Googleが発表した量子コンピュータ「Sycamore」(下の写真)は「Quantum Supremacy(スパコン越え)」に到達したのか判断が分かれているが、プロセッサは論理設計通りに稼働し、多数のゲート演算を実行し、大きなマイルストーンとなった。Sycamoreはエラーを補正する機構は搭載しておらず、大規模な演算を実行することは難しい。この種類の量子コンピュータは「Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)」と呼ばれ、ノイズが高く(エラー率が高く)、中規模構成(50から100Qubit構成)のシステムとなる。これからNISQで量子アルゴリズム開発が始まる。 果たしてNISQという不安定な量子コンピュータでキラーアプリを開発することができるのか、世界が注目している。

量子コンピュータの構想

量子コンピュータの基礎概念は1981年にRichard Feynmanが提唱した。当時、Feynmanはカリフォルニア工科大学の教授で、講座「Potentialities and Limitations of Computing Machines (コンピュータの可能性と限界)」の中で量子コンピュータの概念を講義した。「自然界は量子力学に従って動いているので、それをシミュレーションするには量子コンピュータしかない」と説明し、量子コンピュータという構想を示した。

量子技術を実現する

量子コンピュータの基礎研究が進む中、最初に量子コンピュータの演算単位「Qubit」を生成することに成功したのはDavid Wineland(当時アメリカ国立標準技術研究所の研究者、下の写真)のグループである。この研究が認められ、量子システムを計測・制御した功績で、2012年にノーベル物理学賞を受賞した。この研究ではTrapped Ion(電荷を帯びた原子(イオン)を容器に閉じ込めこれをレーザー光線で操作)という手法で2つのQubitからなる量子ゲートを生成した。量子コンピュータの演算基礎単位を実現できたのは2006年ごろでまだまだ新しい技術である。

NISQという種類の量子コンピュータ

今では、GoogleがSycamoreを開発し、53のQubitで量子ゲートを構成し、まとまった計算ができるようになった(下の写真)。これに先立ち、IBMは量子コンピュータを「IBM Q System One」として販売している。これらは「Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)」に分類され、Qubitが正常に稼働できる時間(Coherence Time)が短く、エラー(Decoherence)が発生してもそれを補正する機構は無く、不安定なシステムとなる。このため、スパコンを超える性能は出せるが、大規模な構成は取れないという制約を持つ。因みに、NISQというコンセプトはカリフォルニア工科大学教授John Preskillにより提唱された。Preskillは米国で量子技術の基礎研究をリードしており、「Quantum Supremacy」というコンセプトも同氏が提唱した。

量子機械学習アルゴリズム

NISQは量子ゲートのエラー率が高く大規模な演算はできないが、規模の小さい量子アルゴリズムの研究で使われている。実際に、化学、機械学習、物性、暗号化などのアルゴリズム開発が進んでいる。特に、量子機械学習(Quantum Machine Learning)に注目が集まっている。これはAIを量子コンピュータで実行する手法で、大規模なデータを量子状態で処理することで、アルゴリズム教育を高速で実行できると期待されている。具体的には、ニューラルネットワークで多次元のデータを処理するとき、そのデータマトリックスをQubitの量子状態にエンコードすることで学習プロセスが効率化される。一方、AIの実行では大量のデータを量子プロセッサに入力する必要があるが、このプロセスがネックとなる。量子コンピュータは演算速度はけた違いに速いが、データを読み込んだり、データを書き出す処理で時間がかかる。このデータ入出力プロセスを高速で実行することが重要な研究テーマとなっている。

ハイブリッド構成で稼働

NISQは現行コンピュータを置き換えるものではなく、両者が協調してタスクを実行する構成が取られる。これは「Hybrid Quantum-Classical Architectures」と呼ばれ、NISQが現行コンピュータのアクセラレータ(加速器)として機能する。現行コンピュータでアプリを実行する際にその一部をNISQにアウトソースする形を取る。パソコンでビデオゲームをする際に、アプリはCPUで稼働するが、画像処理の部分はGPUで実行される方式に似ている。

ハイブリッド構成で最適化問題を解く

ハイブリッド方式では「Variational Quantum Eigensolver (VQE)」という手法が注目されている。VQEはEigenvalue(固有値)を求める手法で現行コンピュータと量子コンピュータが連動して解を見つける。アルゴリズム全体は現行コンピュータで稼働し、数値演算の部分は量子コンピュータで実行される。具体的には、分子の基底状態(Ground State Energy、エネルギーが一番低い状態)を見つける計算や、ルート最適化(セールスマンが巡回するルートの最適化)などで使われる。

高信頼性量子コンピュータの開発

量子コンピュータ開発で、NISQは通り道で、最終ゴールは高信頼性量子コンピュータとなる。このために、ノイズに耐性のある量子ゲートの研究が続けられている。ノイズとは温度の揺らぎ、機械的な振動、電磁場の発生などがあげられる。これらがQubitの状態を変えエラーの原因となる。現行コンピュータでも記憶素子でエラーが発生するが、特別な機構を導入しエラー検知・修正をする。量子コンピュータでもエラーを補正する機構の研究が進んでいる。また、エラーに耐性の高いアーキテクチャの研究も進んでいる。その代表がMicrosoftの「Topological Qubit」で、Qubitの安定性が極めて高く、高信頼性の量子コンピュータができる。しかし、Topological Qubitはまだ基礎研究の段階で、物理的にQubitは生成できておらず、長期レンジの開発となる。(下のグラフ：Googleの量子コンピュータ開発ロードマップ、NISQではQubitの個数は1000が限界であるが、エラー補正機構を備えた高信頼性マシンではQubitの数は100万を超える。)

生活に役立つ量子アプリケーション

高信頼性量子コンピュータが登場した時点で、大規模な量子アプリケーションを実行することができ、社会に役立つ結果を得ることになる。新薬の開発(分子のシミュレーション)、送電効率の向上(室温超電導物質の発見)、 化学肥料生成(窒素固定(Nitrogen Fixation)触媒の開発)、大気中の二酸化炭素吸収(炭素固定(Carbon Fixation)触媒の開発)などが対象になる。高信頼性量子コンピュータがいつ登場するのか議論が分かれているが、アカデミアからは開発までには10年かかるという意見が聞かれる。一方、産業界からは、開発ペースが加速しており5年と予測する人も少なくない。

大きなブレークスルー

Googleの量子コンピュータ開発責任者John Martinis教授はSycamoreを世界初の人工衛星「Sputnik 1(スプートニク1号)」に例えている。スプートニクは歴史的な成果であるが、人工衛星は電波を発信する機能しかなく、社会生活に役立つものではなかった。しかし、スプートニクが宇宙開発の足掛かりとなり、その後、リモートセンシングやGPSや衛星通信など多彩なアプリケーションが生まれた。同じように、Sycamoreは限られた規模のゲート演算しかできないが、このプラットフォームで若い研究者が量子アルゴリズムを開発し、 大きなブレークスルーを起こすことが次の目標となる 。量子コンピュータ開発が大きな転機を迎えた。

Googleは2019年10月23日、量子コンピュータの性能がスパコンの性能を超えたと発表した。Googleは世界で初めて「Quantum Supremacy(スパコン越え)」に到達したとアピールした。このベンチマークでは量子プロセッサ「Sycamore」が使われ、単純なゲート操作を実行した。徐々にQubitの数と実行回数を増やして実行され、スパコンでは計算できない規模に到達した。この規模の演算はGoogleの量子コンピュータを使うと200秒(3分20秒)でできるが(下の写真左側)、最速スパコン「Summit」を使っても1万年かかると推定した(下の写真右側)。一方、IBMは同じタイミングで論文を発表し、これをスパコンで実行すると2.5日で解けるとし、GoogleはQuantum Supremacyに到達していないと反論した。両社の意見が真っ向から対立し、市場はこの発表をどう受け止めるべきか困惑が広がっている。

量子プロセッサ

Googleは科学雑誌Natureに論文「Quantum supremacy using a programmable superconducting processor」を掲載し、その内容を明らかにした。このベンチマークはGoogleの量子プロセッサ「Sycamore」(下の写真、プロセッサの外観)で実行された。Sycamoreは54Qubit構成のプロセッサで、ベンチマークでは53Qubitが使われ、量子ゲート(Quantum Gate)が構成された。

量子ゲート

量子ゲートは基本演算の論理ゲートとなり、これらを組み合わせて単純な処理を実行し、その結果が計測された。(下のグラフィックス：量子ゲートの事例。左端がSycamoreでXの部分がQubitを示す。Qubitは接続装置(Coupler、A・B・C・Dで示される部分)を経由して隣の4つのQubitに接続される。Qubitは単独で、また、二つのQubitを連結して実行された(中央部分)。処理は左から右に進みその実行結果が計測された(右端)。)

何を測定したのか

ベンチマークではゲートをランダムに組み合わせ、その結果を測定する方式が取られた。測定結果は０と１のランダムな並び(Bit Stream、例えば「0000101」)となる。しかし、Quantum Interference(量子の干渉)という物理特性から０１の並びは完全にランダムではなく特定の並びに偏る。もっとも起こりやすい０１の並びを見つけることがこのベンチマークのタスクとなる。

スパコン越えの根拠

ベンチマークでは、最初は12Qubitから53Qubitを使い、単純なゲート演算を実行した(下のグラフ左側)。この際、Gate Depth(演算繰り返し回数)は一定 (14サイクル)にして実行された。また、実行時間(Sampling)は常に200秒に固定された。この確認ができた後、今度は、複雑なゲート演算を53Qubit構成で実行した。その際に、Gate Depthを深くしながら実行し、スパコンが到達できない領域まで、その深度を増していった(下のグラフ右側)。そして53Qubit構成でGate Depthが20の地点でQuantum Supremacyに到達(下のグラフ右側、右端のポイント)。このポイントではこれをスパコンで実行しても1万年かかると算定した。

量子プロセッサの基本機能の検証

このグラフの縦軸はCross-Entropy Benchmarking Fidelity(ゲートが正常に稼働する指数)を表し、〇、X、＋は異なる構成で実測した値で、実線は予想値を示す。Qubit数やGate Depthが増えると(ゲート規模が大きくなると)正常に動作する指数が下がる(エラーが増える)。しかし、実測値は予想したラインに乗り、急速に低下することはなかったことを示している。つまり、Sycamoreで想定外の物理現象はなく、量子プロセッサとして目途が付いたことを意味している。

プロセッサ構成

Sycamoreは54Qubit構成のプロセッサで、Qubitは平面に配置され、隣の4つのQubitと接続する。Qubitはこの結合を通してすべてのQubitと結び付くことができる。SycamoreでQuantum Supremacyに到達できた理由はQubitの信頼性が向上しエラー率の低いゲートを構成できたことにある。Sycamoreプロセッサは超電導回路で構成され、システム全体は円筒状の冷蔵装置(Cryostat)に格納され、絶対零度近辺まで冷却して運用される(下の写真)。

次のステップはNISQでアプリ開発

Googleは量子コンピュータ開発のロードマップを明らかにした。その一つが、Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)といわれるプロセッサでアプリ開発を進めること。NISQとはノイズが高い(エラー率が高い)、中規模構成(50から100Qubit構成)の量子コンピュータを指し、Sycamoreがこの範疇に入る。エラー率が高いので大規模なゲート演算はできないが、限られたサイズのタスクでアルゴリズム開発を進める。

最終ゴールは高信頼性量子コンピュータ

しかし、最終ゴールは「Fault-Tolerant Quantum Computer」の開発で、エラーに耐性のある大規模構成の量子コンピュータを開発する。エラー補正機構などを備えた信頼性の高い量子コンピュータで、大規模な量子アルゴリズムを実行することができる。この時点で社会に役立つアプリケーションの開発が可能となる。例えば、新素材開発に着目しており、軽量バッテリーや肥料を生成するための触媒などの開発が期待される。ただし、この量子コンピュータが登場するまでには歳月を要す。

IBMがGoogleに反論

IBMはGoogleが論文を公表した二日前に、それに反論する論文を掲載した。これは「Leveraging Secondary Storage to Simulate Deep 54-qubit Sycamore Circuits」という表題で、Googleが達成したというQuantum Supremacyに異議を差し挟んでいる。Quantum Supremacyの定義の一つは「スパコン越え」であるとし、世界最速のスパコン「Summit」を使うと、この処理を2.5時間で実行できるというもの。Googleは計測したQubitの状態をRAM(主記憶)に格納して処理することを前提に、処理時間を1万時間と算定した。しかし、IBMはRAMだけでなくディスクも使い、最適化手法を導入することで2.5時間で処理できると算定した。(下のグラフ：GoogleがSycamoreで実行したタスクをSummitで実行したときの処理時間予測。縦軸が実行時間(日)で横軸がCircuit Depth(処理の繰り返し回数)。53Qubit構成(青色のグラフ)で繰り返し回数が20のポイントをみると2.5日となる。仮にフル構成のSycamore(54Qubit)でも、Summitで実行すると6日で計算できる。)ちなみにSummitはIBMが開発したスパコンでIBMはSummitでのタスク最適化技術を誰より熟知している。

発表前に論文がリーク

IBMがGoogleの発表と同じタイミングで39ページに及ぶ詳細な論文を発表した背景には、Googleの論文が正式発表前にすでにウェブサイトに掲載されていたという背景がある。この論文は2019年8月に、NASA Ames Research Centerがウェブサイトに公開した。すぐにこの公開は停止されたが、この措置は手遅れで、読者がこの論文をRedditなどのサイトに掲載し、だれでも読める状態になっていた。このため、正式発表を待たず、市場ではGoogleのQuantum Supremacyについて評価が行われていた。

大きなマイルストーン

Googleの発表にIBMが水を差す形になり、市場はどう評価すべきか戸惑っている。これから両社の間で議論が深まり、また、これを契機に改めて開発競争が進むことも期待されている。Quantum Supremacyに達したかどうかは疑問が残るものの、Sycamoreが論理設計通りに稼働し、数多くのゲートを使って演算が実行できたことは大きなマイルストーンとなる。基本動作が確認でき、次は大規模な量子プロセッサが登場することが期待される。

Googleは五年以内に量子コンピュータ技術を商用化することを明らかにした。Googleが開発している量子コンピュータはアナログ方式で、ここに独自に開発したデジタル技術を組み込み、ハイブリッド方式を構成する。量子コンピュータの本命はデジタル方式であるが登場までには時間がかかる。Googleはこのギャップをハイブリッド方式で埋める戦略を取る。

量子コンピュータ技術を五年以内に商用化

Googleは2017年3月、量子コンピュータ技術を五年以内に商用化することを学術雑誌Natureに寄稿した。併せて量子コンピュータプロセッサを稼働させるハードウェア機構などを公開した。(上の写真、プロセッサは10 millikelvinまで冷却される。Millikelvinは絶対零度(摂氏マイナス273.15度)から0.001度の温度。)

デジタル方式開発は難しい

究極の量子コンピュータは「Digital Quantum Computer」と呼ばれ (デジタル方式と記載)、現行コンピュータのようにデジタルで動く。情報処理はデジタルが当たり前と思われるが量子コンピュータの世界は事情が違う。量子コンピュータがデジタルに稼働するには大きな障壁を超える必要がある。量子コンピュータの開発はエラーとの戦いでもある。量子コンピュータの基本単位Qubit (|0〉と|1〉と両者を同時に示すSuperpositionの状態を取る) は極めて不安定で微小なノイズで状態が変わり (これをDecoherenceと呼ぶ) エラーが起こる。デジタル方式の量子コンピュータを実現するにはシステムをノイズから保護しQubitを安定に保つ高度な技術が必要となる。

Googleはハイブリッド方式を目指す

このためデジタル方式の量子コンピュータを実現するまでには10年を要すといわれている。一方、アナログ方式の量子コンピュータは限られたタスクしか実行できないが、エラーに対する耐性は高い。Googleのアプローチはハイブリッド方式でアナログ方式の量子コンピュータ (Adiabatic Quantum Computer、後述) をデジタルな技術で補完する。Googleはこの技術を五年以内に製品化する。

ハイブリッド方式向けアプリ開発

Googleはハイブリッド方式というユニークな量子コンピュータで何を実現できるのか応用技術についても述べている。開発されたアプリケーションはそのまま事業で活用できる訳ではない。目的は「Heuristic Quantum Algorithms」の開発にある。Heuristicとは新規技法で近似解を開発する手法を指し、限られた機能を持つハイブリッド方式で量子アルゴリズムの開発を進める。本格的な量子コンピュータが登場するとこれら開発されたアルゴリズムが威力を発揮する。(Googleの量子コンピュータ研究はQuantum AI部門で進められる、下の写真。)

Simulation

アプリケーションでGoogleが注目している分野はSimulation、Optimization、及びSamplingである。Simulationとは量子コンピュータで化学反応や物質素材をモデル化してシミュレーションすることを指す。量子レベルまでのモデリングは現行コンピュータでは不可能で、ここが量子コンピュータが活躍できる分野とされる。量子コンピュータでモデル化することで様々な素材をマシンで精密に仮想実験することができる。飛行機向け化学繊維を強固にしたり、自動車向けには排ガス除去装置(触媒コンバータ)の効率を上げる。また、太陽発電セルの変換効率を上げることなどが期待される。

Optimization

Optimizationとは最適化の問題を量子コンピュータで解くことを指す。適用分野は広く消費者への商品推奨やオンライン広告の応札モデルなどで使われる。また、流通産業では物資の配送ルートの最適化で使われる。アナログ方式の量子コンピュータはOptimization Machineとも呼ばれこの分野がスイートスポットとなる。

Sampling

Samplingとは統計や機械学習で使われる手法で確率分散からデータを取り出す技法となる。Googleは実際に49 Qubit構成の量子コンピュータを使ってSamplingの研究を進めている。Googleは論文で量子コンピュータが現行スパコンでは実行できない問題を解決できたと報告している。これを「Quantum Supremacy」と呼び、量子コンピュータが現行スパコンの機能を本質的に上回ることを指す。

量子コンピュータをクラウドで提供

Googleは量子コンピュータをクラウドで提供する計画を明らかにした。これにより業界を跨って多くの企業が量子コンピュータを使うことができる。量子コンピュータ向けのアルゴリズムやアプリケーションの開発が進むことを目的とする。Googleはハイブリッド方式量子コンピュータに興味を持ってくれる研究者を増やし開発コミュニティの形成を目指している。(量子コンピュータはGoogle Cloud Platform (下の写真) で提供されるのか。)

ベンチャーキャピタルへの呼びかけ

Googleはベンチャーキャピタルにも働きかけている。ベンチャーキャピタルはデジタル方式の量子コンピュータ技術を中心に投資を進めている。これに対しGoogleはハイブリッド方式への投資の意義を説いている。究極の量子コンピュータはデジタル方式であるが、Googleの技術はそのギャップを埋めるもので、投資対象としても魅力があるとアピールする。Googleの戦略はTeslaのように最初からEVを投入するのではなく、Toyotaのようにハイブリッド方式で新たな市場を形成することを目指している。

Quantum AI Laboratoryを設立

Googleは2009年からカナダのベンチャー企業D-Waveが開発した量子コンピュータを使って研究を進めてきた。2013年、GoogleはNASAと共同で量子コンピュータ研究所「Quantum Artificial Intelligence Lab (QuAIL)」を設立した (下の写真)。量子コンピュータで機械学習や最適化技法を開発することを目的とし、研究所はシリコンバレーのNASA Ames Research Centerに設立された。

量子アルゴリズムで宇宙開発

QuAILは2013年5月、量子コンピュータ「D-Wave Two」を導入した。D-WaveのマシンはQuantum Annealing (後述) というアナログ方式の量子コンピュータでOptimizationの研究を中心にプロジェクトが進められた。NASAは量子アルゴリズムを使い宇宙開発におけるOptimizationを現行スパコンより高速に実行することを目的とした。更に、QuAILは2017年3月、最新モデルである「D-Wave 2000Q」を導入することを発表した。

独自の量子コンピュータ開発に着手

GoogleはD-Waveを使って量子コンピュータの研究を進めると同時に、独自の量子コンピュータ技術の開発に乗り出した。2014年9月、UC Santa Barbara (カリフォルニア大学サンタバーバラ校) 教授John MartinisをGoogleに招へいし、量子コンピュータハードウェア研究部門を設立した。Martinis教授は物理学部で量子コンピュータチップを開発しており、それをD-Waveに実装してシステムを構築する。

D-Wave評価は芳しくなかった

その当時、D-Waveが開発した量子コンピュータに関しアカデミアを中心に疑問の声が高まっていた。そもそもD-Waveは本当に量子コンピュータであるのかという本質的な議論が交わされた。D-Wave Twoをベンチマークするとマシンは確かに量子効果を生成しているが、これが性能アップに寄与しているかについて疑問が持たれていた。GoogleはD-Wave Twoを綿密に検証することで問題点や特性を把握し、これが今の量子コンピュータ開発に生かされている。またGoogleはD-Waveを再評価し高いベンチマーク結果などを公表している。

Martinis教授のD-Wave評価

Martinis教授も疑問を抱いていた研究者の一人でD-Wave Twoの評価を実施しレポートを公開した。報告書はD-Wave Twoはラップトップの性能を上回るものではないと結論づけ厳しい評価になっている。その後Martinis教授はGoogleに加わり量子コンピュータ技術の研究を進めることとなった。自身が開発している量子チップをD-Waveに実装しハイブリッド方式で性能改善を目指している。

5つのQubitで構成されるプロセッサ

Martinis教授は量子コンピュータが安定して稼働できる技術をテーマに研究を進めている。Googleに加わる前、Martinisのチームは2014年4月、5つのQubitで構成されるプロセッサを開発しNatureに論文として発表した。これは「Josephson Quantum Processor」と呼ばれる量子コンピュータチップで、サファイア基盤にアルミニウム回路を蒸着した形状となっている。(下の写真、四角い部分がチップで回路の＋状の部分がQubit。これは「Xmon Transmon Qubit」と呼ばれる。)

エラー補正機能を持つQubit

2015年5月には、Martinis教授を中心とする研究部門は9つのQubitで構成される量子チップを発表した (下の写真、中央部の＋状の分部がQubit)。これは超電導量子回路で構成されエラーを補正する機能を持つ。Natureに掲載された論文「State preservation by repetitive error detection in a superconducting quantum circuit」で明らかにした。Qubit開発ではエラーの検知とエラーの補正が極めて難しい。Qubitは不安定で環境変化やノイズでQubitの状態が変わりエラーが発生する。この問題に対処するためQuantum Error Correction (QEC) という機能がプロセッサに実装されエラーを検出しエラー発生を抑えることができるようになった (後述)。

アナログ方式をデジタル方式で補完

2016年6月、Googleハードウェア研究部門は「Digitized adiabatic quantum computing with a superconducting circuit」という論文を公開し、アナログ方式の量子コンピュータにデジタル技術を統合しアナログ方式の弱点を補完する方式を発表した。アナログ方式とはAdiabatic Quantum Computing (後述) を指し、デジタル方式とは個々のQubitを操作する技術 (後述) を指す。これによりハイブリッド方式の量子コンピュータを構成し個々のQubitを操作できる。

インテルのビジネスモデルを踏襲

GoogleはD-Waveを使って量子コンピュータの研究を始め基礎技術を学んできた。その後GoogleはMartinis教授を中心に独自の量子チップを開発しD-Waveシステムに搭載して稼働させている。Adiabatic Quantum Computingというアナログ手法を使うものの、デジタル制御できる量子チップを開発し量子コンピュータのハイブリッド方式を提唱している。Googleは独自の手法で量子チップの開発を進めインテルのビジネスモデルを踏襲しているようにも思える。

Googleのチャレンジ

ハイブリッド方式の量子コンピュータは初めての試みで実用に耐えるシステムができるかが問われている。Googleは自社だけでこれを進めるのではなく新興企業の活躍を期待している。Googleは多くの新興企業がハイブリッド方式に興味を示し、ここからイノベーションが生まれることを期待している。研究者の多くはアナログ方式に対して懐疑的であるが、Googleはこれを改良することで道は開けるとしている。壮大な挑戦で果たしてブレークスルーはあるのか関心が集まっている。

IBMがデジタル方式量子コンピュータを発表

Googleが量子コンピュータ技術商用化を発表した直後、IBMはデジタル方式の量子コンピュータ「Q」を数年以内に出荷すると発表した。IBMはこれを汎用量子コンピュータ (Universal Quantum Computer) と位置づけ、マシンをデジタル制御し汎用的にタスクを実行する。当初、このモデルの出荷は10年先と見られていたがIBMはスケジュールを大幅に前倒しした。

Googleが一気にトップの座を狙う

IBMが大きく先行している量子コンピュータ技術であるが、Googleがこれに挑戦する構図となっている。Googleにとって量子コンピュータ開発はゼロからの出発でハンディキャップは余りにも大きい。AIや自動運転車開発でGoogleはゼロから出発したが買収や型破りな技術力で今では世界のトップを走っている。Googleは量子コンピュータ開発でも同じ手法を使い一気にトップの座を狙うものとみられる。量子コンピュータ開発レースが白熱した展開になり技術進化が爆発的に進む勢いとなってきた。

参考情報：Qubitのエラー補正は難しい

Quantum Error Correction (QEC) という機能がプロセッサに実装されエラーを検出しエラー発生を抑えることができるようになった。QECで「Measurement Qubit」 (測定専用Qubit、下の写真で緑色の＋状の分部) を導入し「Data Qubit」 (演算用Qubit、下の写真で青色の＋状の分部) の状態を把握しエラーを検出する。

Qubitでエラーの検出が難しい理由はQubitを直接観察して状態を把握することができないため。Qubitを計測するとEntanglementとSuperpositionの状態が消失し、|0〉または|1〉のバイナリーな状態に戻ってしまう。このためMartinis教授はMeasurement Qubitという測定専用のQubitを導入した。Measurement QubitとData QubitをEntanglementの状態にして観測する。そうするとMeasurement Qubitの状態を見ればData Qubitを読み出さなくてもその状態が分かる。

参考情報：Adiabatic Quantum Computingとは

Adiabatic Quantum Computingとはアナログ方式の量子コンピュータでエネルギーレベルを変えながら最小値を見つける手法を指す。プログラミングの観点からは初期化されたQubit (Superpositionの状態) のグループに条件を指定し (Qubitのスピン方向と結合状態で定義する)エネルギーレベルを上下する操作を行う。そうするとQubitは初期状態(Superposition)から最終状態 (|0〉または|1〉のバイナリー) に移り、エネルギーの低い状態で安定する。この時のQubitの組み合わせが答えとなる (下の写真、求める解はエネルギー状態 (Hamiltonian) として定義する)。

ただし、通常のコンピュータのように答えは一つ (Deterministic Model) ではなく、多くの答えを示す (Probabilistic Model)。エネルギーレベルを変えて解を見つける方式をAnnealingと呼ぶ。その中でエネルギーレベルの変異を緩やかに行う手法をAdiabaticと呼ぶ。Adiabatic Quantum Computingとはこの手法で解を見つける量子コンピュータを指す。

参考情報：Qubitをデジタル制御する仕組み

Adiabatic Quantum Computingでタスクを解くためにはQubit間での連結が必要となる。しかし、Googleハードウェア研究部門が開発している量子チップは隣り合うQubitと連携ができるだけ。この制約を補完するためにMartinis教授らはQubitをデジタルに制御してQubit間で連携できる範囲を広げた (下の写真、球体がQubitで矢印はスピンの方向と強さを示す)。個々のQubitを磁場で制御して隣り合ったQubitの方向を合わせ (ferromagnetic link、下の写真の赤色＋)、また、方向を反対にする(antiferromagnetic link、下の写真の水色＋)操作をする。この方式で物理的にQubitの方向やQubit間の繋がり強度を操作できる。この量子チップをD-Waveのマシンに搭載しアナログ方式の弱点を補完するハイブリッド方式を開発する。