英国、米国、ポルトガルの研究者からなる国際チームは、レイトレーシングの厳しい性能要件に対する解決策を発見したと考えています。彼らによると、その解決策は従来のレイトレーシングアルゴリズムと量子コンピューティングのハイブリッドにあるとのことです。研究論文（現在プレプリント）によると、量子コンピューティングを活用したレイトレーシングのワークロードは、各レイに必要な計算量を大幅に削減することで、最大190%の性能向上を実現し、レイトレーシング技術の要件を大幅に削減できるとのことです。
グラフィックス技術におけるレイトレーシングの導入は、ゲームのレンダリング方法に大きな進化をもたらしました。しかしながら、この技術の画期的な価値に比べると、その普及とパフォーマンスは比較的限定的でした。その理由の一つは、レイトレーシングには高度なハードウェア要件と計算能力が求められ、世界最高クラスのGPUでさえ限界に達する可能性があることです。さらに、特殊なハードウェアが必要となるため、多くのユーザーはこの技術を利用できず、このようなワークロードに対応できる個別のGPUアップグレードが不可欠です。
この研究論文では、レイトレーシングの計算コストを大幅に削減するさらに別の方法も提示されています。研究者らは最終的に、128x128 の小さなレイトレーシング画像を 3 つのアプローチ (従来型レンダリング、最適化されていない量子レンダリング、最適化された量子レンダリング) でレンダリングすることで、主張を実証しました。結果が示すとおり、従来型レンダリング手法では、その小さな 3D 画像に対して 26 億 7,800 万回のレイ交差 (レイあたり 64 回) の計算が必要でした。最適化されていない量子手法では、その数がほぼ半分になり、レイあたり 33.6 回の交差評価のみで済みました (レイ交差の総数は 13 億 6,600 万回)。最後に、最適化された量子-従来型ハイブリッド アルゴリズムでは、同じ画像を 89 万 6,000 回の交差評価のみでレンダリングすることができ、平均するとレイあたり 22.1 回となり、現在のレンダリング手法で達成できるレイあたり 64 回からは大きく異なります。
今日の量子コンピュータの性能は比較的低いため（量子体積メトリックで表現）、レンダリングされたシーンの複雑さには厳しい制限がありました。これらの画像をレンダリングするには、1枚あたり数時間の計算時間が必要でした。これは、量子コンピューティングデバイスが依然としてNISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）製品カテゴリで開発されていることに一因があります。NISQは量子シミュレーションには十分ですが、量子ハイブリッドレンダラーを展開するには不十分です。
しかし、近年の量子コンピューティングの進化のペース（爆発的とも言える）を考えると、研究者たちが描く中期的なハイブリッドレンダリングの構想は、より幅広い層の人々に物理法則に忠実なレンダリングを提供するのに役立つ可能性がある。IBMは、今後数年間で量子ボリュームを飛躍的に拡大し、この分野で目撃されている年間倍増ペースをさらに加速させることを目指している。
この研究は、将来、従来のレンダリングと量子レンダリングを融合したアプローチへの扉を開くものであるが、量子コンピューティングの現状を考えると、研究者らの結果が実用化されるまでには数年（研究者らは中期的と表現している）かかる見込みである。
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このアルゴリズムの統合に特殊な量子対応回路が必要になるかどうかもまだ不明です。もし必要であれば、これらの開発にかかるコストと期間はさらに将来に先送りされる可能性があります。
しかし、クラウドゲーミングへの推進とクラウドベースの量子コンピューティングの進歩により、この新しいレンダリングシステムの市場投入までの時間が短縮される可能性があります。ハードウェアコストをエンドユーザーではなく大手ゲーム企業に負担させることで、市場投入までの時間が短縮される可能性があります。Quantum xCloud、いかがですか？
Francisco Pires 氏は、Tom's Hardware のフリーランス ニュース ライターであり、量子コンピューティングに関心を持っています。
