コース紹介

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このコースについて

量子コンピューティングの実践へようこそ - 今日の量子コンピュータとその可能性を最大限に活用する方法に焦点を当てたコースです。本書では、量子コンピューティングの現実的な潜在的ユースケースに加え、100量子ビット以上の量子プロセッサーを動作させ、実験するためのベストプラクティスも取り上げている。

量子ユーティリティ

量子コンピューターにとってエキサイティングな時期だ。長年にわたる理論的、実験的な研究開発の結果、量子コンピュータは古典的なコンピュータと競合し、 実用性を発揮できる段階に近づいている。

ユーティリティは、意味のあるタスクに関して量子コンピュータが従来のコンピュータよりも優れていることを指す量子優位性とは異なります。古典的なコンピューターは驚異的なパワーと適応力を持っているが、量子コンピューターはまだそれに勝てないということだ。私たちは、計算ハードウェアだけでなく、古典的なコンピュータのアルゴリズムにおいても、古典的な計算の進歩を何十年も見てきた。

一方、量子コンピューティングは発展段階が異なる。量子コンピューティングは、量子力学的システムの制御に極端な要求を突きつけ、今日の技術の限界を押し広げる。しかし、量子コンピュータが特定のタスクにおいて、古典的な計算方法と競争力を持ち始めていることを示唆する兆候が見られつつあり、これは量子ユーティリティとして知られる量子コンピュータの技術進化における自然なステップである。

技術が進歩し、量子コンピューティングの新しい手法が開発されれば、量子コンピューティングの利点はますます顕著になるだろう。そうなると、古典コンピューティングとの相互作用が行ったり来たりすることになるだろう：量子コンピューティングのデモンストレーションが行われ、古典コンピューティングがそれに応え、量子コンピューティングがまた新たな展開を見せ、このパターンが繰り返される。そしていつの日か、量子コンピュータの性能が古典的な性能に及ばなくなったとき、私たちは量子の優位性を見たという仮説を立てるだろう！古典的なコンピュータの不可能性の結果を証明すること自体、私たちの知る限り、不可能なほど難しい問題である。

自然の模倣

古典シミュレーターとは、物理システムをシミュレートする古典コンピューター上で動作するコンピュータープログラムのことで、量子力学システムを予測することができる。しかし、古典的なシミュレーターは量子ではないので、量子システムを直接エミュレートすることはできない。その代わりに、数学的な計算を使って量子の挙動を近似している。シミュレートされるシステムのサイズが大きくなるにつれて、これに必要なオーバーヘッドは劇的に増大し、古典的にシミュレートできる量子システム、シミュレートに要する時間、結果の精度に限界が生じる。

一方、量子コンピュータは量子システムをより直接的にエミュレートすることができ、その結果、システムのサイズが大きくなるにつれて、必要なオーバーヘッドが大幅に改善される。実際、これはリチャード・ファインマン（Richard Feynman）が 1980s、量子コンピュータの可能性を最初に調査するきっかけとなったアイデアである。これについては、また後ほど！

IBM® 研究者らは2023年に論文を発表し、特定の物理モデルをシミュレートする上で、量子コンピュータが最先端の古典的技術と互角に戦えることを初めて実証した。その成果は、従来のコンピュータ上で動作する高度な手法でも再現可能ではあるが、この手法は総当たり法アルゴリズムを上回る結果を出しただけでなく、（厳密ではなく、予測結果も一致しない）さまざまなシミュレーション手法を比較するための新たな基準点も提供している。

より大規模な量子プロセッサへの注力

IBM の量子ハードウェアを以前ご利用になった方は、以前一般公開されていた小型のプロセッサが利用できなくなり、代わりに100キュービット以上の大型プロセッサが提供されるようになったことに気づかれたかもしれません。そのような小型のプロセッサは、古典的な手法で容易にシミュレーションできる。つまり、これらは技術の進歩における一般に利用可能な「足がかり」ではあったものの、量子技術の有用性を実証することは到底できなかった。なぜなら、これらを使って行えることは、すべて古典的なシミュレーションでも同様に容易に行えたからである。

しかし、量子ビット数が100個程度になると、状況は一変する。一般的に、この規模の量子プロセッサは、もはや古典的な方法ではシミュレートできなくなっている。これはある種の転換点であり、量子コンピューティング技術が、従来の計算機を凌駕する可能性を秘めた新たな時代へと突入することを意味している。 IBM はこの分野に注力することを選択しました。つまり、量子計算能力を追求し、将来的には量子優位性の実現を目指しているのです。

我々は、ユーザーがこれらの新しいデバイスの可能性を最大限に活用し、実験し、その限界に挑戦し、現在開発中の次世代量子プロセッサーに学んだ教訓を引き継ぐことを奨励する。このコースの目的は、それを可能にすることである！

聴衆とコースの目標

このコースは、量子コンピュータ向けの新しいアプリケーションの開発を目指す方、現在の量子コンピューティングに関する取り組みを拡大したい方、あるいはワークフローの中で量子プロセッサを活用する方法を学びたい方を対象としています。これには、物理学者やコンピュータ科学者だけでなく、エンジニア、化学者、材料科学者、そして量子コンピューティングのハードウェアを習得することに興味を持つあらゆる人々も含まれます。

コースはハンズオンで、量子コンピューターの実用的な使用に焦点を当てる。以下のようなトピックとスキルがある：

IBM Quantum Compute Service を通じて、量子プロセッサ上でユーティリティ規模のジョブを実行する
エラー軽減テクニックを使ってハードウェアの結果を改善する
近い将来の量子コンピューターの応用分野

このコースでは量子コンピューティングの入門理論は扱わず、量子ビットと量子回路についての基本的な知識を前提とする。本プラットフォームの 「量子情報の基礎」 コースは、この内容をカバーしており、量子コンピューティングを初めて学ぶ方には、まずこのコースをお勧めする。

計算の物語

量子コンピューターは開発の初期段階にあるエキサイティングな新技術だが、それは数千年前にさかのぼる物語の1章にすぎない。それは、 計算と 物理的世界との多面的なつながりの物語である。

古代からの計算装置

古来より、私たち人類は、コミュニケーション、建設、商業、科学、その他の生活の側面を可能にするために、 計算を実行すること、言い換えれば、一定の規則と制約に従って情報を処理することを必要としてきた。私たちは物理的な世界に助けを求め、独創的な発見によって計算を助ける装置を作り上げてきた。

はるか昔、木や骨、結び目のあるロープで作られた装置は、情報を保存し、計算を容易にした。レバー、歯車、その他の機械から作られた機械装置は、初期の天文時計から計算機、そして車輪や回転円盤を使って方程式を解く微分解析器のような高度な計算装置へと発展した。文字を書くという技術も、そうでなければできない計算をできるようにすることで、この物語において重要な役割を果たしている。

今日のコンピューターといえば、電子デジタル・コンピューターを思い浮かべがちだ。電子デジタル・コンピュータが初めて作られたのは、 1940s。 (対照的に、シュメールのそろばんは紀元前2700年から2300年の間に発明されたと考えられている）それ以来、技術は劇的に進歩し、コンピューターはどこにでもあるようになった。家庭や職場、そしてそれらの間を移動する乗り物にもあり、多くの人がどこへ行くにも携帯している。

また、強力な古典的プロセッサを並列に接続した大規模な集合体であるスーパーコンピュータもある。難題を解決するために人類が作り上げた最高のツールのひとつであり、そのパワーと信頼性は進化し続けている。しかし、それでも、これらの巨大な計算機でさえも、これらの問題の本質的な計算の難しさのために、決して解くことができない重要な計算問題がある。

物理世界への接続

コンピューターには多くの用途がある。コンピュータの重要な用途のひとつは、物理的な世界について学び、そのパターンをよりよく理解することである。このカテゴリーにおける歴史的な用途には、日食や潮の満ち引きの予測、天体の動きの理解、（最近では）爆発のモデル化などがある。今日、コンピュータのない物理学研究室はほとんどない。

より一般的に言えば、物理学と計算は常に絡み合ってきた。情報には媒体が必要であり、計算するためには物理的な世界を何らかの形で利用する必要がある。コンピューター科学者（そしてIBMの社員）であるロルフ・ラウンダーは、情報は物理的なものであり、物理的な表現によってのみ存在することを数十年前に認識していた。 ランダウアーの原理は、情報と熱力学の法則との関連性を確立しているが、実際には多くの関連性がある。

物理世界を理解することは、学問としての物理学の目的である。物理世界を理解することで、私たちは計算を助ける新しいテクノロジーを利用することができ、それらを通して物理世界について学び続けることができる。

ムーアの法則

ムーアの法則とは、集積回路の最大トランジスタ数が約2年ごとに倍増するという観測である。過去50年ほどの間、私たちはこの傾向を観察してきただけでなく、その結果も享受してきた。チップ上のトランジスタの数が増えれば、より複雑な計算を高速に実行できるようになる。だからこそ、コンピューターは時代とともにますます高性能になってきたのだ。

しかし、ムーアの "法則 "は、必然的に終わりを告げようとしている。これがいつ起こるかについては専門家の間でも意見が分かれており、すでに起こっているという意見もある。しかし、コンピューティング・コンポーネントの小型化には理論的な限界があるため、それが必然的に終わることは確かだ。トランジスタを原子より小さくすることはできない！大げさに聞こえるかもしれないが、これが私たちが近づいている壁なのだ。

解決策は、諦めて「まあ、これ以上のものは望めないだろう」と言うことではないこれは人間の本性に反している。その代わりに、私たちは物理的な世界から新たな計算ツールを探さなければならず、そこで量子コンピューティングの出番となる。

量子コンピューティング

量子力学と計算

量子力学は20世紀初頭に発見され、すでに計算において重要な役割を果たしている。実際、量子力学の理解は、現代のコンピューターを可能にした部分もある。例えば、量子力学がなければ、ソリッドステート・ハードディスク・ドライブが発明されたとは考えにくい。

理論上の量子コンピューティング

リチャード・ファインマンが1982年に量子コンピュータの概念を初めて提唱したとき、彼の焦点は量子力学系のシミュレーションだった。しかし、世界の量子力学的記述に従って動作するコンピューターがあれば、そのシステムを直接エミュレートできるかもしれない。

今日、これは量子コンピューティングの最も有望な手段のひとつである。私たちの理解では、自然は古典的なものではなく、量子的なものだ。だから、量子コンピューターはそれを理解するための貴重なツールになるかもしれない。一方、古典的なコンピューターは、自然界で実際に起こっていることを近似することしかできない。近似は非常に限られたものでしかない。

これを考える一つの方法は、風洞実験に例えてみることです。流体力学は、数学的にシミュレーションや予測を行うのが極めて難しいことで知られている。例えば、風の中を走る車をシミュレーションするのはコストがかかりすぎて非現実的であるため、自動車メーカーは実際に風を吹き出す風洞を建設し、そこで車を走らせて性能をテストしている。つまり、彼らは風をシミュレートするのではなく、実際に作り出しているのです。物理世界を研究するために量子コンピュータを構築するのは、風が自動車にどのような影響を与えるかを研究するために風洞を建設するようなものだ。量子コンピュータは、自然の法則に従って動作するため、分子レベルでその法則を直接再現することができる。つまり、数式や計算を通じて自然をシミュレートするのではなく、自然そのものを再現しているのだ。

また、ファインマンのアイデアに追随した人たちもいた。彼らは、このアイデアを、すでに開発が進んでいた量子情報理論と結びつけた。そして、これらのアイデアを、すでに開発が進められていた量子情報の理論と結びつけた。 量子情報と量子計算の分野が誕生したのである。それ以来、量子力学は豊かで学際的な研究分野へと発展し、通信、計算、暗号に関わるさまざまな理論的設定において、古典的な情報や計算よりも量子力学が持つ数多くの利点が明らかにされてきた。

量子コンピューティングの実践

現実的には、この種の理論的な利点を現実世界の利点に変えるには、2つのことが必要である。

古典的なコンピューターと違って、量子コンピューターをポケットに隠し持っている人はいない。ごく最近まで、量子コンピュータの実験をしようと思えば、（通常は大学や研究施設の地下にある寂しい研究室で）自分で量子コンピュータを作り、メンテナンスしなければならなかった。 (通常、大学や研究施設の地下にある悲しい研究室で）自分で作り、維持しなければならなかった。もはやそうではない。 2016年、 IBM Quantum®は初の量子プロセッサーをクラウド上に導入した。 5量子ビットしかなく、エラー率もかなり高かった。以下に、この技術の現状を要約する。

量子コンピューターを作るだけでなく、それを効果的に使うための方法論も開発する必要がある。量子アルゴリズムや量子プロトコルの理論的な進歩は、その可能性の高さを示唆しているが、量子コンピューティングの実用的な利用法を見出すという課題は、まだ私たちの前に立ちはだかっている。今日の量子コンピューターは、理論的な利点を実用的な利点に変えるために必要な耐障害性計算をまだ実行できない。しかし、それらは古典的なコンピューター・シミュレーションの域を出ないものであり、我々はこの事実を計算能力のために活用することを目指すかもしれない。

このような進歩によって、私たちは計算のための新しいツールを手に入れたことに気づく。

潜在的な応用

量子コンピューターが風を受けた自動車の性能を研究するのに役立つとは予想されていない。しかし、バッテリーの設計やある種の化学反応など、量子コンピューターが自然をエミュレートする能力が量子的な優位性につながる可能性のある物理プロセスは他にもある。もっと一般的に言えば、最先端のスーパーコンピューターにとってさえ難しすぎる、あるいはコストがかかりすぎる問題はたくさんある。量子コンピューターは、そのすべてに解決策を提供するわけではないかもしれないが、いくつかの解決策を提供する可能性はある。

以下の3つの応用分野は、量子エラー訂正とフォールトトレランスを実装する前の、ノイジー量子コンピューティング分野のターゲットである。

最適化
自然のシミュレーション
データから構造を見つける（機械学習を含む）

これらのトピックについては、コースの後半で詳しく説明する。

技術の最新状況

量子コンピュータの構築は技術的に困難な挑戦であり、小型量子コンピュータが公開されてからまだ8年しか経っていない。この8年間で、私たちは多くの面で進歩を遂げた。

IBM、100量子ビットを超える量子プロセッサーがクラウドからアクセスできるようになった。しかし、重要なのはプロセッサーのサイズだけではない。ゲートの品質も劇的に改善され、フォールト・トレラント・システムの構築に邁進する一方で、量子システムに内在するエラーを低減・軽減する方法も導入してきた。規模、品質、 スピードという 3つの基本的な指標は、パフォーマンスの向上を追跡するために不可欠である。

サイズ。 クビットの数が多いほど良いのは明らかですが、それは数を増やしても性能が低下しない場合に限ります（性能が低下することもあります）。実際には、望まない時にクロストークによって互いに干渉しない、より多くの高品質な量子ビットが必要なのです。量子ビット同士の接続方法も重要であり、その最適な方法を確立することは、超伝導量子ビット回路にとっての課題となっている。
品質だ。 経時的な性能向上を追跡するために、我々が観測しているもう一つの重要な指標は、2量子ビットゲートの忠実度である。単一量子ビット上で動作するゲートは、2量子ビットゲートほどエラーを起こしやすくない。 (2量子ビットゲートはまた、量子ビット間のもつれを作り出す役割を担っているため、極めて重要である。量子コンピューティングに力を与える物理現象のひとつであるという仮説がある)。
スピードだ。 最後はスピードと効率だ。要するに、プログラムの実行にかかる時間（量子的な部分と古典的な部分の両方を含む）は、可能な限り短くなければならない。を実行する時間は、できる限り短くなければならない。

おわりに

歴史上初めて、古典的な計算を超えたコンピューティングの領域を探求し始めることができるのだ。

T.J. Watson かつて、世界市場はわずか数台のコンピュータのためにあると予言したのは有名な話だ。私たちは今、彼がいかに大きく外れていたかを笑うかもしれない。しかし、そうすることで、私たちは後知恵の恩恵を受けていることを認識しなければならない。そして、私たちは人間として、未来のテクノロジーの可能性を著しく過小評価する一般的な傾向があることも認めなければならない。今、私たちは量子コンピューティングの初期のパイオニアとしての役割を担っている。

量子コンピューティングは、しばしば古典的コンピューティングと対比され、それとは明らかに異なり、競合関係にあるものと見なされる。しかし、より広い視点から見れば、量子コンピューティングは長い物語の単なる一章に過ぎないと言えるでしょう。人間として、新たな計算手法を模索し、そのために自然界が与えてくれる力を活用しようとするのは、私たちの本質なのです。私たちは何世紀にもわたってこれを続けてきました。量子コンピューティングは、この取り組みにおいて新たな手段を提供してくれます。その持つ力をいかに活用できるかを見出すのは、私たち次第です。

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