量子コンピュータの国際会議「Q2B」(#Q2B20)が開催され、インダストリー分科会で主要企業から量子コンピュータ導入準備状況が報告された。その中で大手銀行JPMorgan Chaseは量子コンピュータにおけるアルゴリズムとセキュリティに関する研究成果を発表した。量子コンピュータは金融アプリケーションとの相性が良く、商用機が出荷されると、銀行が最初のユーザになるとの見方が示された。

JPMorgan研究所

JPMorganの研究開発部門の責任者Marco Pistoiaが研究概要を説明した。JPMorganは先進技術研究「Future Lab for Applied Research and Engineering(FLARE)」で量子技術の研究を進めている。FLAREのミッションは先進技術を理解し、それをビジネスに応用することで、研究対象は量子コンピュータの他に、クラウド・ネットワーキング、AR/VR、IoTなどがある。この中で、量子コンピュータを最重要テーマとし、金融アプリケーションやセキュリティの研究を進めている。

量子アルゴリズム開発

ここで金融アプリケーションを量子コンピュータで稼働させるためのアルゴリズム開発が進んでいる。金融アプリケーションは量子コンピュータとの相性が良く、量子コンピュータがスパコンを凌駕する「Quantum Advantage」に最初に到達すると期待されている。

量子アルゴリズムの種類

研究対象の金融アプリケーションは三つに分類でき、それぞれ、モンテカルロ技法(Monte Carlo Method)、ポートフォリオ最適化(Portfolio Optimization)、機械学習(Machine Learning)となる。これらのアプリケーションは量子アルゴリズムで構成され、量子コンピュータで実行する。金融業務の多くは量子コンピュータにより処理速度が大きく上がると期待されており、その検証や必要なリソースの規模(Qubitの数やエラー発生率など)に関する研究が進められている。

モンテカルロ法とは

金融アプリケーションの中で一番期待されているのがモンテカルロ法で、量子コンピュータにより大幅なスピードアップが可能となる。モンテカルロ法とは乱数を用いたシミュレーションや数値計算で、数値モデルを生成し、乱数を使って計算し、解を推定する手法を指す。モンテカルロ法は汎用的な手法で、社会の幅広い分野で使われている。

オプション価格計算

金融分野ではオプション価格(Option Pricing)やリスク解析(Risk Analysis)にモンテカルロ法を適用する。オプション価格とは、複雑な条件のもと、将来価格を計算する技法で、現行手法では数多くのパターンを実行する必要があり処理時間が長くなる。一方、量子コンピュータでは少ない事例で価格を計算でき、大きなスピードアップが期待されている。

NISQタイプの量子コンピュータ

しかし、現在の量子コンピュータはNISQと呼ばれるタイプで、エラー発生率が高く、大規模な計算を実行することはできない。このため、JPMorganはNISQ向けのモンテカルロ法のアルゴリズムの研究を進めている。不安定なシステムで高速にアルゴリズムを実行できる技法の開発が進められている。将来、エラー補正機構を備えた大型量子コンピュータが登場すると、ここで規模の大きなアプリケーションを実行することを計画している。

セキュリティが破られる

JPMorganはセキュリティの研究を進めていることを明らかにした。大型の量子コンピュータが登場すると現行のセキュリティが破られることは早くから指摘されていたが、その対策が取られてこなかった。しかし、量子コンピュータ開発のペースが予想外に早く、量子技術に耐性のあるアルゴリズム開発が喫緊の課題となってきた。

量子コンピュータに耐性のある暗号化技術

米国政府は国立標準技術研究所(National Institute of Standards and Technology, NIST)を中心に量子コンピュータに耐性のある暗号化技術(Post-Quantum Cryptography)の開発を進めている。このプログラムは2016年12月に始まり、コンペティションの形式で量子アルゴリズムの開発が進んでいる。69のアルゴリズムが提案され、現在は15に絞り込まれ、近く最終判断が下される(上の写真)。最終選考されたアルゴリズムが米国の標準技術となり一般に公示される。企業はこのセキュリティ技術を導入して、量子コンピュータの脅威に備える。

導入に向けた準備

量子コンピュータに耐性のあるアルゴリズムが制定されるのを前に、JPMorganは社内で準備作業をすすめていることを明らかにした。セキュリティ標準技術が決まると、JPMorganは社内のデータをこのアルゴリズムで暗号化する。そのための準備作業として、どのデータを新規基準に従って暗号化すべきかの選定作業を進めている。長期保存が必要なデータから暗号化を進め、量子コンピュータが登場しても攻撃を防御できるシステムを構築する。

量子鍵配送

JPMorganは上記に加え、量子技術を使ったセキュアな通信技術の研究を進めている。これは量子鍵配送(Quantum Key Distribution、QKD)で、ハッキングできない安全なネットワークを構築する(下のグラフィックス、QKDの原理)。量子鍵配送とは通信網を量子技術で構成するもので、究極のセキュリティとも呼ばれる。具体的には、量子ビット(光子)を使った暗号化技術で、送信するデータが経路上で盗聴されると、その攻撃が分かる仕組みになっている。JPMorganはネットワークを量子鍵配送で構成することで極めて安全な通信網を構築する。

銀行が最初のユーザか

金融アプリケーションは量子技術との相性が良く、量子コンピュータで高速化できるアルゴリズムが多いとされる。しかし、これを実際に検証する必要があり、JPMorganはこの研究を進めている。具体的には、量子コンピュータ商用機が登場すると、金融システムにどんなインパクトがあるのか、また、どの金融アプリケーションを高速化できるのか、これらのポイントを明確にする必要がある。JPMorganはIBMのパートナー企業であり、IBM Qを使ってこの研究を進めている(先頭から二番目の写真)。まだ検証作業中であるが、量子コンピュータを導入するのは銀行が最初になるとの予測もある。

量子コンピュータの国際会議「Q2B」(#Q2B20)が今年はオンラインで開催された。IBMやGoogleが先行する中、スタートアップIonQが新技術で大手企業に挑んでいる。IonQはイオンで高信頼性Qubitを生成する手法を取り、世界最大規模の量子コンピュータを開発していることを明らかにした。

IonQとは

IonQはメリーランド州カレッジパークに拠点を置く新興企業で、「Trapped Ions」という手法で量子コンピュータを開発している。2015年にメリーランド大学(University of Maryland)名誉教授Chris Monroeらにより設立された。今年6月には、量子技術でノーベル物理学賞を受賞したDavid WinelandがIonQのアドバイザーとして就任した。

Trapped Ionsとは

Q2BでChris MonroeはTrapped Ionsについて解説した(最後の写真、中央の人物)。Trapped Ionsとは電荷を帯びた原子(イオン)をQubitとする方式で、電子のエネルギー状態(エネルギーの高低)でQubitを作る。イオンは特殊なチップ「Ion Trap Chip」の中に格納され、周囲に電磁場をかけて３D空間に精密に配置される。(上の写真、チップの外観と閉じ込められたイオンのイメージ。イオンは青色の球体で示され、これらがチップの中に格納されている。)

イオンの操作方法

チップ内の空間に配置されているイオンに特定波長のレーザー光線を照射してこれらを操作する。「Write」操作では、イオンに情報を書き込み、量子ゲートを生成し、アルゴリズムを実行する。また、イオンを操作してSuperpositionやEntanglementの状態を生成する。更に、「Read」操作では、イオンにレーザー光線を照射してその状態を読み出す。

上のグラフィックスは量子ゲート操作を模式的に示している。オレンジ色の円がイオンでQubitを構成する。ここにレーザー光線(縦方向のオレンジ色の線)を照射してイオンを操作する。右上が量子ゲートを示しており、ここでは最後のゲート(右端の四角)を操作している。イオンを操作して、左から右方向に量子ゲートを生成し、アルゴリズムを実行する。

ロードマップ

IonQは量子コンピュータの開発計画を説明した(下の写真)。2016年に、実験機が研究所の中で稼働し、小型化を進め、今年はTabletop形状のシステムを発表した。更に、小型化を進め、2021年にはBenchtop形状のシステムとなり、スパコンを凌駕する「Quantum Advantage」を達成する。2023年にはRackmount形状のシステムとなり、2024年にはこれをネットワークで接続することで大規模構成の量子コンピュータを形成する。これにより、真の量子コンピュータ「Full-Scale Fault Tolerance」に到達する計画である。

量子コンピュータの性能

ロードマップに従い、IonQはシステムの性能を独自の指標で示した(下のグラフ)。量子コンピュータの性能を定義するのは難しく、しばしばQubitの数で比較されるが、IonQは「Algorithmic Qubit」という独自の指標(グラフ縦軸)を導入した。これは量子アルゴリズムの実行で使うことができるQubitの数を示したもので、Qubitの数が「最大性能」であるのに対し、Algorithmic Qubitの数は「実効性能」を示したものとなる。2028年にはエラー補正機構を備えたQubitで1024AQを達成し、大規模量子コンピュータを構成する。

IonQの特徴

IonQの特徴はQubitのエラー発生率が他のアーキテクチャに比べ極めて低いことだ。このため、エラー補正に必要なQubitの数が少なくて済み、実質的に、アルゴリズムの実行で使えるQubitの数が増える。具体的には、IonQは13個のQubitを1個のQubitでエラー補正できることを実証した。これに比べ、IBMなどが採用している超電導ループ型Qubitはエラー発生率が高く、エラー補正機構に1,000個から10,000個のQubitが必要となるとされる。

IonQのチャレンジ

一方、IonQのアーキテクチャは拡張性に欠けると指摘される。Qubitを安定して生成できるが、そのための機器のサイズが大きく、これらを高密度に実装するのが難しい。この問題に関し、IonQ共同創設者のJungsang Kim(下の写真、左端)は装置設計の観点から開発計画を明らかにした。2023年には、レーザー発光素子をチップの中に搭載し、ワンチップに32個のQubitを搭載する。これをラックに搭載し、独立の量子コンピュータを形成し、その後、これらを光ファイバーで接続して大規模なシステムを形成する。

どのアーキテクチャが主流になるか

現在、IBMやGoogleが開発している超電導ループ型の量子コンピュータが主流になると見られているが、安定したQubitを生成することが課題となっている。一方、IonQは高密度実装が難しく、大型量子コンピュータを構成できないと見られてきた。しかし、大手企業の開発が手間取る中、IonQが急速に技術を伸ばし実用化に大きく前進した。新興企業がIBMやGoogleを逆転するのか、量子コンピュータ開発レースが白熱してきた。