組み立てられたモデルとしてスタートし、前進する中で最善のソリューションを得ることもできるのです。さて、興味深いのは、この業界がどのように進化しているかということだ。例えば、今日私たちが変分アルゴリズムを使用しているのは、それがNISQ時代に最適なソリューションのひとつだからです。

今のような制約がなくなれば、アルゴリズムの種類も大きく変わると思う。だから、バリエーション・アルゴリズムは過去のものになるかもしれないし、こんなことを言ったら誰かに嫌われるかもしれない。それは、私たちが今日作ろうとしているマシンを構築することです。だからそれが必要で、一歩一歩進む必要がある。でも、10年後に変分アルゴリズムを使っているとは思わない。では、私たちがプラットフォームに投資したこれらの作業はすべて無駄になってしまうのでしょうか?そうではなく、機能する抽象化レイヤーがあり、そこから抽象化され、すべての複雑性から隠されているからです。

ユヴァル:では、私が聞いたと思うことをはっきりさせておきましょう。もし私がアルゴリズムを持っていたら、それをあなたに提出することができます。まず、あなたが挙げた例で、20から25の異なるアルゴリズムでそれを実行することができます。そして、それぞれのコストとパフォーマンス、レスポンスタイムを示したレポートを私に渡してください。それに基づいて、私に最適なアルゴリズムを選択し、本番で使用することができます。それでいいんですか?

セルジオ:それもひとつのやり方だが、最も一般的なやり方は、「この問題を解決したい。あなたが持っている最善の解決策を教えてください。そうすれば、解決策は1つしかない。そうすると、5ヵ月後には、ハードウェア・プロバイダーや開発者によってアップデートされたアレゴリーによって、新しいコンピュータを使った新しいアルゴリズムが開発されているかもしれない。そして、より上位にランキングされるようになる。グーグルの検索結果のようなものを想像してほしい。そして、それは生きていて、結果はこの特定のキーワードに対して変化し続ける。消費者としては、特定の契約を結んでいるこのAPIと統合するだけで、独自のパイプラインと統合することができます。すべてのプラットフォームから最高のソリューションを得ることもできるし、あなたが言うように、すべてを提供することもできる。どれを選ぶか、どの結果を残したいかを決めるんだ。

A社B社C社を使って、アニーリングや超伝導など、さまざまなソルバーを比較してください。ですから、ある金融業界に特化した企業が、ある有名なアルゴリズムを使用していて、そのソルバーが微調整や微調整を施しただけで、他の企業より優れた結果を出すということもあり得ます。それはそれで構わないし、我々もそれを活用したい。これは最終消費者の意見です。あなたがアルゴリズム開発者なら、マーケットプレイスの反対側からプラットフォームを見て、反対側から、プラットフォームで利用可能なすべての問題を見ることができます。そして、この問題に対する私の解決策はこうだ、と言うことができる。

私はユーザーから詳細なデータをこのような方法で、このようなフォーマットで得ようと思っています。私は前に述べたようなフレームワークを使うこともできますし、ゼロから独自のものを構築し、それをプラットフォームに入れることもできます。ハードウェア・プロバイダーとの独自の契約を使うこともできますし、独自のものを使うこともできます。要件にもよりますが、ハードウェア・プロバイダーに会社を定義し、そのソルバーがプラットフォームに入ってきます。1年後には、ソルバーが時代遅れになっているかもしれません。私たちは毎月、あるいは四半期ごとにこのような事態を目の当たりにしています。ハードウェア会社がシステムを廃止したり、キューの処理方法を変更したり、構築方法を変更したりと、さまざまなことが起こり得るのです。Githubのリポジトリに新しいコミットをするだけで、自動的にシステムやプラットフォームが更新され、検証やビルドが行われます。量子アルゴリズムの継続的インテグレーション・プラットフォームになるのです。つまり、テスト、ベンチマーク、配信、配布として使うことができるのです。 

ユヴァル:予測について少しお話ししましょう。古典的な世界や大手クラウド・プロバイダー、AWS、Azure、Googleクラウドを見ると、それらのサービスを複数の方法で利用することができます。1つは、「EC2サーバーがあればそれでいい」と容量を購入する方法、もう1つは、NLPやジオタギングなどのAPIを利用する方法です。量子の場合、どちらが主流になると思いますか?容量を売るのか、それとも特定の量子サービスを実行するAPIを売るのか。

セルジオ:結局のところ、クラウド・プロバイダーの視点から見れば、すべてはキャパシティを売っているのだと思います。AWSを例にとると、これは私がQapitanを説明するときに使う話のひとつです。Sagemakerというデータサイエンティスト向けのツールがあり、ノートブックやモデルを構築することができます。システム管理者は必要ありませんし、これらのAPIと統合するだけで、NLPやテキスト分析、テキスト読み上げ、音声テキスト書き起こしなど、あらゆる種類のことができます。しかし結局のところ、AWSが望んでいるのは、さまざまな抽象化レイヤーやビジネス・コーポレート・エンドを構築するレイヤーを持つAWSのサーバーを利用することだ。しかし結局のところ、あなたはAWSのサーバーを使っているのです。請求することもできるし、マシン単位で支払うこともできる。

スクリプトの実行者で支払うこともできる。サーバーレスのオフセットの世界のように、APIで支払うこともできる。しかし結局のところ、すべてはキャパシティを売ることになる。あなたが挙げたような大手企業やその先の企業は、ロックインを構築し、独自のモードを構築するゲームに参加していると思います。そのため、私たちは彼らのキャパシティを買っています。少なくとも、それらをすべて取り込む勝利のアーキテクチャが何なのかが判明するまでは。最終的には、超伝導が勝つか、フォトニックコンピュータが勝つか、1つかもしれないし、2つかもしれないし、いくつかあるかもしれませんが、量子コンピュータにおいて、最大で1つ、あるいは2つの支配的なアーキテクチャが存在することになるでしょう。それが5年後なのか、10年後なのか、15年後なのか。それは5年後なのか、10年後なのか、15年後なのか。AWS、グーグル、IBMがやっていることは、もちろん賭けに出て、容量を売ろうとしていることです。もう一方の側面では、コンサルタントであるなら、また、IBMやAWSのような大手企業であるなら、そのようなことはしません。もしあなたがコンサルタントなら、もしあなたが量子コンサルティング会社なら、古典的なソフトウェア・コンサルティング会社と同じ経済学と同じ数字で勝負することになる。少しリスクが高く、不確実性が高いですが、結局のところ、経済学は同じです。量子エンジニアを売るのであれば、可能な限りそれを製品化しよう。プロセスを最適化し、あるものは試作し、あるものは抽象化する。しかし、あなたはプロジェクトを売っているのです。

そのちょうど真ん中がAPIの販売だ。私たちが売ろうとしているのは容量ではありません。私たちが売ろうとしているのは、オンデマンドのインテリジェンスです。IBMは量子分を販売し、グーグルやAWSは独自のコンピュータを構築する。コンサルティング会社は、より良いアルゴリズムを構築し、より良いモードを構築し、より大きな契約を獲得するでしょう。

ユヴァル:来年、2022年について考えているのであれば、2022年の量子コンピューティング業界をどう予測しますか?

セルジオ:それは難しいね。ポッドキャストに戻って聞いて、ああ、あいつを見てみろと言えるからね。彼は何を言っているのかまったくわからなかった。私たちがやっていることがいかに指数関数的であるかを考えると、今、私たちの業界でどれだけの人が働き、常に画期的なことを生み出していることか。量子的な優位性とか、量子的な優位性という意味での優位性というわけではありませんが、量子的なアルゴリズムをシステムに取り入れることのメリットを見いだすために、私たちは非常にクリエイティブになっていくと思います。繰り返しになりますが、科学的な観点、研究的な観点からは、私たちは等級について話しています。しかし、その中間には、必ずしも古典的なアルゴリズムよりも優れている必要はないけれど、環境に優しいとか、実行コストが安いとか、実装面積が少なくて済むとか、精度が少し高いとか、いろいろなことを組み合わせることができるとか、いろいろなグレーゾーンがあります。

現在、多くの研究や統合に関する研究が行われており、来年には科学的な側面からそのようなことが言われるようになると思う。そして産業界では、統合が進むと思います。私の予想では、さらに多くの動きがあると思います。今年すでに見られたように、公的資金を目的とした一時的なものから、M&Aや投資サイドの成長など長期的なものまで、企業が一緒になって何かをすることが増えるでしょう。ですから、明るい未来が待っていると思います。

ユヴァル:素晴らしい。では最後に、価格についてもう1つ質問させてください。量子コンピュータの価格、あるいは量子コンピュータの使用価格は、人々が生産に移行することを考え始めることができる程度にはすでに競争力があると感じますか?

セルジオ:私は後者だと思う。純粋に探索的か、ビルディング・ブロックです。量子アルゴリズムの実行は非常に高価で、1分あたりの報酬やアルゴリズムの前に立つことができる1分あたりのコストのためだけではありません。しかし、今日のあなたのモデルは、3ヵ月後には完全に時代遅れになっているでしょう。誰かが新しい論文を発表し、それまで使っていたアルゴリズムを破壊し、まったく違うものを提案する。それはそれで構わないし、そうやってディープテクニックを発展させ、業界を発展させていくんだ。しかし、その意味では、分単位の価格やプラットフォーム価格の不確実性に基づいて、より高価になるのです。だから、全体的に高いんだ。今のところ、量子力学は大企業だけのものだと思いますが、私たちが目指しているのは、量子力学を民主化すること、あるいは人間化することです。

ユヴァル:ではセルジオさん、あなたの仕事についてもっと知りたい人は、どうやって連絡を取ればいいんですか?

セルジオLinkedInで簡単に私を見つけることができます。彼は私たちの会社のQapitan.comを見つけることができます。Twitterの@PirateCTOでもフォローできます。それが私がしばらくの間続けていることです。Sergio Gagoと書いてくれれば、すぐに見つかるよ。

ユヴァル:素晴らしい。今日はありがとうございました。

セルジオ:お招きいただきありがとうございます。


今日のゲストはQapitan QuantumのCEO、セルジオ・ガゴさんです。セルジオと私は、量子API、特定の量子アルゴリズムに最適なクラウドプロバイダーと量子ハードウェアの見つけ方、量子コンピューティングの価格などについて話す。

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(Classiq、CMO):セルジオさん、こんにちは。

セルジオ・ガゴ(キャピタンCEO):やあ、ユヴァル。おはようございます。お招きいただきありがとうございます。

ユヴァル:それで、あなたは何者で、どんな仕事をしているんですか?

セルジオ:私の名前はセルジオです。私は数十年にわたり古典的な企業でCTOを務めてきました。自分の会社でも他の会社でも、スタートアップでもスケールアップでも企業でもです。そして、Qapitan Quantumという会社を設立し、量子コンピュータのムーブメントに参加しました。

ユヴァル:カピタン・クォンタムは何をしているんですか?

セルジオ:カピタン・クァンタムは、ここ数十年のAIの世界で、兵士や巨大な兵士の上に立つことで見てきたのと同じことを活用しようとしている。そして、私たちがやろうとしたことは、この種の世界では昔から見られるのと同じパラダイムに従うことです。つまり、当初は多くのシステム管理者、データ・サイエンティスト、データ・エンジニア、MLオペレーションズ、これらすべての役割とプロフィールが必要で、それらのモデルやシステムをコロケーションに導入し、データセットを取得し、モデルや推論を構築しようとしていました。そしてそれは非常にコストがかかるものだった。多くの場合、十分なコンピューターパワーがなかったり、十分なデータセットがなかったりして、適切な推論すらできなかった。ですから、おそらくこのステージでは聞き覚えがあるでしょう。

我々は今、量子コンピューティングの瞬間にいる。アルゴリズムもあるし、研究もたくさん行われている。より多くの量子ビットが必要だし、よりノイズの少ない量子ビットが必要だし、より多くのアルゴリズムが必要だ。世間では、60年代後半のENIACレベルだと言われています。もしそうなら、古典的な量子化が可能になる。私は、AIの世界では90年代に近いと考えたい。なぜかって?AIの世界では、突然クラウド・コンピューティングが登場し、モデルの構築や、Pythonにあるようなオープンソースのライブラリの作成が非常に容易になり、コミュニティーの形成が非常に速く加速したからです。クラウド・コンピューティング業界の発展は、すべてのクラウド・プロバイダーがAWS、GCP、Azureのような独自のレイヤーを構築した。

そして今日、SaaSソリューションがたくさんある。自分でシステムを構築する必要はない。スパムチェッカーや自然言語処理システムが必要なら、独自のモデルやデータ・セットは必要ない。APIがあり、そこから結果を得るだけだ。もちろん、非常に特殊なビジネスであれば、自分で構築することもできる。しかし、世の中の99%のクライアントの要求や問題には、量子コンピューティングの箱から出して使えるソリューションで十分です。私たちも同じ方向に進んでいます。大手銀行や大手製薬会社であれば、すでに量子エンジニアを雇い、社内の知識を増やし、能力を高め、私たちの周りの同業他社をサポートしているはずです。

しかし、もしあなたが小規模のヘッジファンドであれば、今日300から400社ある量子の世界の新興企業にスカウトするリソースを持たずとも、ポートフォリオの最適化や信用リスク分析といったメリットを得ることができるはずです。タンパク質の折り畳み、信用リスク、ポートフォリオの最適化など、量子コンピューティングの世界で私たちが毎日目にする典型的なユースケースのどれでもです。そして、クライアントが持ってきた問題サイズに対して、私たちが現在持っている最高の潜在的解決策を得ることができるのです。もし2万件の資産に対するポートフォリオの最適化を解きたいのであれば、おそらく量子コンピューターではまだ無理でしょう。そのような状態になるまで、数年はかかるだろう。量子力学的なソリューションが登場する。そして問題は、2年、3年、5年、10年後に、そのようなソリューションが、この市場において、顧客にとっても既成概念にとらわれないものになるかどうかということだ。

ユヴァル:マーケットプレイスというのは、マーケットプレイス用の量子APIを開発しているのはあなたたちだけではないということですか?

セルジオ:似たようなことをやろうとしている人たちが何人かいて、それは業界にとって本当にいいニュースだと思う。もちろん、サパタ、QCウェア、ストレンジワークス、そしてClassiqの皆さんもそうです。私たちは皆、量子開発者やアルゴリズム開発者により良いソリューションを提供し、最終的な顧客に価値を提供しようとしています。その反対側にはハードウェア・プロバイダーがあり、その真ん中にはアルゴリズム開発者がいます。バリュー・チェーンのどこに位置するかは、本当に人それぞれだと思います。私たちは、量子ビットにとらわれないだけでなく、ソリューションにとらわれないことを望んでいます。つまり、量子開発者であれば、世界中に350社ある量子コンサルティング会社のいずれかが、コモディティに時間とお金を費やす代わりに、アルゴリズムをどう実行するか?

Jupyterノートブックやデモ、論文を超えたところに行かなければならない。その問題に直面したら、それを製品化しなければならない。選択肢は2つある:システム管理者を雇うか、古典的なバックエンド開発者を数人雇うか、インフラを管理する人を雇うかだ。そして統合を始める。しかし、それでは車輪の再発明を何度も繰り返すことになる。私たちが言っているのは、アルゴリズムをこの箱に入れれば、それがなくなるということです。ガバナンス、コンプライアンス、コントロール、課金、セキュリティ、これらすべての問題で自動的に使い切ることができる。

なぜなら、あなたが得意とするのはアルゴリズムの開発だからです。なぜなら、あなたが得意としているのはアルゴリズムの開発だからです。私たちは皆、業界に付加価値を提供するというスイートスポットに近づいていると思います。しかし私たちは、特定の問題を解決する方法が10通り、15通り、20通りあるようなバリュー・チェーンの中で、可能な限り遠回りしようとしました。そして、クライアントはどれを望むのか?最も安いもの、最も速いもの、最も正確なもの、あるいはその3つの組み合わせ?私たちは、「あなたの問題、あなたの最善の解決策は、アニーラーを送るか、開発者Aや開発者Bのイオンコンピューターを使うか、超伝導量子ビットを使うか、あるいは来年、誰も知らない何かが現れるかもしれません」と言うことができた。それこそが、私たちが提供しようとしている価値なのです。

ユヴァル:現在提供しているAPIの例を教えてください。乱数生成については、簡単なAPIだと思います。それはほとんど即座に入手できるものかもしれませんが、他に今日提供しているAPIはありますか?

セルジオ:そう、量子数乱数生成は、アルゴリズム開発者にプラットフォームの使い方や、新しいソルバーをプラットフォームにアップロードする方法を教えるための「hello world」プログラムのようなものです。そのソルバーは、金融であったり、製薬であったり、その他であったりします。私たちは金融の通貨、裁定取引、信用リスク、ポートフォリオの最適化という3つの典型的な問題を扱っています。化学の問題に対しては変分アルゴリズムを提供しています。また、分類のためのQMLアルゴリズムも提供していますが、本当に重要なのは、それを行うためにアルゴリズムをどのようにシステムに組み込むかです。私たちは、開発者がこれをより迅速に行えるようにする3つのフレームワークを用意しています。例えば、現在最も先進的で、より優れたソリューションを提供しているのがQUBOフレームワークです。

組合せ問題の多くはQUBOの形でモデリングできる。ですから、問題や出力を2次バイナリ形式でマッピングさえできれば、あとはすべてお任せです。ですから、その後にプロバイダーが何社現れても、それは直接プラットフォームに反映されます。ベンダーAやベンダーBを選ぶ必要はなく、すでに組み込まれているのです。ゼロから構築することもできます。あなたが望むなら、どのハードウェア会社であれ、あなた自身のアカウントを持つことができます。しかし、これらのフレームワークやSDKを活用することもできます。私のチームは量子工学のエンジニアたちなので、そのことに頭を悩ませているのですが、私たちはここで新しい科学を創造しているわけではありません。

私たちがやっているのは、こうした新しい兆候や新しいアルゴリズムを生み出す人たちを活用し、彼らがそれを使うためのベンチマーク・プラットフォームを作ろうとすることです。APIプラットフォームは私たちにとって長期的なプロジェクトであり、長期的なゲームである。結局のところ、誰がAPIを使って50、60、80の資産からなるポートフォリオの最適化を解決したいと思うだろうか。あなたは、古典的量子法であれ何であれ、自分のソリューションを他のソリューションと比較してベンチマークを取りたいし、それを配布したいのだ。このようなコモディティ・プラットフォームやアーキテクチャの構築に貴重な時間を費やす代わりに、私のプラットフォームをクラウド・プロバイダーやコロなど、お好きな場所に接続させてください。あなたがクライアントに提供する必要があるのは、このエンドポイント、このAPIだけで、クライアントはあなたが扱うあらゆるカスタム・モデルを構築することができる。

ユヴァル:ある種の量子アルゴリズムは、異なる量子コンピュータ上で実行できます。量子ビットの数や接続性などによって、すべてのアルゴリズムがすべてのコンピューターで実行できるわけではありません。クラウドプロバイダーや量子ハードウェアプロバイダーによって、価格設定が異なります。特定のクライアントにとって最適なプロバイダーやハードウェアを選ぶにはどうすればいいのでしょうか?

セルジオ:優先順位付けとソルバーのモデルを理解するのに時間がかかりました。ある特定の問題に対して、20~25の異なるソルバー、つまり同じ問題を解く異なるアルゴリズムがあるとします。そして、あなたが言うように、もしこの方法で、この量の量子ビットで、あるいはこのトポロジーの量子ビットで、この問題を解こうとした場合、あなたはこの大小の問題を解くことができるでしょう。問題が小さければ、問題が大きければ、精度はずっと良くなるかもしれません。そこで私たちは、コスト、時間、精度の3つの変数と、それらを加重平均した組み合わせに基づいてベンチマーク・モデルを作成しました。その結果、ある人たちはこう言います。

驚くほど正確なものが欲しい。その中で最高の解を出してくれるなら、いくらコストがかかっても構わない。だから、20や25のソルバーに対してあなたの問題を実行させてください、というようなことができる。ソルバーのなかには、順番待ちなどで時間がかかるものもあります。最終的なクライアントは、すべてのソルバーから回答を得るのに3時間かかることもありますが、すべての異なる選択肢、すべての異なるソルバーのヒストグラムを得ることができます。一番安いオプションが欲しい。私の選択肢は、ニューラルネットワークを訓練するために何百台ものサーバーを稼働させ、そのモデルを使って古典的なAIの方法で推論を行う必要があるかもしれない。そうなるとお金もかかる。

あるいは、より精度の低いバージョンを特定のコンピューターで動作させることもできます。つまり、顧客が何を優先するかを決められるようにすることもできますし、ただ、組み立てられたモデルとしてスタートし、前進する中で最善のソリューションを得ることもできるのです。さて、興味深いのは、この業界がどのように進化しているかということだ。例えば、今日私たちが変分アルゴリズムを使用しているのは、それがNISQ時代に最適なソリューションのひとつだからです。

今のような制約がなくなれば、アルゴリズムの種類も大きく変わると思う。だから、バリエーション・アルゴリズムは過去のものになるかもしれないし、こんなことを言ったら誰かに嫌われるかもしれない。それは、私たちが今日作ろうとしているマシンを構築することです。だからそれが必要で、一歩一歩進む必要がある。でも、10年後に変分アルゴリズムを使っているとは思わない。では、私たちがプラットフォームに投資したこれらの作業はすべて無駄になってしまうのでしょうか?そうではなく、機能する抽象化レイヤーがあり、そこから抽象化され、すべての複雑性から隠されているからです。

ユヴァル:では、私が聞いたと思うことをはっきりさせておきましょう。もし私がアルゴリズムを持っていたら、それをあなたに提出することができます。まず、あなたが挙げた例で、20から25の異なるアルゴリズムでそれを実行することができます。そして、それぞれのコストとパフォーマンス、レスポンスタイムを示したレポートを私に渡してください。それに基づいて、私に最適なアルゴリズムを選択し、本番で使用することができます。それでいいんですか?

セルジオ:それもひとつのやり方だが、最も一般的なやり方は、「この問題を解決したい。あなたが持っている最善の解決策を教えてください。そうすれば、解決策は1つしかない。そうすると、5ヵ月後には、ハードウェア・プロバイダーや開発者によってアップデートされたアレゴリーによって、新しいコンピュータを使った新しいアルゴリズムが開発されているかもしれない。そして、より上位にランキングされるようになる。グーグルの検索結果のようなものを想像してほしい。そして、それは生きていて、結果はこの特定のキーワードに対して変化し続ける。消費者としては、特定の契約を結んでいるこのAPIと統合するだけで、独自のパイプラインと統合することができます。すべてのプラットフォームから最高のソリューションを得ることもできるし、あなたが言うように、すべてを提供することもできる。どれを選ぶか、どの結果を残したいかを決めるんだ。

A社B社C社を使って、アニーリングや超伝導など、さまざまなソルバーを比較してください。ですから、ある金融業界に特化した企業が、ある有名なアルゴリズムを使用していて、そのソルバーが微調整や微調整を施しただけで、他の企業より優れた結果を出すということもあり得ます。それはそれで構わないし、我々もそれを活用したい。これは最終消費者の意見です。あなたがアルゴリズム開発者なら、マーケットプレイスの反対側からプラットフォームを見て、反対側から、プラットフォームで利用可能なすべての問題を見ることができます。そして、この問題に対する私の解決策はこうだ、と言うことができる。

私はユーザーから詳細なデータをこのような方法で、このようなフォーマットで得ようと思っています。私は前に述べたようなフレームワークを使うこともできますし、ゼロから独自のものを構築し、それをプラットフォームに入れることもできます。ハードウェア・プロバイダーとの独自の契約を使うこともできますし、独自のものを使うこともできます。要件にもよりますが、ハードウェア・プロバイダーに会社を定義し、そのソルバーがプラットフォームに入ってきます。1年後には、ソルバーが時代遅れになっているかもしれません。私たちは毎月、あるいは四半期ごとにこのような事態を目の当たりにしています。ハードウェア会社がシステムを廃止したり、キューの処理方法を変更したり、構築方法を変更したりと、さまざまなことが起こり得るのです。Githubのリポジトリに新しいコミットをするだけで、自動的にシステムやプラットフォームが更新され、検証やビルドが行われます。量子アルゴリズムの継続的インテグレーション・プラットフォームになるのです。つまり、テスト、ベンチマーク、配信、配布として使うことができるのです。 

ユヴァル:予測について少しお話ししましょう。古典的な世界や大手クラウド・プロバイダー、AWS、Azure、Googleクラウドを見ると、それらのサービスを複数の方法で利用することができます。1つは、「EC2サーバーがあればそれでいい」と容量を購入する方法、もう1つは、NLPやジオタギングなどのAPIを利用する方法です。量子の場合、どちらが主流になると思いますか?容量を売るのか、それとも特定の量子サービスを実行するAPIを売るのか。

セルジオ:結局のところ、クラウド・プロバイダーの視点から見れば、すべてはキャパシティを売っているのだと思います。AWSを例にとると、これは私がQapitanを説明するときに使う話のひとつです。Sagemakerというデータサイエンティスト向けのツールがあり、ノートブックやモデルを構築することができます。システム管理者は必要ありませんし、これらのAPIと統合するだけで、NLPやテキスト分析、テキスト読み上げ、音声テキスト書き起こしなど、あらゆる種類のことができます。しかし結局のところ、AWSが望んでいるのは、さまざまな抽象化レイヤーやビジネス・コーポレート・エンドを構築するレイヤーを持つAWSのサーバーを利用することだ。しかし結局のところ、あなたはAWSのサーバーを使っているのです。請求することもできるし、マシン単位で支払うこともできる。

スクリプトの実行者で支払うこともできる。サーバーレスのオフセットの世界のように、APIで支払うこともできる。しかし結局のところ、すべてはキャパシティを売ることになる。あなたが挙げたような大手企業やその先の企業は、ロックインを構築し、独自のモードを構築するゲームに参加していると思います。そのため、私たちは彼らのキャパシティを買っています。少なくとも、それらをすべて取り込む勝利のアーキテクチャが何なのかが判明するまでは。最終的には、超伝導が勝つか、フォトニックコンピュータが勝つか、1つかもしれないし、2つかもしれないし、いくつかあるかもしれませんが、量子コンピュータにおいて、最大で1つ、あるいは2つの支配的なアーキテクチャが存在することになるでしょう。それが5年後なのか、10年後なのか、15年後なのか。それは5年後なのか、10年後なのか、15年後なのか。AWS、グーグル、IBMがやっていることは、もちろん賭けに出て、容量を売ろうとしていることです。もう一方の側面では、コンサルタントであるなら、また、IBMやAWSのような大手企業であるなら、そのようなことはしません。もしあなたがコンサルタントなら、もしあなたが量子コンサルティング会社なら、古典的なソフトウェア・コンサルティング会社と同じ経済学と同じ数字で勝負することになる。少しリスクが高く、不確実性が高いですが、結局のところ、経済学は同じです。量子エンジニアを売るのであれば、可能な限りそれを製品化しよう。プロセスを最適化し、あるものは試作し、あるものは抽象化する。しかし、あなたはプロジェクトを売っているのです。

そのちょうど真ん中がAPIの販売だ。私たちが売ろうとしているのは容量ではありません。私たちが売ろうとしているのは、オンデマンドのインテリジェンスです。IBMは量子分を販売し、グーグルやAWSは独自のコンピュータを構築する。コンサルティング会社は、より良いアルゴリズムを構築し、より良いモードを構築し、より大きな契約を獲得するでしょう。

ユヴァル:来年、2022年について考えているのであれば、2022年の量子コンピューティング業界をどう予測しますか?

セルジオ:それは難しいね。ポッドキャストに戻って聞いて、ああ、あいつを見てみろと言えるからね。彼は何を言っているのかまったくわからなかった。私たちがやっていることがいかに指数関数的であるかを考えると、今、私たちの業界でどれだけの人が働き、常に画期的なことを生み出していることか。量子的な優位性とか、量子的な優位性という意味での優位性というわけではありませんが、量子的なアルゴリズムをシステムに取り入れることのメリットを見いだすために、私たちは非常にクリエイティブになっていくと思います。繰り返しになりますが、科学的な観点、研究的な観点からは、私たちは等級について話しています。しかし、その中間には、必ずしも古典的なアルゴリズムよりも優れている必要はないけれど、環境に優しいとか、実行コストが安いとか、実装面積が少なくて済むとか、精度が少し高いとか、いろいろなことを組み合わせることができるとか、いろいろなグレーゾーンがあります。

現在、多くの研究や統合に関する研究が行われており、来年には科学的な側面からそのようなことが言われるようになると思う。そして産業界では、統合が進むと思います。私の予想では、さらに多くの動きがあると思います。今年すでに見られたように、公的資金を目的とした一時的なものから、M&Aや投資サイドの成長など長期的なものまで、企業が一緒になって何かをすることが増えるでしょう。ですから、明るい未来が待っていると思います。

ユヴァル:素晴らしい。では最後に、価格についてもう1つ質問させてください。量子コンピュータの価格、あるいは量子コンピュータの使用価格は、人々が生産に移行することを考え始めることができる程度にはすでに競争力があると感じますか?

セルジオ:私は後者だと思う。純粋に探索的か、ビルディング・ブロックです。量子アルゴリズムの実行は非常に高価で、1分あたりの報酬やアルゴリズムの前に立つことができる1分あたりのコストのためだけではありません。しかし、今日のあなたのモデルは、3ヵ月後には完全に時代遅れになっているでしょう。誰かが新しい論文を発表し、それまで使っていたアルゴリズムを破壊し、まったく違うものを提案する。それはそれで構わないし、そうやってディープテクニックを発展させ、業界を発展させていくんだ。しかし、その意味では、分単位の価格やプラットフォーム価格の不確実性に基づいて、より高価になるのです。だから、全体的に高いんだ。今のところ、量子力学は大企業だけのものだと思いますが、私たちが目指しているのは、量子力学を民主化すること、あるいは人間化することです。

ユヴァル:ではセルジオさん、あなたの仕事についてもっと知りたい人は、どうやって連絡を取ればいいんですか?

セルジオLinkedInで簡単に私を見つけることができます。彼は私たちの会社のQapitan.comを見つけることができます。Twitterの@PirateCTOでもフォローできます。それが私がしばらくの間続けていることです。Sergio Gagoと書いてくれれば、すぐに見つかるよ。

ユヴァル:素晴らしい。今日はありがとうございました。

セルジオ: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。

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