ブリストル大学量子工学技術研究所の研究チームは、マイクロソフトおよびアイントホーフェン工科大学と提携し、機械学習技術を使用して量子コンピュータの理解を深めました。
量子超越性
量子超越性とは、量子コンピュータが特定の問題を、最速の従来型スーパーコンピュータよりもはるかに高速に解けるようになる時点を指します。量子コンピューティングの専門家は、少なくとも45量子ビットの量子コンピュータがあれば、この目標を達成できるはずだと述べています。GoogleとIBMはどちらも、数年以内にこの目標を達成する計画です。
マイクロソフトは、トポロジカル量子コンピュータと呼ばれる別のタイプの量子コンピュータも研究しています。このマシンは、物質内部の相互作用から形成される「エニオン」と呼ばれる準粒子を使用します。マイクロソフトの量子コンピューティング科学者たちは、これらの準粒子が、超伝導量子ビット（Google、IBM）やトラップイオンなどの代替手法と比較して、量子コンピュータの構築に必要な量子ビットに、はるかに優れたコヒーレンスと安定性をもたらすと考えています。
マイクロソフトの量子コンピュータがいつ登場するかは明らかではないが、同社はそれが科学的な課題ではなく、単なるエンジニアリング上の課題になるはずだと考えている。
機械学習が救世主
量子コンピューティングと機械学習は、非常にうまく相互補完できるはずです。なぜなら、量子コンピューティングは数千もの変数を持つ最適化問題をはるかに高速に解くことができるのに対し、機械学習は大量のデータから統計的に結果を最適化することに特化しているからです。したがって、量子超越性が達成されれば、量子コンピューターを搭載した人工知能は（少なくとも特定の種類の問題においては）「最も賢い」ものになる可能性が高いでしょう。
ブリストル大学の科学者らはすでに同様の研究に着手しているが、その際にはプログラム可能な 2 量子ビットの量子フォトニクス プロセッサと機械学習技術のみを使用し、ダイヤモンドの窒素空孔カラー センターにおける単一電子スピンの挙動を学習している。
マイクロソフトリサーチのネイサン・ウィーベ博士は、「機械学習は、量子コンピュータなどの将来の量子デバイスの効率的な特性評価、検証、妥当性確認、そして化学分子などの複雑な量子システムの理解と制御において重要な役割を果たすだろう」と語った。
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Googleの9量子ビット量子コンピュータは既に水素分子H2の完全なシミュレーションに成功しており、量子コンピュータがこの種の問題解決や研究に非常に優れていることが分かっています。量子コンピュータが十分な性能を発揮すれば、数千、数百万個のこのような分子の相互作用をシミュレーションできるようになり、より効果的な新しい医薬品や材料をより迅速に開発できるようになるでしょう。
シリコンベースの量子フォトニクス技術も将来のチップやコンピューターへの期待を示した。
「マイクロ電子回路に使用されているのと同じ材料であるシリコン上の光回路は、単一の光粒子によって運ばれる情報の処理を可能にします」と、ブリストルの研究チームを率いたマーク・トンプソン教授は述べた。「シリコンベースの量子フォトニクス技術は、単一の小さなチップ上に何万ものコンポーネントを統合する可能性を秘めており、通信、シミュレーション、コンピューティングの分野での数多くのアプリケーションが期待できます」と同教授は付け加えた。
ルシアン・アルマスは、Tom's Hardware USの寄稿ライターです。ソフトウェア関連のニュースやプライバシーとセキュリティに関する問題を取り上げています。
