「量子超越性」は何度も検証されているのに、従来のコンピューターはなぜいまだに「納得できない」のでしょうか?

量子コンピューティングが再び大きなニュースです! 2023年7月、Googleの量子コンピューティングチームは、最新の研究結果をarXivプレプリントライブラリに公開しました。同社の量子コンピュータ「Sycamore」は繰り返しアップグレードされ、現在のあらゆる従来のスーパーコンピュータを上回る能力を備えており、「量子超越性」が「再び」証明された。

パート1

「量子超越性」 – 量子時代の幕開け

おそらく多くの人の印象では、世界最速のコンピューティング デバイスは、よく知られている「Sunway TaihuLight」や「Tianhe-2」などのスーパー コンピューターです。 2023年5月には、スーパーコンピュータTOP500の最新版でも、米国オークリッジ国立研究所（ORNL）のフロンティア・スーパーコンピュータが1.194Elop/s（エクサフロップス）の性能で世界最速ランキングを獲得した。

しかし、量子物理学の分野の科学者や技術者は、量子技術を使ってこの歴史を覆そうとしています。

オークリッジ国立研究所 (ORNL) の Frontier Classic スーパーコンピューター

（写真提供：カルロス・ジョーンズ/ORNL、米国エネルギー省）

実際、スーパーコンピューターであろうと市販のラップトップであろうと、それらはすべて古典的なコンピューターです。古典的コンピュータと比較すると、量子コンピュータは理論的にはより大きな利点を持っています。

従来のコンピュータでは、基本的な演算単位としてビットが使用されます。ビットは 0 または 1 のみを決定論的に表すことができ、データに対してバイナリ演算を実行するために使用されます。対照的に、量子コンピュータはまったく新しい計算方法を使用し、その基本的な計算単位は量子ビット (キュービット) です。量子ビットは重ね合わせの性質を持ち、0と1の重ね合わせ状態を同時に表現することができます。つまり、量子ビットは一定の確率で同時に 0 状態と 1 状態になることができます。

量子ビットのこのユニークな特性により、量子コンピュータは 0/1 重ね合わせ状態で並列計算を実行でき、理論的には従来のコンピュータよりも指数関数的に強力な計算能力を備えています。

量子コンピューティングと古典的コンピューティング

（写真提供：veerフォトギャラリー）

しかし、Google が新たな結果を発表する前は、量子コンピューターの利点は理論上しか存在していませんでした。

物理学者リチャード・ファインマンは1981年に量子コンピュータの概念を提唱しましたが、世界中の量子物理学者とエンジニアは数え切れないほどの時間と労力を費やしましたが、いまだに汎用的な量子コンピュータを構築できていません。

2012年、量子理論物理学者のジョン・プレスキルは「量子超越性」という概念を提唱しました。つまり、量子コンピュータは特定の問題を解決する際に従来のコンピュータを上回る能力を発揮し、それによってスーパーコンピュータでさえも短期間で解決できない計算タスクを解決する必要があるというものです。

リチャード・ファインマン（左）ジョン・プレスキル（右）

(画像出典: Wikipedia)

つまり、量子コンピュータは理論的には古典コンピュータをはるかに超える計算能力を持っていますが、現実世界でその計算能力を世に実証する必要があります。

量子コンピュータの開発はまだ初期段階にあり、特定の問題を解決する上での実用的な価値はあまりないかもしれませんが、量子コンピュータが「量子優位性」を実証できる限り、量子コンピューティングの時代が到来すると信じる十分な理由があります。

パート2

量子コンピューティング対古典コンピューティング: 量子コンピュータによるフェイント

「量子超越性」の概念の実現は、量子コンピュータ開発の歴史において重要なマイルストーンであると考えられています。この種の「具体的な問題解決」では、通常、次の 2 つの条件を満たす必要があります。

まず、この問題は量子コンピュータを使用した処理に適しているため、量子コンピューティングの可能性を最大限に引き出します。

第二に、この問題の計算は古典的なコンピュータにとって十分に複雑である必要がありますが、同時に、計算​​結果の正確さは古典的なコンピュータによって検証できます。

この種の「特定の問題解決」には通常、「量子ランダム回路サンプリング」、「量子ランダムウォーク」、ボーズサンプリングなどが含まれます。

量子コンピュータは、この特定の問題を解決する際に、最先端の従来のスーパーコンピュータよりもはるかに少ない計算リソースを消費するか、はるかに少ない計算時間しかかからない限り、その「量子優位性」を十分に実証することができます。

Sycamore、53 量子ビットの量子コンピューター

（画像出典：参考文献[1]）

「量子超越性」を実現するため、グーグルの量子コンピューティングチームは早くも2019年10月に、同社が開発した53量子ビットの量子コンピュータ「Sycamore」上で「量子ランダム回路サンプリング」計算タスクの20サイクルの操作を実行し、合計100万サンプルを取得した。必要な計算時間はわずか200秒で、最終計算結果の忠実度は0.224%でした。当時最速の古典的なスーパーコンピューターである Summit を使用して同じ結果を計算すると、約 10,000 年かかります。

その結果、Googleの量子コンピューティングチームは「量子超越性」を初めて達成したと主張した。量子コンピュータ「Sycamore」の量子ゲート精度が非常に高いレベルに達していることは特筆に値します。シングル量子ビットゲートとダブル量子ビットゲートの精度はそれぞれ99.84%と99.38%に達し、検出精度も96.2%に達しました。 （量子ビットゲートについては後述します）

当時のグーグルCEO、サンダー・ピチャイ氏も興奮気味にこう語った。「量子コンピュータは特定の問題を解決する上で従来のコンピュータを上回る能力を示しただけだが、これはライト兄弟が初めて飛行機の試験飛行に成功したようなものであり、量子コンピューティングの発展の歴史における画期的な出来事だ。」

しかし、多くの科学研究グループや研究機関はすぐにGoogleの研究結果に疑問を呈した。 Googleが主張する「量子超越性」は、量子コンピューターにとっては「誤報」であることが判明した。

パート3

古典的なコンピューティングの反撃: あなたよりも速く計算できます!

実際のところ、「量子ランダム回路サンプリング」の計算タスクはそれほど神秘的なものではありません。簡単に言えば、問題は、量子ゲートのセットから単一量子ビット ゲートをランダムに選択し、それを量子ビットに適用することです。一方、各単一量子ビット ゲートの間には、2 量子ビット ゲートのレイヤーが散在しています。

ここで説明する量子ビット ゲートは、量子ビットに対して特定の操作を実行するために使用され、従来のコンピューティングにおける論理ゲートに似ています。それらは量子ビットの状態を変更し、量子情報を操作および処理することを可能にします。

その中で、一般的な量子ビットゲートには、単一量子ビットゲートと二重量子ビットゲートがあります。単一量子ビット ゲートは、状態の変更など、単一量子ビットを操作するために使用されます。 2 量子ビット ゲートは、たとえば、量子ビット間の相互作用やエンタングルメントを実現するために、2 つの量子ビットを操作するために使用されます。さまざまな量子ビット ゲート操作を組み合わせることで、より複雑な量子回路を構築し、特定の量子コンピューティング タスクを実行できます。

「量子ランダム回路サンプリング」の計算タスクは、私たちが子供の頃に食べていたサンドイッチクッキーのようなものです。単一/二重量子ビット ゲートは層ごとに積み重ねられ、繰り返し操作を行った後 (つまり、サンプリングが完了した後) に最終的な量子ビットの状態が測定されます。

ランダム量子回路サンプリングの概略図

（画像出典：参考文献[1]）

Google チームがこの計算タスクを選択した当初の意図は比較的単純でした。まず、多くの理論学者が「量子ランダム回路サンプリング」の計算タスクは従来のコンピューターでは非常に困難であることを証明しました。第二に、この計算タスクは彼らが開発した量子コンピュータ「Sycamore」に非常に適しています。

しかし、IBMはGoogleチームの結果に疑問を呈した。これは、より効率的なデータ ストレージと最適化された計算を使用すれば、従来のスーパーコンピュータ Summit を使用して「量子ランダム回路サンプリング」タスクを完了するために必要な時間が、わずか 2.5 日にまで大幅に短縮されるためです。

さらに、中国科学院理論物理研究所の張潘氏のチームもこの結果に疑問を呈した。彼らは、計算の複雑さを大幅に軽減し、わずか 512 個の Tesla V100 32GB メモリ GPU を使用して 15 時間以内に問題を解決することができる新しいシミュレーション方法を提案しました。より強力な従来のスーパーコンピュータを使用すれば、必要な計算時間を数十秒に短縮することもできます。

中国科学院理論物理研究所の張潘チームの最適化アルゴリズム

（参考文献[2]）

つまり、ハードウェアのアップグレードとアルゴリズムの最適化により、従来のスーパーコンピュータに必要な計算時間は、量子コンピュータ「Sycamore」よりもさらに短くなる可能性がある。これは、古典的コンピューティングの反撃が効果的であり、コンピューティング時間に関して Google が以前に主張していた「量子超越性」を覆したことを意味します。

パート4

量子コンピューティングの再進化：その真の力を発揮する時が来た

実際、「量子超越性」自体は、新興の量子コンピューティングと成熟した古典的コンピューティングとの間の競争であり、良性の競争です。

一方では、量子コンピュータ内の量子ビットの数が増加し続け、量子コンピュータ自体の計算エラー率が低下し続けると、量子コンピュータは最終的に特定の計算タスクにおいて大きな可能性を示すようになるでしょう。一方、量子コンピュータの開発は、古典的コンピューティングとリソース統合の最適化をさらに促進し、古典的コンピュータのアルゴリズムの効率とエンジニアリング規模を継続的に向上させます。

今回、Google の量子コンピューティング チームは再編成され、もともと 53 量子ビットしかなかった Sycamore 量子コンピューターを、70 量子ビットの第 2 世代量子コンピューターにさらにアップグレードしました。今回、彼らは進化・アップグレードした量子コンピューターで、古典コンピューターへの新たな挑戦を開始しました。

ランダム回路サンプリングにおける位相変化問題の結果

（画像出典：参考文献[3]）

今回、Google チームは「ランダム回路サンプリング」における位相変化問題を選択しました(これは単純に言えば、2019 年の「量子ランダム回路サンプリング」タスクのアップグレード版と理解できます)。彼らが発表した論文では、新世代の量子コンピュータを使用すれば計算タスクを瞬時に完了できるが、最新の世界一のスーパーコンピュータであるフロンティアを使用すると47.2年かかると主張している。

Googleの新しい量子コンピュータの速度テスト結果

（画像出典：参考文献[3]）

つまり、量子コンピューターは「再び」「量子超越性」を実証したということであり、Google チームも今回も「失敗」しないと確信しているというわけだ。

パート5

100隻の船が流れの中で競い合う：常に存在する中国の力

記事の冒頭で、「量子超越性」を検証する方法には、「量子ランダム回路サンプリング」タスクだけでなく、「量子ランダムウォーク」タスクや「ボーズサンプリング」タスクも含まれることがわかりました。その中で、Googleチームが選んだのは「量子ランダム回路サンプリング」であり、「ボーズサンプリング」という課題も物理学者から大きな期待を集めている。

「ボーズ サンプリング」タスクは、量子物理学者のスコット アーロンソンとアレックス アルキポフによって 2010 年に初めて提案されました。このコンピューティング タスクは、光量子コンピューターを使用したコンピューティング ソリューションに特に適しています。

「ゴルトンプレート」実験について聞いたことがありますか?これは、写真に示された穴に複数の小さなボールを同時に入れたり、1つの小さなボールを複数回入れたりすることを意味します。最終的には、中央に落ちるボールが多くなり、側面に落ちるボールは少なくなります。

「ゴルトンプレート」実験の模式図

(画像出典: Wikipedia)

「ボーズサンプリング」タスクは、量子の世界における一種の「ゴルトンプレート」実験です。小さなボールが光子になり、最終的に各出口で光子の数の特定の分布を検出できるため、すべての可能なサンプリング結果が完成します。

「ボーズサンプリング」タスクは単純に見えますが、光子の数が増えると、必要な計算リソースと計算時間が指数関数的に増加し、従来のスーパーコンピュータ計算の難易度が大幅に高まります。

2021年10月、中国科学技術大学の量子チームは、新世代の量子コンピューター「九章2号」の開発に成功し、「ボーズサンプリング」タスクを選択して「量子優位性」を検証しました。

量子コンピューティングのプロトタイプ「Jiuzhang-2」

（画像出典：中国科学院公式サイト）

「九章2号」量子コンピュータは最大113個の光量子ビットを持ち、「ボーズサンプリング」タスクにおける計算速度は当時最速のスーパーコンピュータの約10^24倍であると報告されている。同時に、このアルゴリズムタスクの実現は、機械学習やコンピュータグラフィックスなどの分野でも大きな潜在的価値を持っています。

この成果は、光量子コンピューターの国際性能記録を破っただけでなく、「量子超越性」という最先端のテーマの検証における中国の科学研究力を実証するものでもあった。量子コンピューティングの長い道のりにおいて、中国の力が欠如したことは一度もなかった。

パート6

「量子超越性」の検証 ― 長い道のりの第一歩

Google の量子コンピューティング チームが開発した第 2 世代の量子コンピュータの性能は継続的に向上しており、特定の問題を解決する能力は、今日の最も強力な従来のスーパーコンピュータをはるかに上回っていることが実証されています。しかし、これは量子コンピュータが既存の古典的コンピュータに取って代わることができるという意味ではありません。

合理的な観点から見ると、「量子超越性」という概念自体はかなり物議を醸しています。これは、Google チームが「量子超越性」を実証するために使用した問題には実用的な応用価値があまりなく、量子コンピューティングの独自のコンピューティングの可能性を実証しているだけだからです。そして、従来のコンピューティングがハードウェアのアップグレードとアルゴリズムの最適化の面で進歩し続けるにつれて、量子コンピューティングもまた従来のコンピューティングからの繰り返しの反撃に直面することになるでしょう。

言い換えれば、汎用量子コンピュータが本当に構築されるまで、量子コンピューティングと古典的コンピューティングの激しい対決は比較的長い間続くことになるでしょう。したがって、「量子超越性」の検証は量子コンピューティング開発の第一歩に過ぎず、最終的な勝利ではありません。

量子コンピュータの開発動向によると、現在の量子コンピュータの開発は、大きく分けて3つの段階に分けられます。

フェーズ 1: 約 50 個の量子ビットを効果的に操作し、特定の問題を実験的に解決する際の「量子超越性」を実証する能力が達成されました。

フェーズ 2: 量子コンピュータは動作中に外部干渉の影響を非常に受けやすいため、動作中に量子エラー訂正を実装するには、多数の冗長量子ビットが必要です。量子エラー訂正の重要な技術を実現し、量子コンピューティングの実際の応用シナリオをさらに探求するには、数百の量子ビットを効果的に操作する必要があると予想されます。

第3段階：プログラム可能な汎用量子コンピュータを構築するには、約10万～100万の量子ビットを効果的に操作し、最終的には暗号鍵の解読や最適解探索などを実現する必要があります。

量子コンピューティング開発の3つの段階

(画像出典: テンセント量子研究所)

パート7

結論

現在、量子コンピューティングと古典コンピューティングにはそれぞれ長所と短所があります。一方、量子コンピューティングは特定の問題を解決する際にのみその利点を発揮することができ、実用的な問題を解決するために従来のコンピューティングに取って代わることはできません。一方、従来のスーパーコンピュータの計算ソリューションも大量の計算リソースとエネルギーを必要とし、「ムーアの法則」の影響を受け、計算パフォーマンスをさらに向上させることは困難です。

したがって、「量子超越性」の達成は特定の時間ノードではなく、新興の量子コンピューティングと常に改善される古典的コンピューティングとの間の競争の期間であるはずです。量子技術が進歩し続けると、量子コンピューティングは第2段階に入り、最終的には汎用量子コンピュータを実現する第3段階へと進んでいきます。

参考文献:

1. Arute、F.、Arya、K.、Babbush、R. 他。プログラム可能な超伝導プロセッサを使用した量子超越性。ネイチャー574、505–510（2019）。

2. フェン・パン、パン・チャン。 Sycamore 量子優位性回路をシミュレーションします。

3. Google Quantum AI と協力者。ランダム回路サンプリングにおける位相遷移。

制作：中国科学普及協会

著者: ルアン・チュンヤン (清華大学物理学科)

プロデューサー: 中国科学博覧会

この記事は著者の見解のみを表しており、中国科学博覧会の立場を代表するものではありません。