カテゴリー別アーカイブ: 量子コンピューター

米国空軍は量子コミュニケーションの開発を進める、ハッキングできない安全な通信網が国家のインフラを支える

シリコンバレーで2019年12月、量子コンピュータのカンファレンス「Q2B」(#Q2B19)が開催された。米国空軍研究所「Air Force Research Laboratory」は量子情報科学を防衛に応用する研究を進めている。空軍研究所は、量子コミュニケーションの開発を進め、敵国にハッキングされないセキュアな通信網を構築していることを明らかにした(下の写真)。

出典: VentureClef

位置情報システム

空軍研究所は量子技術を位置情報システムと分散処理システムに適用している(下の写真)。位置情報システムはPNT(Position, Navigation, and Timing)と呼ばれ、極めて正確な位置や時間を算出する。軍事ミッションで作戦を展開する際にこれらが基礎情報となる。通常、GPS(全地球測位システム)を使ってこれらの情報を取得するが、交戦中は敵の妨害で衛星のシグナルを受信できな。この事態に備え、量子技術を使って代替システムを開発している。空軍研究所は量子時計「Quantum Clock」や量子ジャイロスコープ「Quantum Gyroscope」を開発している。爆撃機はこれらの機器を搭載しGPSと同程度の精度で数時間飛行できる。

分散処理システム

もう一つは分散処理システムで量子コミュニケーションと量子コンピュータから構成される。量子コミュニケーションとは量子技術を使った通信で、敵国にハッキングされない極めてセキュアな通信網を構築する。量子コンピュータは大量の情報を高速で処理するために使われる。特に、オペレーションの最適化、人工知能、新素材の開発のための量アプリケーションを開発している。両者を組み合わせ量子技術による分散処理システムを構築する。

出典: VentureClef

量子コミュニケーション

空軍研究所が着目している分野がセキュアな通信網の構築である。ここでは「Quantum Key Distribution (QKD)」という方式が使われる。これは「量子鍵配送」と呼ばれ、秘密鍵を量子状態で送信する技法である。実際には、光の構成要素である光子(Photon)の位相に秘密鍵をエンコードして送信する。次に、生成した秘密鍵でテキストなどを暗号化して送り、受信者はこれを秘密鍵で復号化する。この方式では、送信経路上で第三者が秘密鍵を参照すると(秘密鍵を盗むと)、鍵の量子状態(Superpositionの状態)が崩れ、ビット状態(1か0)になる。これによりデータが盗聴されたことが分かるので、極めてセキュアな通信網が構築できる。

衛星通信

この技術は早くから開発されており、ロスアラモス国立研究所は2007年に、ファイバーケーブルによるQKD方式の暗号通信に成功した。空軍研究所は衛星通信によるQKDの開発を進めている(下の写真)。小型衛星と地上局との間でシグナルをセキュアに送受信する試験を進める。更に、複数の衛星でネットワークを構築し、大容量のデータを安全に送受信することが最終ゴールとなる。ここではスパイ衛星が観測したデータを敵国にハッキングされないで安全に地上に送信することを想定している。

出典: VentureClef

複数ノード間での通信

この他に、航空機や地上の基地局を量子コミュニケーションで結ぶ研究も進められている。QKDは極めて安全なネットワークであるが、送信できる距離が短いことが最大の課題となる。この方式では光ファイバーが使われるが、光子がこの中を進むときにその強度が減衰する。今の技術では100キロメートル以上進むことは難しいとされる。そのため、光子を増幅するためのデバイス「増幅器(Repeater)」が必要になる。現在の増幅器は「Trusted Node」と呼ばれ、量子鍵をビットに変換し、それを再度、暗号化する仕組みとなる。空軍研究所は、量子鍵をビットに変換しないで量子状態のまま増幅する「Quantum Repeater」を開発している。増幅器は一対のEntangled Photons(一対の光子が結び付いた状態)をTeleportation(光子の状態をテレポート)させる仕組みで、いかに高速(高輝度)で高品質(稼働時間の長い)の光子対を生成できるかが勝負となる。

出典: VentureClef

米国政府と民間が協調

空軍研究所はブースを設け、ここで研究の最新情報を説明するだけでなく、共同研究のパートナーを募っていた(上の写真)。空軍研究所は企業とのコラボレーションを通し研究を進める作戦を取っている。量子コンピュータや量子コミュニケーションはまだ黎明期の技術で、政府機関が民間企業の技術開発を後押しする構造を示している。また、空軍は仮想敵国との交戦に備え量子コミュニケーションの開発を急いでいるが、この成果は民生化されアメリカ社会で展開されることになる。スパコン開発でもそうであったが、米国は軍と民間が共同で量子コンピュータと量子コミュニケーションの開発を進めている。

IBMの量子コンピュータ開発、2020年代にスパコンをはるかに凌駕するシステムが登場

シリコンバレーで2019年12月、量子コンピュータのカンファレンス「Q2B」(#Q2B19)が開催された。IBMは基調講演で「IBM’s Hardware-focused Collaborative Quantum Network」と題し、量子コンピュータの開発経緯と共同研究の成果について説明した(下の写真)。量子プロセッサの性能は毎年倍増しており、このペースでいくと2020年代に高信頼性量子コンピュータが登場する。

出典: VentureClef

IBM Q System One

IBMは2019年1月、世界初の商用量子コンピュータ「IBM Q System One」を発表している。システムは演算機構や冷却機構を統合し、一つのパッケージに格納される。プロセッサは20 Qubit構成で、エラー無く稼働できる時間(Coherence Time)は100マイクロセカンド。IBMはこれを「Quantum Devices」と呼び、最終目標の高信頼性量子コンピュータ「Fault-Tolerant Quantum Computers」と区別している。Quantum DevicesはいわゆるNISQ(Noisy Intermediate Scale Quantum Computer)タイプで、エラー発生率が高い中規模のマシンとなる。IBMは次期モデルは53 Qubitを搭載することを明らかにした(下の写真)。

出典: VentureClef

量子コンピュータセンター

IBMは2019年9月、量子コンピュータセンター「Quantum Computation Center」をPoughkeepsie (ニューヨーク州)に開設したことを明らかにした。ここで15台のシステムが稼働しており、最大構成のシステムは53 Qubitを搭載している。これらのシステムは量子クラウド「IBM Q Experience」で一般ユーザに提供されている。また、大学や企業との開発コミュニティ「IBM Q Network」がこのシステムを使って量子アルゴリズムの開発を進めている。

量子プロセッサ開発経緯

IBMは量子コンピュータ開発で業界のトップを走っている。最初の量子プロセッサは5 Qubit構成で「Tenerife」と呼ばれ、2017年から量子クラウドで公開されている。その後、16 Qubit構成のプロセッサ「Melbourne」や20 Qubit構成のプロセッサ「Poughkeepsie」など複数のモデルが開発された。最新モデルは53 Qubit構成の量子プロセッサ「Rochester」で上記の量子コンピュータセンターで運用されている。

出典: IBM Research

(上の写真は量子コンピュータセンターで稼働している量子プロセッサのモデル。左側は現行モデルで、右側は最新モデル「Rochester」。ダイアグラムは量子プロセッサにおけるQubitの配置とQubit間の連結(Connectivity)を示す。青丸がQubitで実線は連結を示す。Qubitの数が同じでも連結パターンが異なると特性が変わる。)

量子プロセッサの信頼性向上

量子プロセッサは改良が繰り返され信頼性が向上している。下のグラフはゲート演算を実行した時のエラー率を示したもの。具体的にはControlled NOT(CNOT)というゲート演算(二つのQubit間での論理演算)を実行したときのエラー率(右に行くほど高い)を示している。最上段は「Tenerife」(5 Qubit構成)で、最下段は「Boeblingen」(20 Qubit構成)を示し、エラー率が大きく低下しているのが分かる。これはQubitの物理特性を改善したことに加え、Qubitを繋ぐパターンが大きく影響している。

出典: VentureClef

Quantum Volume

IBMは量子プロセッサの性能を評価する指標として「Quantum Volume」という概念を発表している。量子コンピュータの性能はQubitの数で決まるのではなく、プロセッサのアーキテクチャなどが影響する。このため、Quantum Volumeは、Qubitの数に加え、Qubit間の通信、ゲートの数(Qubitの連結数)、Qubitのエラー率などを総合的に加味して算出される。

Quantum Advantage

実際に量子プロセッサのQuantum Volumeが計測され公開されている(下のグラフ)。縦軸がQuantum Volumeで横軸は時間を示し、毎年、性能が向上していることが分かる。「Tenerife」(5 Qubit構成)のQuantum Volumeは4で、「Tokyo」(20 Qubit構成)は8で、Q System One (20 Qubit構成)は16となる。このペースで量子プロセッサの性能が向上すると、2020年代には「Quantum Advantage」に到達するとしている。Quantum Advantageとは量子アプリケーションがスパコンの性能をはるかに凌駕するポイントで、真の量子コンピュータの登場を意味する。

出典: VentureClef

IBM Q Network

IBMは独自で量子プロセッサの開発を進めるが、量子アプリケーションについてはコミュニティ「IBM Q Network」を通じて開発する戦略を取っている。コミュニティは企業、大学、スタートアップから構成され、IBM Qを使って量子アプリケーションが開発されている。IBMは、製品が完成してから出荷するのではなく、開発中の量子コンピュータやシミュレータをコミュニティに公開し、量子アプリケーション開発を進める。(下の写真、IBMのブースでIBM Qについての説明が行われた。)

出典: VentureClef

JPMorgan Chaseの事例

IBMはIBM Q Networkで大手企業と共同研究を進めているが、金融と化学の分野で大きな成果があったことを明らかにした。前者に関して、JPMorgan ChaseはIBM Qを使って金融アルゴリズムの研究を進めている。IBM QはNISQタイプの量子コンピュータで大規模なゲート演算はできないため、小規模なアルゴリズムの開発が中心となる。JPMorganが着目しているのはオプション価格の計算(option-pricing calculations)とポートフォリオのリスク査定(risk assessments)で、これらを量子コンピュータで実行し高速化を目指している。

量子アルゴリズム開発

実際に、リスク解析「Quantum Risk Analysis」の量子アルゴリズムを開発し、それをIBM Qで実行し、現行システムを上回ったことが報告された。現在、リスク解析ではMonte Carlo Simulationが使われるが、量子アルゴリズムはこの性能を上回った。(下のグラフ、演算結果のエラー率を示したもので、量子アルゴリズム(水色の線)はMonte Carlo Simulation(青色の線)に比べ速く収束することを示している。これは国債を保有するときのリスクを計算したもので、量子アルゴリズムは少ないデータで結果を出せることを意味する。)

出典: VentureClef

日本における量子技術開発のハブ

この他に、三菱ケミカルとの共同研究で、リチウムイオン電池の分子構造を量子コンピュータで解析し、その成果が報告された。IBM Q Networkの主要メンバーが慶応大学で、ここに量子プロセッサが設置されており(上述の「Tokyo」プロセッサ)、三菱ケミカルの研究はこのマシンで実施された。更に、IBMはカンファレンスの直後、東京大学にIBM Q System Oneを設置することを発表した。IBMは日本の技術力に着目しており、このシステムで大学や企業と共同研究を進める。IBMはこのシステムが日本の量子技術研究のハブになると述べている。

米国の量子コンピュータ開発の流れ、2020年は量子アルゴリズムと高信頼性量子プロセッサの開発が進む

シリコンバレーで2019年12月、量子コンピュータのカンファレンス「Q2B」(#Q2B19)が開催された。これはQC Wareが主催するもので、IBMやGoogleやMicrosoftなど大手企業の他に、RigettiやIonQやCambridge Quantum Computingなど主要ベンチャー企業が新技術を紹介した。民間企業だけでなく、それを支える大学や政府機関も加わり、最新技術が議論された。

出典: VentureClef

John Preskill教授の基調講演

民間企業で量子コンピュータ開発が進むが、物理学の観点からその基礎概念と開発ロードマップが示された。カリフォルニア工科大学(California Institute of Technology)教授John Preskillは基調講演で、量子物理学の観点から技術の流れを説明し、量子コンピュータ開発の方向性を提示した(上の写真)。Preskillは量子コンピュータの生みの親であるRichard Feynmanの流れを引き継ぎ、量子コンピュータ業界を理論面でけん引している。

2020年の開発方向

Preskillは「What’s Next After Quantum Supremacy?」と題して、量子コンピュータがスパコンを越えた次はどこに向かうべきかその指針を示した。因みに、スパコン越え「Quantum Supremacy」というコンセプトはPreskillが提唱したものである。Googleの量子コンピュータ「Sycamore」はこれを達成したとの認識を示し、講演では、量子アプリケーション開発と量子プロセッサの信頼性向上が次の目標になるとの見解を明らかにした。

量子アプリケーション開発

IBMやGoogleは量子コンピュータのプロトタイプ(NISQ:Noisy Intermediate-Scale Quantum技術)を開発し一般に公開している。NISQとは中規模でノイズが高い(エラー発生率が高い)量子コンピュータで、稼働時間は短く、大規模な演算を実行できない。次は、このNISQで量子アプリケーションを開発することが目標となる。不安定なプロセッサで社会に役立つ量子アプリケーションを開発することが問われている。

量子アプリケーション候補1:最適化問題

Preskillは、NISQタイプの量子コンピュータが単独でスパコンの性能を超えることは難しいとみている。このため、量子コンピュータを現行コンピュータと連結したハイブリッド構成でアプリケーションを実行することが解になる。この構成では最適化処理のアプリ「Optimizer」が有力候補となる。具体的には、Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)などのモデルを示した。(下の写真、現行コンピュータで最適化アプリを実行するが、その一部を量子プロセッサにアウトソースする。現行コンピュータは演算結果を受け取り、最適化が進む方向を探り、このプロセスを繰り返す。)

出典: VentureClef

量子アプリケーション候補2:機械学習

人工知能や機械学習がブームであるがPreskillはこれに対して厳しい見方を示している。特に、深層学習(Deep Learning)は、動作メカニズムが分からないまま経験的に使われており、論理的な解明が必要であると指摘する。一方、量子コンピュータで機械学習アルゴリズムが上手く稼働する可能性についても述べた。量子コンピュータを使ったニューラルネットワークの教育(Quantum Deep Learning Network)が研究テーマになるとしている。ニューラルネットワークの教育では大量のデータを必要とし、これらをQubitにエンコードする。このために、量子メモリ「Quantum Random Access Memory」の開発が必要となる。QRAMとは情報をQubitに格納する記憶装置で、量子コミュニケーションでも必須技術となるため研究開発が進んでいる。一方、大規模なデータをQRAMに読み込ませるには時間がかかるため、結局、機械学習アルゴリズムを量子プロセッサで実行してもスパコンに勝てない可能性もある。このため、データを量子状態のままで入出力する量子機械学習アルゴリズムに着目するよう述べた。本当に機械学習アルゴリズムを量子プロセッサで高速化できるのか、ブレークスルーを目指して研究が進んでいる。

量子プロセッサの信頼性向上1:エラー補正技術

Preskillが提案するもう一つの柱は量子プロセッサの信頼性をあげるための技術開発である。NISQで量子アプリケーションを実行するには、プロセッサの信頼性を上げることが必須条件となる。今の量子プロセッサはエラーが発生してもそれを補正する機構はなく、次の目標はエラー補正「Quantum Error Correction (QEC) 」機構を備えたシステムの開発となる。Qubitで発生するエラーを補正するためには別のQubitが必要となる。1つのQubitのエラーを補正するためには複数のQubitが必要になる。例えば、暗号化アルゴリズム「RSA 2048」を実行するためにはエラー補正のQubitを含めシステム全体で2000万個のQubitが必要になるとの研究もある。これではハードウェアの負担が重すぎるため、ソフトウェアでエラーを補正する技術の開発が進んでいる。これは「Surface Code」と呼ばれ、コードで量子プロセッサのエラーを補正する操作を実行する。QECとSurface Codeを併用することで実用的な高信頼性マシンが生まれる。

出典: VentureClef

量子プロセッサの信頼性向上2:Qubitのアーキテクチャ

最終的には、Qubit自体の信頼性をあげることが究極の解となる。ノイズに耐性があり安定して稼働するQubitの素材やアーキテクチャが見つかれば、量子プロセッサの信頼性が一気に向上する。Preskillはこの観点から、GKP Codes、Zero-Pi Qubit、及び、Topological Quantum Computingが有望であるとしている(上の写真)。Topological Quantum ComputingとはMicrosoftが開発している技術で、位相にデータをエンコードするもので、けた違いに安定したQubitができる。しかし、まだ物理的にQubitは生成されておらず、長期的な研究が必要となる。今は、IBMやGoogleが採用しているSuperconducting Qubitという手法が主流であるが、Preskillは他のアーキテクチャの探索が重要で、どこかで大きなブレークスルーが生まれることに期待を寄せている。また、Spin Qubitsという手法で大きな進展があったとしている。Spin QubitsとはIntelが開発している技法のひとつで、シリコンの穴に電子をトラップし、電子のスピンでQubitを生成するもの。量子プロセッサの基本方式は雌雄が決着しておらず試行錯誤が続いている。(IBMのスタッフにSuperconducting Qubitが主流になるかと尋ねると、そう願いたいがまだ確信は持てない、と正直な感想を話してくれた)。

産学共同で産業を育成

カンファレンスで多くの参加者と話をすると、量子コンピュータ開発は黎明期で、基礎研究と製品開発が同時進行していることを痛切に感じた。ちょうど、スパコン開発が始まったころの状況に似ており、プロセッサの素材やアーキテクチャなどの基礎研究が進み、その成果をもとに製品の方向が決まりつつある。そのため、企業だけでなく大学や政府の基礎研究が極めて重要な役割を担い、製品開発を下支えしている。米国の産学が一体となって技術を積み上げ、量子コンピュータ産業を育成していることを肌で感じた。

マイクロソフトは量子クラウド「Azure Quantum」を発表、量子コンピュータ登場前に量子アプリの開発が進む

Microsoftは2019年11月、開発者会議「Ignite」で量子クラウド「Azure Quantum」を発表した(下の写真)。Azure Quantumは量子技術を統合したクラウドで、量子アプリケーションの開発環境とそれを実行する量子コンピュータから構成される。CEOのSatya Nadellaは、量子コンピュータで未解決の問題を解決し、食の安全、気候変動、エネルギー伝送の分野でブレークスルーを起こすと表明した。

出典: Microsoft

Azure Quantumとは

Azure Quantumは量子コンピュータから開発環境からソリューションまでを提供する量子技術のフルスタックとして位置付けられる。Microsoftは既に、量子開発環境「Quantum Development Kit」や量子プログラム言語「Q#」などを発表しているが、これらがAzure Quantumの中に組み込まれた。エンジニアはAzure Quantumで量子アルゴリズムを開発し、それらを量子コンピュータや量子シミュレータで実行することができる。商用量子コンピュータが登場するまでには時間がかかるが、Azure Quantumで先行して量子アプリケーションを開発し、来るべき時代に備えておく。

量子コンピュータの種類

Azure Quantumは実行環境として開発中の量子コンピュータを利用する。対象となるマシンは、Microsoft、IonQ、Honeywell、Quantum Circuitsで、この中でプロトタイプが稼働しているのはIonQだけとなる。他の量子コンピュータは開発中で、マシンが稼働すると順次、Azure Quantumで使われる。

量子コンピュータの概要

Microsoftは「Topological Quantum Computer」という方式の量子コンピュータを開発している(下の写真)。二次元平面で動く特殊な粒子の特性を利用し、その位相変化を情報単位とする方式で、極めて信頼性が高いが、開発には時間を要す。IonQとHoneywellは「Trapped Ions」という手法の量子コンピュータを開発している。電荷を帯びた原子(イオン)の電子のエネルギー状態でQubitを構成する。Quantum Circuitsは超電導回路を使ってQubitを生成するが、量子コンピュータを多数のモジュールで構成する。GoogleやIBMは複数の超電導回路を一つのチップに搭載するが、Quantum Circuitsはこれを多数のモジュールに分けて搭載する。量子プロセッサを多重化することで信頼性を高めるアプローチを取る。

出典: Microsoft

量子アプリケーション開発環境

Microsoftは量子アプリケーション開発環境「Quantum Development Kit」と量子プログラム言語「Q#」を2017年12月に投入している。しかし、2019年7月には、これら開発環境をオープンソースとしてGitHubに公開した。Microsoftはオープンソースの手法で、開発者コミュニティと連携して、量子アプリケーションを開発する方針とした。今回の発表でこれら開発環境をAzure Quantumに組み込み、エコシステムの拡大を目指している。

量子プログラム事例

GitHubには量子アルゴリズムのサンプルが掲載されており、これらを利用して新しい量子アプリケーションを開発することができる。GitHubには代表的なアルゴリズムとして、検索(Grover’s Algorithm)、素因数分解(Shor’s Algorithm)、量子化学、シミュレーションなどが掲載されている。また、量子アルゴリズムを学習するためのサンプルも豊富に揃っており、ここでスキルを身につけ、量子アルゴリズム開発を始める。

量子テレポーテーション

GitHubにサンプルコードとして「量子テレポーテーション(Quantum Teleportation)」が掲載されている。量子テレポーテーションとは、ある場所から別の場所に情報(Qubitの状態)を送信する技術であるが、物質(電子や光子など)を送ることなく、情報を伝える技術である。SF映画に登場するテレポーテーションのように、情報を遠く離れた場所に移動させる技術である。電気シグナルで情報を伝達しないので経路上で盗聴されることはない。極めて奇妙な物理現象であるが、Quantum Teleportationを量子ゲートで示すと下の写真上段の通りとなる。左上のQubitの情報を右下のQubitに送るのであるが、簡単なゲート操作を経て、右下のQubitの状態を読み出すだけで情報が伝わる。この量子ゲートをQ#でコーディングすると下の写真下段のようになる。

出典: GitHub

量子テレポーテーションを実行すると

サンプルコードはJupyter Notebook(オープンソース開発・シミュレーション環境)の上に展開されており、コードをそのまま実行できる。ここでは「TeleportRandomMessage」という命令(Operation)を定義し、Qubitの状態をテレポートするコードを作成し、それをMicrosoftの量子シミュレータで実行させた。その結果、送信側のQubitの状態「|->」が、受信側のQubitにテレポートし、正しく「|->」と出力された(下の写真)。(「|->」とはBlock Sphere(先頭の写真左側の球体)でQubitが-Y軸方向に向いている状態。)

出典: GitHub

量子アプリケーション事例

既に、先進企業はMicrosoftの量子アプリケーション開発環境を使って事業を進めている。OTI Lumionicsはカナダ・トロントに拠点を置く企業で、量子技術を使って新素材を開発している。この手法は「Computational Materials Discovery」といわれ、量子化学と機械学習の手法で有機EL(OLED)を開発している。OTI Lumionicsは量子アルゴリズムを開発し、新素材のシミュレーションを実行し、その物理特性を予測する(下の写真)。

出典: OTI Lumionics

開発者コミュニティ拡大

量子コンピュータの商用機が登場する前に、既に量子アルゴリズム開発が始まっている。開発した量子アルゴリズムはシミュレータで実行する。しかし、量子シミュレーションでは大量のメモリが必要となり、Qubitの数が増えるとパソコンやサーバでは実行できなくなる。このため、大規模構成のQubitのシミュレーションはAzureに展開して量子アプリケーションを実行する。Microsoftとしては量子アルゴリズム開発環境を提供することで、多くのエンジニアがQ#などに慣れ親しみ、開発者コミュニティを拡大する狙いもある。量子コンピュータが登場する前に、既に、量子エンジニアの囲い込みが始まった。

シュレーディンガーの猫

Azure Quantumのシンボルは「シュレーディンガーの猫(Schrödinger’s Cat)」である(先頭の写真右端)。この猫はオーストリアの物理学者シュレーディンガーが量子力学を説明する思考実験として使われた。量子力学ではQubitの状態(Block Sphereの青丸の位置)を特定することはできず、0である確率は50%で、1である確率は50%となる。Qubitを計測することで初めて0か1かに決まる。これを猫に例えると、箱に入った猫は蓋を開けるまで、その生死は分からない。つまり、箱の中で、猫は50%の確率で生きており50%の確率で死んでいる、ということになる。

エアバスは量子コンピュータで航空機をデザイン、NISQで量子アルゴリズム開発が始まる

量子コンピュータが登場するまでには5年から10年かかるといわれているが、既に量子アプリケーション開発が進んでいる。現在、「Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)」と呼ばれる量子コンピュータが稼働し、このプラットフォームで量子ソフトウェアの開発が始まった。NISQは演算ゲートのエラー発生率が高く、中規模構成のシステムとなる。この不安定なマシンで画期的な量子アプリケーションを開発できるのか、世界でアルゴリズム研究が始まった。エアバスはその先頭を走り、NISQで航空機の設計を見直し、エネルギー効率の良いデザインを探求している。

出典: Airbus

エアバスとは

エアバス(Airbus)はオランダに本社を置き、欧州四か国による航空宇宙機器製造会社として1970年に設立された。その当時、米国の航空宇宙機器メーカーが市場を独占しており、エアバスはこの対抗軸として創設された。米ソ冷戦に伴い、米国で企業統合が進み、今では大型旅客機メーカーはボーイング(Boeing)一社だけとなり、エアバスと一対一で対峙する構図となった。エアバスはこの市場で後発メーカーであり、機体設計に先進的な思想や技術を取り入れ、トップに追い付いてきた。今でもこの思想が受け継がれ、エアバスはスパコンを使って航空機を設計し、今では量子コンピュータを使った開発技法を探求している。

量子技術チャレンジ

量子コンピュータはまだ新しい技術で、エアバスは大学などと研究コミュニティを形成して開発を進める方式を取っている。エアバスは量子コンピュータ技術を競う「Airbus Quantum Computing Challenge」を展開している(先頭の写真)。これは量子コンピュータを使って量子アプリケーションを開発するチャレンジで、指定されたタスクを解決する形式で競技が進んでいる。チャレンジは2019年1月に始まり、10月末で開発が締め切られ、現在その成果が審査されており、2020年の第1四半期に順位が決まる。量子コンピュータ研究者、新興企業、大学などが参加しており、その数は500を超える。

エアバスの狙い

このチャレンジは航空機の飛行物理特性(aerospace flight physics problems)を量子アルゴリズムで解明することが目的となる。エアバスはチャレンジへの参加者とともに、量子技術の発展を目標にしている。また、エアバスとしては参加者が開発した優秀な技術を自社の航空機開発で利用することを計画している。更に、エアバスはチャレンジに参加した優秀な量子コンピュータ開発者の採用も視野に入れている。量子コンピュータが登場する前に、既に、量子技術研究者の採用で戦いが始まっている。

離陸時に最小コストで上昇

タスクは5つの項目からなり、参加者はこれらの問題を解決する量子アルゴリズムを開発する。その一つが「Aircraft Climb Optimisation」で、最小のエネルギー(燃料)とコスト(飛行時間)で上昇するプロセスを計算する(下の写真)。航空機は短距離輸送で利用されるケースが増え、離着陸回数が大幅に増えた。このため、如何に省エネで離陸できるかが問われている。このタスクは与えられた条件で最適な組み合わせ(Low Cost Index、燃費と時間の最小値)を求める問題に帰着する。最適化問題は「NP-Hard」と呼ばれ、複雑な問題の中でも難解な領域を指し、スパコンでも解くことが難しく、量子コンピュータに期待が寄せられている。

出典: Airbus

機体の空力特性を評価

次は、数値流体力学(Computational Fluid Dynamics)を量子コンピュータで解くタスク(下の写真)。航空機の効率性は機体全体の形状により決まる。このデザインで数値流体力学が使われ、機体周囲の空気の流れを解析し、機体に及ぼす力などを解明する。いわゆる空力特性を求めるもので、スパコンでは処理時間がかかり精度を上げることが難しい。量子コンピュータで同じモデルを実行すると、どれだけスピードアップできるかを把握することがこのタスクの目的となる。これにより、大規模な数値流体力学モデルを生成し、これを量子コンピュータでシミュレーションすることにつなげる。

出典: Airbus

変微分方程式をAIで解く

数値流体力学で空力特性を解析することは変微分方程式を解くことに帰結する。このタスクは「Quantum Neural Networks for Solving Partial Differential Equations」として出題され、量子コンピュータで偏微分方程式を解く技法が求められる。空気など流体の運動は変微分方程式(Navier-Stokes Equationsなど)で記述され、これを解くためには精緻なモデルを生成し、大規模な計算量を必要とする。この方式に対し、変微分方程式をニューラルネットワークで解く研究が進んでいる。これはAIをシミュレーション結果で教育することで、偏微分方程式の解を見つける手法で、現行手法(Finite Volume Method、有限体積法)に比べ、高速で収束し精度が高いことが報告されている。チャレンジではこの方式を量子コンピュータで実現する技法の開発が求められ、現行コンピュータに比べ、どれだけスピードアップできるのかを評価する。

主翼構造の最適化など

この他のタスクとして、主翼の構造の最適化(Wingbox Design Optimisation、下の写真)やペイロード利用効率の最適化(Aircraft Loading Optimisation)が出題されている。タスクの殆どが航空機の運用効率を高める技術を量子コンピュータで求めるもので、量子アルゴリズムは最適化問題(Optimization)で威力を発揮すると期待されている。

NISQでアルゴリズム開発

これらのタスクはNISQ型の量子コンピュータで実行される。不安定なプロセッサで大規模なゲート演算はできないため、エラーに耐性のある量子アルゴリズムの開発が求められる。また、量子コンピュータと現行コンピュータを連結したハイブリッド構成でアルゴリズムを開発する手法も対象となる。NISQで航空機デザインに役立つ成果がでるのか、審査結果が待たれる。

出典: Airbus

先行して開発する

エアバスは航空機開発でスパコンを採用した最初の企業で、今では量子コンピュータを使った開発方式を模索している。エアバスは量子コンピュータで飛行物理特性(Flight Physics)を計算することに着目し、複雑な物理特性を解明し、開発時間を短縮することを目指している。このために、エアバスは量子コンピュータ開発メーカーや研究機関と提携し、共同で量子アルゴリズムを開発する手法を取っている。高信頼性の量子コンピュータが登場するのはもう少し先だが、NISQやシミュレータでの量子アルゴリズム開発が本格的に始まった。

量子アルゴリズムで地球温暖化対策

航空機は大量の二酸化炭素を排出し地球温暖化の要因とされている。航空機は温暖化ガスの2.5%を輩出しているが、2050年にはパリ協定で定められた温暖化ガス排出量の1/4を占めると予測されている。このため、飛行機で移動することは反社会的とみられ、「Flight Shame」という風潮が広がり、飛行機に乗ることに後ろめたさを感じる人が増えてきた。航空機メーカーとしては温暖化ガス排出量を削減することが大きな使命となり、量子コンピュータを使い機体デザインや航空機運行を最適化する方向に向かっている。