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量子コンピュータの可能性を最大限に引き出すための3つの鍵
20世紀、量子物理学はレーザーとトランジスタの発明をもたらし、私たちの日常生活に劇的なインパクトを与えた。そして21世紀、量子物理学は量子コンピューターという、もうひとつの劇的な革命をもたらそうとしている。量子コンピューターは、古典的なコンピューターでは決して実行できないアルゴリズムを合理的な時間で実行することができる。これらのアルゴリズムは、化学、金融、輸送、サイバーセキュリティーなどに劇的なインパクトをもたらすと期待されている。
このようなブレークスルーを達成するチャンスは、大手企業によって捉えられている。実際、ガートナー社は、2023年までに20％の組織が量子コンピューティング・プロジェクトに予算を投じると予測している。
量子アルゴリズムの開発には何が必要で、量子の地殻変動的な利点を実現するためには、どの分野で改善が必要なのだろうか？ハードウェア、ソフトウェア、そして人材だ。
ハードウェア量子アルゴリズムは量子コンピューター上で実行され、グーグル、IBM、ハネウェル、インテルなどの大手企業が競って量子コンピューターの開発に取り組んでいる。現在、最大の量子コンピューターは数十量子ビット（量子ビット）を搭載しており、この数は今後数年で桁違いに増えると予想されている。個々の量子ビットのエラー率、接続性、クロストーク、ゲートの種類や数など、実装の違いによる他の次元の違いもある。より強力で有用なアルゴリズムは、より多くの量子ビットとより低いエラー率を必要とする。今日、アルゴリズムは、各モデルが提供するものを利用し、その制限を克服するために、各特定のモデルに合わせて調整されなければならない。
ソフトウェア：量子ソフトウェアは、個々の量子ビットの相互接続や量子ゲートの動作を定義する。これはFPGAのプログラミングに似ている。NAND、AND、NOT、XORなどの論理ゲートがどのように接続されているかをコードで定義する。
今日、量子プログラミングは主にゲートレベルで行われている。これには一連の大きな問題がある。量子ビットが5個や10個であればゲートレベルのプログラミングは可能かもしれないが、数十個、近い将来には数百個、数千個の量子ビットを使ってアルゴリズムを作成することは事実上不可能である。そのような回路を効率的に設計することも、回路を与えられた場合にそれを理解することも、それを維持することさえ不可能である。この問題は、あるアルゴリズムをあるコンピュータから別のコンピュータに移植しようとすると、さらに複雑になる。コンピュータの特性はそれぞれ異なるため、ある種類のマシンでうまく動作したアルゴリズムを別のマシンでうまく動作するように修正するのは大仕事である。
このような困難があるため、量子ソフトウェアチームは、他のチームが既に書いたアルゴリズムや、特定のソフトウェア環境に付属しているアルゴリズムに小さな変更を加えることに頼ることが多い。これは、既存のアルゴリズムに少し手を加える分には有効かもしれないが、新しいアルゴリズムを作成したり、既存のアルゴリズムに大幅な変更を加えたりする必要性には対処できない。
人々：量子プログラミングは古典的なプログラミングとは異なる。今日の量子プログラミング手法を考えると、量子ソフトウェアエンジニアは希少な存在だ。彼らは量子情報理論を理解し、量子物理学の知識を持ち、線形代数を使いこなす必要がある。その結果、量子ソフトウェア・エンジニアは通常、主要大学の博士課程を卒業した者である。これは2つの大きな問題を引き起こす。1つ目は、そのような資格を持つ人材の供給が限られているため、企業が新たに創設した量子コンピューティング・グループの空席を埋めるのに苦労していることだ。もう1つは、量子アルゴリズムには量子エンジニアだけでなく、その分野に特化した専門家も必要だということだ。例えば、量子ファイナンス・アルゴリズムにはオプション・プライシングの専門家が必要かもしれない。製薬アルゴリズムには分子化学の専門家が必要かもしれない。量子ソフトウェアに要求される知識は、そのようなドメインの専門家を量子ソフトウェアチームに統合することを非常に困難にしている。
これらの問題の解決策は何だろうか？ハードウェアを改善するだけでは解決しない。むしろ、より優れたハードウェアが問題を加速させ、浮き彫りにするかもしれない。例えば、IBMは65量子ビットのハイエンド量子マシンを提供しているが、来年には433量子ビット、2023年には1000量子ビットを超えると予想している。
ハードウェアの進歩を考えると、重要な分岐点はソフトウェアである。今日のゲートレベルのソフトウェア開発手法は、量子ビットが数十個以下であれば許容できるかもしれないが、数千個、あるいはそれ以上の規模に拡張することは事実上不可能である。
次世代の量子ソフトウェア・プラットフォームに求められる主な要件とは？
高レベルの記述言語。VHDLによって電子回路設計者が回路の望ましい動作を表現できるように、量子エンジニアは、実現したいことを高レベルで記述し、その記述を自動的に量子回路に合成してもらいたいのだ。
制約の定義。量子技術者は、最小限の量子ビット数で回路を作りたい、あるいは少なくとも使用できる量子ビット数に上限を設けたいと考えることがある。また、回路の深さ（アルゴリズムのステップ数）が重要な場合もある。また、ある精度が望まれる場合もあれば、より低い精度が許容される場合もある。量子ソフトウェアエンジニアは、これらの制約を指定し、それを満たすことができなければなりません。
リソースの見積もり。大規模な量子プロジェクトに着手する前に、チームはその実行にどのような量子コンピュータが必要になるかの見積もりを求めている。特定のオプション価格決定アルゴリズムを実行するには、何個の量子ビットが必要なのか？量子コンピューターは複雑な分子をシミュレートするのに十分な性能を持っているのだろうか？量子コンピュータのリソースの見積もりは、プロジェクトに着手する前に、行き詰まりを発見するための素晴らしい方法です。
デバッグと解析。量子回路は複雑であり、今後さらに複雑になっていくだろう。今日、最も強力な古典的スーパーコンピューターでさえ、約40量子ビット以上のシミュレーションには限界がある。ソフトウェア・プラットフォームは、設計者が既存の回路をデバッグ、解析、修正できるようにする必要がある。
コードの再利用を促進する。複雑なソフトウェア・プロジェクトは、高層ビルのように各フロアが下のフロアの上に成り立っている。量子プログラマーが、毎回ゼロから始めるのではなく、既存のコードを再利用できる環境を作ることで、より高度な作業を短時間で完了させることができる。
古典と量子のハイブリッドコードをサポートする。量子コンピュータは素晴らしいが、古典的なコンピュータの方が優れていることもたくさんある。理想的なアプローチは、古典的なプロセッサーと量子プロセッサーを連動させることであり、そのため、このようなハイブリッド・アルゴリズムを作成できる開発環境が望まれる。
幸いなことに、こうした要件を満たすソフトウェア・プラットフォームが市場に出てきている。例えば、Classiq Technologiesの新しいプラットフォームは、エンジニアが必要な制約条件だけでなく、望ましい動作も定義できる高水準言語を提供し、要件と制約条件の両方を満たす回路を合成する。Classiqプラットフォームを利用することで、従来は設計が不可能であった、あるいは少なくとも非常に非現実的であった回路で、現実の問題を解決できるようになったと顧客は報告しています。
このアプローチの主な利点は、人の問題、つまりドメイン固有の専門家を量子チームに統合する必要性にも役立つことだ。高水準のモデリング言語を提供することで、専門家はゲートレベルのコーディングに煩わされることなく、目の前の問題に集中することができる。
量子力学の未来は非常に明るく、最近のハードウェアとソフトウェアの進歩によって、現実世界の問題を解決する上で大きな価値を提供することに近づきつつある。
20世紀、量子物理学はレーザーとトランジスタの発明をもたらし、私たちの日常生活に劇的なインパクトを与えた。そして21世紀、量子物理学は量子コンピューターという、もうひとつの劇的な革命をもたらそうとしている。量子コンピューターは、古典的なコンピューターでは決して実行できないアルゴリズムを合理的な時間で実行することができる。これらのアルゴリズムは、化学、金融、輸送、サイバーセキュリティーなどに劇的なインパクトをもたらすと期待されている。
このようなブレークスルーを達成するチャンスは、大手企業によって捉えられている。実際、ガートナー社は、2023年までに20％の組織が量子コンピューティング・プロジェクトに予算を投じると予測している。
量子アルゴリズムの開発には何が必要で、量子の地殻変動的な利点を実現するためには、どの分野で改善が必要なのだろうか？ハードウェア、ソフトウェア、そして人材だ。
ハードウェア量子アルゴリズムは量子コンピューター上で実行され、グーグル、IBM、ハネウェル、インテルなどの大手企業が競って量子コンピューターの開発に取り組んでいる。現在、最大の量子コンピューターは数十量子ビット（量子ビット）を搭載しており、この数は今後数年で桁違いに増えると予想されている。個々の量子ビットのエラー率、接続性、クロストーク、ゲートの種類や数など、実装の違いによる他の次元の違いもある。より強力で有用なアルゴリズムは、より多くの量子ビットとより低いエラー率を必要とする。今日、アルゴリズムは、各モデルが提供するものを利用し、その制限を克服するために、各特定のモデルに合わせて調整されなければならない。
ソフトウェア：量子ソフトウェアは、個々の量子ビットの相互接続や量子ゲートの動作を定義する。これはFPGAのプログラミングに似ている。NAND、AND、NOT、XORなどの論理ゲートがどのように接続されているかをコードで定義する。
今日、量子プログラミングは主にゲートレベルで行われている。これには一連の大きな問題がある。量子ビットが5個や10個であればゲートレベルのプログラミングは可能かもしれないが、数十個、近い将来には数百個、数千個の量子ビットを使ってアルゴリズムを作成することは事実上不可能である。そのような回路を効率的に設計することも、回路を与えられた場合にそれを理解することも、それを維持することさえ不可能である。この問題は、あるアルゴリズムをあるコンピュータから別のコンピュータに移植しようとすると、さらに複雑になる。コンピュータの特性はそれぞれ異なるため、ある種類のマシンでうまく動作したアルゴリズムを別のマシンでうまく動作するように修正するのは大仕事である。
このような困難があるため、量子ソフトウェアチームは、他のチームが既に書いたアルゴリズムや、特定のソフトウェア環境に付属しているアルゴリズムに小さな変更を加えることに頼ることが多い。これは、既存のアルゴリズムに少し手を加える分には有効かもしれないが、新しいアルゴリズムを作成したり、既存のアルゴリズムに大幅な変更を加えたりする必要性には対処できない。
人々：量子プログラミングは古典的なプログラミングとは異なる。今日の量子プログラミング手法を考えると、量子ソフトウェアエンジニアは希少な存在だ。彼らは量子情報理論を理解し、量子物理学の知識を持ち、線形代数を使いこなす必要がある。その結果、量子ソフトウェア・エンジニアは通常、主要大学の博士課程を卒業した者である。これは2つの大きな問題を引き起こす。1つ目は、そのような資格を持つ人材の供給が限られているため、企業が新たに創設した量子コンピューティング・グループの空席を埋めるのに苦労していることだ。もう1つは、量子アルゴリズムには量子エンジニアだけでなく、その分野に特化した専門家も必要だということだ。例えば、量子ファイナンス・アルゴリズムにはオプション・プライシングの専門家が必要かもしれない。製薬アルゴリズムには分子化学の専門家が必要かもしれない。量子ソフトウェアに要求される知識は、そのようなドメインの専門家を量子ソフトウェアチームに統合することを非常に困難にしている。
これらの問題の解決策は何だろうか？ハードウェアを改善するだけでは解決しない。むしろ、より優れたハードウェアが問題を加速させ、浮き彫りにするかもしれない。例えば、IBMは65量子ビットのハイエンド量子マシンを提供しているが、来年には433量子ビット、2023年には1000量子ビットを超えると予想している。
ハードウェアの進歩を考えると、重要な分岐点はソフトウェアである。今日のゲートレベルのソフトウェア開発手法は、量子ビットが数十個以下であれば許容できるかもしれないが、数千個、あるいはそれ以上の規模に拡張することは事実上不可能である。
次世代の量子ソフトウェア・プラットフォームに求められる主な要件とは？
高レベルの記述言語。VHDLによって電子回路設計者が回路の望ましい動作を表現できるように、量子エンジニアは、実現したいことを高レベルで記述し、その記述を自動的に量子回路に合成してもらいたいのだ。
制約の定義。量子技術者は、最小限の量子ビット数で回路を作りたい、あるいは少なくとも使用できる量子ビット数に上限を設けたいと考えることがある。また、回路の深さ（アルゴリズムのステップ数）が重要な場合もある。また、ある精度が望まれる場合もあれば、より低い精度が許容される場合もある。量子ソフトウェアエンジニアは、これらの制約を指定し、それを満たすことができなければなりません。
リソースの見積もり。大規模な量子プロジェクトに着手する前に、チームはその実行にどのような量子コンピュータが必要になるかの見積もりを求めている。特定のオプション価格決定アルゴリズムを実行するには、何個の量子ビットが必要なのか？量子コンピューターは複雑な分子をシミュレートするのに十分な性能を持っているのだろうか？量子コンピュータのリソースの見積もりは、プロジェクトに着手する前に、行き詰まりを発見するための素晴らしい方法です。
デバッグと解析。量子回路は複雑であり、今後さらに複雑になっていくだろう。今日、最も強力な古典的スーパーコンピューターでさえ、約40量子ビット以上のシミュレーションには限界がある。ソフトウェア・プラットフォームは、設計者が既存の回路をデバッグ、解析、修正できるようにする必要がある。
コードの再利用を促進する。複雑なソフトウェア・プロジェクトは、高層ビルのように各フロアが下のフロアの上に成り立っている。量子プログラマーが、毎回ゼロから始めるのではなく、既存のコードを再利用できる環境を作ることで、より高度な作業を短時間で完了させることができる。
古典と量子のハイブリッドコードをサポートする。量子コンピュータは素晴らしいが、古典的なコンピュータの方が優れていることもたくさんある。理想的なアプローチは、古典的なプロセッサーと量子プロセッサーを連動させることであり、そのため、このようなハイブリッド・アルゴリズムを作成できる開発環境が望まれる。
幸いなことに、こうした要件を満たすソフトウェア・プラットフォームが市場に出てきている。例えば、Classiq Technologiesの新しいプラットフォームは、エンジニアが必要な制約条件だけでなく、望ましい動作も定義できる高水準言語を提供し、要件と制約条件の両方を満たす回路を合成する。Classiqプラットフォームを利用することで、従来は設計が不可能であった、あるいは少なくとも非常に非現実的であった回路で、現実の問題を解決できるようになったと顧客は報告しています。
このアプローチの主な利点は、人の問題、つまりドメイン固有の専門家を量子チームに統合する必要性にも役立つことだ。高水準のモデリング言語を提供することで、専門家はゲートレベルのコーディングに煩わされることなく、目の前の問題に集中することができる。
量子力学の未来は非常に明るく、最近のハードウェアとソフトウェアの進歩によって、現実世界の問題を解決する上で大きな価値を提供することに近づきつつある。
