IBM の最新の量子コンピューティングの進歩: 量子コンピューティングの chatGPT の瞬間はもうすぐ来るのでしょうか?

2023 年 6 月、IBM Quantum Division と、カリフォルニア大学バークレー校、理化学研究所、ローレンス・バークレー国立研究所などのパートナーが Nature 誌に表紙論文を発表しました。 「エラー軽減」法によって、127量子ビットプロセッサ上の複雑な量子回路の動作結果を正確に得た。強いエンタングルメントの範囲では、この回路はもはや古典的なコンピュータを使用して力ずくでシミュレートすることはできません。これは量子コンピュータの分野における新たなマイルストーンであると多くの人が信じています。では、エラー軽減とは何でしょうか? IBM は何を実行し、何を実行しなかったのでしょうか?この記事では、その解釈を提供しようとします。

著者：金一栄（北京量子情報科学研究所）

2022年末、私はPhysics誌からIBMの量子部門副社長ジェイ・M・ガンベッタ氏との独占インタビューを翻訳するよう依頼されました。英語のタイトルは「量子優位性の転換」でした。このタイトルを正確かつエレガントに翻訳するにはどうしたらよいか、本当に考えさせられました。最終的に、私と編集者のヤン氏は満場一致で「量子の優位性を高める」を選びました (「量子の優位性を高める | IBM 量子部門副社長との独占インタビュー」を参照)。諺にあるように、才能ある人材は常にコメント欄から生まれます。読者の皆さんがもっと良い翻訳をお持ちでしたら、ぜひコメント欄に残してください。

翻訳しているとき、ガンベッタ氏の発言のいくつかに恐怖を感じました。一方で、彼はデコヒーレンス時間などいくつかの数字を挙げ、デコヒーレンス時間は100ミリ秒に達しており、まもなく300ミリ秒に達するだろうと述べた。私はかつて、記者が間違いを犯したと思ったことがある。 2 ビット ゲート忠実度は 99.9% に達しており、23 年後には 99.99% に達する予定です。私は量子ハードウェアに取り組んでいますが、この 2 つの数字だけでも衝撃を受けますが、それに続く内容はさらに驚くべきものです。

まず、「物事に対してよりスマートなアプローチを取ることが、指標を積み重ねることよりも重要になるだろう」と彼は述べた。つまり、将来的に量子コンピューティングの優位性を実現できるかどうかは、ビット数、デコヒーレンス時間、ゲート忠実度などの技術指標の継続的な改善だけに頼るだけでは不十分です。アーキテクチャレベルからどのように拡張・エンジニアリングするか、量子コンピューターの避けられないエラーに対処するための新しい方法を導入するかなどを考える必要があります。

次に、量子エラー訂正について、エラー軽減の方法の研究を行っていると述べました。彼らは、代表的なエラーモデルの回路例を多数構築し、これらの回路の進化結果をサンプリングし、統計的手法を通じて量子システム全体の誤った動作を研究して、量子回路のエラーのない推定値を提供しています。このエラーのない推定値の精度が 1 に近づき続けると、それは量子エラー訂正を達成することと同等ではないでしょうか?この考えを念頭に置くと、量子エラー訂正はもはや大きな飛躍ではなく（「量子コンピューティングにおける次の大きな課題」を参照）、山登りと同じように段階的なプロセスになるでしょう。一歩一歩は小さいですが、日が沈んで振り返ると、すでに山頂にいるかもしれません。

半年後、IBMは「フォールトトレランス以前の量子コンピューティングの有用性の証拠」と題する論文をNature誌に発表し、学界と産業界で瞬く間に大きな反響を呼びました。 100 以上の量子ビット、量子エラー訂正が不要、従来のコンピューティングを超える、新たなマイルストーン、これらの言葉はすべて読者の注目を集めます。おそらくこれは、Google の「量子覇権」以来の量子コンピューティングの発展におけるもう一つのハイライトとなる瞬間だろう。論文を注意深く読んだ後、私はガンベッタ氏のインタビューで述べられたいくつかの意見を思い出し、少し集中した。ガンベッタ氏はすでに論文の中でその考えを明確に表現しており、私は半年前にそれを中国語に翻訳して国内の読者に紹介した。その論文は聴衆全員に衝撃を与えた。皆はショックで起き上がりました。量子コンピューティングはこのようにプレイできることが判明しました...

IBM の成果が Nature の 6 月 15 日号の表紙に掲載されました |出典: ネイチャー

いずれにせよ、私は自分の専門知識を生かして、できるだけ冷静にこの作品を解釈したいと思っています。今回、IBMの研究者と協力者は、127ビットの量子プロセッサ上で、2次元横磁場イジングモデル（量子チップと同じ位相接続を持つ）のトロッター展開の時間発展を実証しました[注1] 。ゼロノイズ外挿（ZNE）誤差軽減法を通じて、彼らは進化の結果の「正確な」[注2]ゼロノイズ外挿推定を行いました。回路全体には、127 個の量子ビット、最大 60 層の 2 ビット ゲート、合計 2,880 個の CNOT ゲートが含まれます。強いエンタングルメントの場合、古典的なテンソル ネットワーク近似法では正しい結果が得られなくなります。言い換えれば、これは古典的なブルートフォースシミュレーションの能力を超えています。

127 ビット量子プロセッサ上に実装された 2 次元横方向場イジング モデルの Trotter 時間発展 (a、b)、およびシステム全体のエラーを調整する方法 (c、d) |画像出典：参考文献[1]

この記事では量子優位性について説明します。量子優位性は 2 つのステップで達成できます。まず、既存の量子ハードウェア設備上での従来のブルートフォースシミュレーションの能力を超える正確な計算を実現する必要があります。次に、これに基づいて、(価値のある)問題を見つけ、その問題に関連する量子回路の正確な推定値を達成する必要があります (ここでは計算ではなく「推定」という言葉を使用しています。これは、ノイズの多い量子回路では、得られるのは統計的な結果だけだからです)。論文に関係する作業は最初のステップを完了しただけなので、厳密に言えば量子優位性は達成されていない。

しかし、この研究は、Google の「量子超越性」に比べればまだ一歩前進に過ぎません。これは、ビット数が多いからでも、回路の深さが大きいからでも、2ビットゲートが多いからでもなく、その年にGoogleが行ったランダム回路サンプリングの忠実度が極めて低かったのに対し、IBMの今回の研究では、エラー軽減法によって、複雑な量子回路の偏った推定値を正確に与えることができるためです[注3]。これにより、ノイズの多い量子コンピュータのパフォーマンスに大きな期待が寄せられます。もう一歩進んで、今回使用した2次元横磁場イジングモデルの発展回路を、価値ある問題に関わる量子回路に置き換えることができれば、このステップはまだ難しいものの、量子優位性が真に確立されることになるだろう。

では、崩壊を魔法に変えるこの魔法のようなエラー軽減方法とは何でしょうか? 100 ビット以上の規模と 60 層の回路では、操作と読み取りの平均忠実度が 99% を超えたとしても、正しい結果が得られる確率はほぼゼロであることを知っておく必要があります。 IBM は「ゼロノイズ外挿」と呼ばれる方法を使用しました。具体的には、研究者らはいわゆるスパース・パウリ・リンドブラッド・モデルを使用してシステムエラーについて学習しました。モデル内のパラメータを調整することで、さまざまなノイズゲイン G を実現し、さまざまなゲインで多数のノイズラインインスタンスをサンプリングし、その期待値を計算できます。さらに、異なるノイズゲインでの期待値を使用して、G = 0（つまり、ノイズのない状況）での期待値を外挿することもできます。これは、エラーのない条件下で結果を導き出すことと同じです。数値計算を学んだことのある読者は、補間と比較して、特に真の値点から遠く離れている場合、外挿は信頼性が低いことが多いことをおそらくご存知でしょう。この目的のために、IBM は指数外挿と線形外挿の両方をテストし、古典的にシミュレートできる特定のケース (回路内のすべてのゲートをクリフォード ゲートに変換した場合) との量子と古典の比較を実行しました。結果は非常に一貫していたため、IBM はこの方法で正確な計算結果が得られると主張しています。

青い点はエラー軽減後のデータ ポイントであり、緑の点はエラー軽減なしのデータ ポイントです。ピンクとオレンジの線はそれぞれMPSとisoTNSテンソルネットワーク近似法を使用した計算結果です。丨画像出典：参考文献[1]

さらに、研究者らは量子コンピュータの実行時間をテンソルネットワークアプローチと比較した。実際、テンソル ネットワークは、深い回路を扱う場合には正確な期待値を与えることができなくなります。一方、同じ回路を実行すると、データ ポイントを取得するためのテンソル ネットワーク メソッドの実行時間はそれぞれ 8 時間と 30 時間 (2 つの進化モデルに対応) であるのに対し、量子メソッドの実行時間はそれぞれ 4 時間と 9.5 時間です。この時間のうち、実際の量子プロセッサが稼働するのはわずか 5 分 7 秒であり、量子ビットのリセット時間を短縮することで稼働時間をさらに短縮できます。つまり、量子コンピュータの動作効率には、まだ大きな改善の余地があるということです。

もちろん、エラー軽減方法にはコストがかかります。これまで提案されていた確率的エラー除去と比較して、ゼロノイズ外挿はサンプリングのオーバーヘッドを大幅に削減し、100 量子ビットを超える規模の複雑な量子回路を処理できます。しかし、これまでに明らかにされた情報に基づくと、このオーバーヘッドは量子システムの規模が大きくなるにつれて指数関数的に増加し、将来的にはより大規模な量子プロセッサでエラーを効率的に軽減する方法に課題が残ることになります。

この方法の検証が成功したことは、ノイズの多い量子コンピューティングの時代に差し込む一筋の光のようなものです。量子コンピューティングを生産的なものにするためには、まだやるべきことがたくさんあります。一方で、量子ハードウェアの性能をさらに向上させる必要があります。記事では、2 ビット ゲートの忠実度を「桁違いに」向上させる必要があり、実行速度も大幅に向上させる必要があると述べています。一方、量子化学計算や近似最適化など、現在注目されているヒューリスティック量子アルゴリズムなどのノイズ軽減・除去アルゴリズムの有効性をさらに検証する方法についても早急に研究する必要があります。

ガンベッタのインタビューに戻りましょう。量子コンピューティングが古典的コンピューティングに勝つのはいつかと尋ねられたとき、彼は私に本当に感銘を与えるようなことを言いました。彼は、古典と量子を区別して両者を対立させ、量子が古典に勝つ瞬間を期待するのではなく、より一般的な視点に立って両者を統合する方が良いと述べた。計算とは計算です。現実には、量子コンピューティングには従来のコンピューティングの支援が大量に必要です。上で述べたエラー軽減方法は典型的な例です。私たちが本当に追求しているのは、複雑な問題を解決する実行時の効率です。古典科学は量子科学を助け、量子科学は古典科学を助けます。両者は区別のつかない一体である。量子コンピューティングをより高い視点から見る必要があります。

最後に、高品質の量子リソースは非常に価値があることに言及する価値があります。 IBMの作業は「ibm_kyiv」というコードネームの量子クラウド・プラットフォーム上で行われ、使用されたチップは「Eagle_r3」127量子ビット・プロセッサだった。このプロセッサの平均デコヒーレンス時間 T1 と T2 はそれぞれ 288 マイクロ秒と 127 マイクロ秒であり、前例のないレベルに達しています。隣接ビット間の CNOT ゲートは、相互共振 (CR) によって調整されます。高いデコヒーレンス時間とその他の性能特性のおかげで、2 ビット ゲート制御忠実度の中央値は 99% を超え、読み出し忠実度の中央値も 99% を超えています。これは、エラー軽減方法が収束するための重要なハードウェア条件です。量子ハードウェアのさらなる開発は、コアハードウェアチームの協力によって進められることは間違いありませんが、ノイズの多い量子ハードウェアの有効性を引き出すには、広範な知的参加が必要であり、数学、統計、コンピューティング、情報科学、ソフトウェアなど、複数の分野の才能の参加が必要です。こうした広範かつ高度な知能を備えた共同イノベーションを促進する最善の方法は、最高の量子リソースを共有することです。これは、IBM が量子クラウド コンピューティング プラットフォームを通じて行ってきたことです。

残念ながら、これらのトップクラスの量子コンピューティング リソースは中国では利用できなくなりましたが、幸いなことに、中国独自の 100 を超える規模の量子コンピューティング クラウド プラットフォームが立ち上げられ、世界に公開されています。中国でますます多くの人々が参加するようになり、量子アプリケーションに対する予想される需要が高まり続けるにつれて、中国の量子優位性の「正念場」は加速するだろうと私は信じています。

注記

[1] トロッターとは小さなステップを意味し、ここでは複雑な量子システムの進化に対処するために、量子システムの時間発展を多くの小さなステップに近似的に分割することを指します。

[2] 「正確」という言葉が引用符で囲まれているのは、回路の動作結果は特定の状況下でのみシミュレートできるためです。強いエンタングルメント範囲では、力ずくでシミュレートすることはできません。テンソル ネットワーク法を使用して得られた結果も近似値であり、計算結果の古典的な検証として使用することはできません。要約すると、強くエンタングルメントした区間における実験結果の精度は、シミュレーション可能な領域における古典的な検証に基づいて推測されます。

[3] 偏った推定値とは、標本値から得られた推定値と推定するパラメータの真の値との間に系統的誤差があり、その期待値が推定するパラメータの真の値ではないものである。

参考文献

1. Kim, Y., Eddins, A., Anand, S. 他フォールトトレランス以前の量子コンピューティングの有用性の証拠。ネイチャー618、500–505（2023）。

2. Quafu量子クラウドプラットフォーム：quafu.baqis.ac.cn;

3. QuantumCTek クラウド プラットフォーム: quantumctek-cloud.com

この記事は科学普及中国星空プロジェクトの支援を受けています

制作：中国科学技術協会科学普及部

制作：中国科学技術出版有限公司、北京中科星河文化メディア有限公司

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