(下)さて、量子コンピュータ(QC)は2030年に掛けてどう推移するのか?(下)
これを最初に読んだあなた。これは同じタイトル3部作の(下)だ。(上)次に(中)と読んでね。
書き始めた当初は一回で済む筈だったら、とうとう3回になってしまった。筆者の好き勝手であらゆる方向に拡張してしまった。しかし、誰にも遠慮する必要もないし。。。。。ははは。。。
各社のRoadmap
Finke氏はQCスタックの話の後すぐに、QCベンダーのroadmapについて言及した。複数のQCベンダーがRoadmapを発表しており、その傾向は明らかに2020年代に少なくともEFTQCに向かうという氏の観測と一致している。筆者は氏があげた4社以外にも、日立、富士通、Google、Quantinuum、PsiQuantum、 Microsoft、IonQ、Rigetti、Atom Computingを追加した。IBM・Google・Rigetti・Amazon/AWSは超伝導体ベース、Quantinuum・IonQはIon Trap型、PsiQuantumは光子型、Pasqal・Infleqtion・Atom Computingは中性原子方式でMSはtopological型。多くのベンダーのRoadmapの古いものはここにあるが、最新版が欲しいところである。筆者がやれって?勘弁してよ。かなりの量の仕事でっせ。
以下のテーブルはそれぞれのベンダーのサイトから、2030年に向かうroadmapをEdge BrowserのCopilotさんに頼んでで筆者がまとめた。
日立
日立はいろいろやっていて、以下の図によく纏まっている。
出典:「10年先のコンピュータ技術」を今!?CMOSアニーリングの性能に迫る!
富士通
IBM
IBMのQCの予定は、以下だ。IBMの2030年へに向かうroadmapはここに提示されている。その部分を貼っておく。
出典:CopilotがIBMのサイトからまとめたものを、筆者が表にまとめた。
IBMが発表している2025年までと2026年以降、出典: IBMのサイトより、「IBM Unveils New Roadmap to Practical Quantum Computing Era; Plans to Deliver 4,000+ Qubit System」
Pasqal
出典:CopilotがPasqalのサイトからまとめたものを、筆者が表にまとめた。
出典:Pasqalのサイトより。
QuEra
出典:CopilotがQuEraのサイトからまとめたものを、筆者が表にまとめた。
出典:QuEraのサイトより。
QuEraは2024年には250程度のpqtから10lqt, 2025年には3,000強のpqから30のlq、2026年には10,000強pqから100lqを生成すると発表している。pq対lqを見ると、25.6/1、100/1、100/1となってる。このペースが続くのであれば、よく言われる1,000lqだとpqは100万ではなくて10万で済むことになっている。QuEraは自社が採用する中性原子型の方が安定度が良いと主張しており、IBM/Google/Regettiなどが採用する超伝導型よりも同数のlqを生成するのに必要なpqの数を削減できると主張している。個人的にはその主張に賛成だ。超伝導型はあくまでも擬似量子状態を作っているに過ぎない、。量子の世界を扱うなら、量子を扱わなければ、あかんやろ。
Infleqtion
出典:CopilotがInfleqtionのサイトからまとめたものを、筆者が表にまとめた。
出典:QuEraのサイトより。
Quantinuum
出典:CopilotがQuantinuumのサイトからまとめたものを、筆者が表にまとめた。
出典: Quantinuumのサイトより。
GoogleのQC roadmapはこのサイトに詳しくまとめられている。
出典:CopilotがGoogleのサイトからまとめたものを、筆者が表にまとめた。
出典:Google のサイトより。
Microsoft
Microsoftのサイトを参照して、MicrosoftのEdgeに搭載されているCopilotよりまとめて、それを筆者が表にまとめた。
Microsoftは未だ実験機も開発されていないが、Topological方式を推奨している。方式は囲みで。
Topological Quantum Computing
トポロジカル量子コンピューティングでは、2 次元空間に存在するエニオンと呼ばれる特殊な粒子を使用します。これらの粒子は、編み込みと呼ばれるプロセスで互いに移動できます。紐で結び目を作ることを想像してください。重要なのは、結び方であって、たどる経路ではありません。
このプロセスで作成される結び目、つまり編み込みは非常に安定しており、エラーが発生しにくいです。つまり、編み込みの全体的な形状は同じままなので、小さな乱れによって計算が台無しになることはありません。これらの特殊な粒子の中には、マヨラナ ゼロ モードと呼ばれるものがあり、特に安定性に優れており、情報の保存に使用されます。
本質的に、トポロジカル量子コンピューティングは、計算を実行するために特殊な粒子で非常に安定した結び目を作るようなものです。この安定性はエラーの削減に役立ち、信頼性の高い量子コンピューターを構築するための有望なアプローチとなっています。
出典:Copilotさん
IonQ
Ionqのサイトを参照して、IonqのEdgeに搭載されているCopilotよりまとめて、それを筆者が表にまとめた。
上の表からははっきりとしたエラー訂正や論理Qubitの話はないが、Clifford Noise Reduction (CliNR)という手法で論理Qubitを形成する方法を発表している。この発表は今年の7月だ。上の表で落ちているが、これはCopilotさんへの質問の仕方にもよるのだろう。
出典:IonQのサイトより。
Amazon/AWS
AmazonはAWS Center for Quantum Computingを2021年にCalTechに開設した。他の巨大IT企業に比較すると自前のQuantum Computerへの取り組みが遅れていた。代わりに、D-Wave、IonQ、Regetti、QuEraをそのプラットフォーム上でサポートしている。つまり、ユーザはAWSのクラウド経由でこの4社のQCにアクセスできる。
Amazon/AWSは現在NISQとFTQCを同時に開発している。残念ながら、年毎のmile stoneは発表していない。しかし、FTQCへのためのエラー訂正法なども研究している。
更に、このCenterでは、Amazon/AWSの研究者・開発者だけでなく、CalTechはもとより広く大学の研究者・開発者とも共同研究を行なっている。特にCalTechのJohn Preskill教授もこの動きに参加しているのは興味深い。これは、Amazon ScholarsとかAmazon Visiting Academicsと呼ばれる。これらについては囲みを参照。
Amazon ScholarsとかAmazon Visiting Academics
Amazon Scholars は世界クラスの学者であり、Amazon Visiting Academics は終身在職権取得前または新しく終身在職権を取得した学者で、大学で引き続き教育と研究を行いながら、現実世界の技術的課題に取り組むために選ばれています。このイニシアチブを通じて提供される AWS プロモーションクレジットは、受賞者の Amazon での仕事とは異なる影響力のある大学研究を支援するためのものです。
Amazon Scholars と Amazon Visiting Academics は世界中から集まり、機械学習 (ML)、コンピュータービジョン、データサイエンス、自然言語処理 (NLP)、ロボット工学、経済学、最適化、量子コンピューティングなどのクラウドサービスを使用した研究分野で革新を起こしています。Amazon Scholars と Amazon Visiting Academics は専門知識を活用して、Amazon のリーダーに戦略計画について助言し、組織のロードマップにある特定の技術的問題の解決に深く取り組み、若手研究者に方法について助言します。
出典:Amazon/AWSのブログ、「Amazon Scholars and Amazon Visiting Academics use AWS to accelerate research」より、Google Translateで日本語訳
Rigetti
Atomic Computing
Roadmapのまとめ
上の表はそれなりに意味があるかもしれないが、データの羅列と言えなくもない。「ふわっとした民意」を得ようと思って、独断と偏見でまとめてみた。ベンダーの大小や milestoneの表現もまちまちであるので、一概には簡単に分類できないのだが、「ふわっとした民意」なら適当に以下でも良いだろう。
Qubitの数の増加や改良は2027年くらいまで大きく、エラー訂正はコンスタントに起こっている。論理Qubitはエラー訂正がなければ意味がないので、論理Qubitと書いてある場合は、当然エラー訂正が含まれるはずだ。限定商用応用も、それ用に、アルゴリズムやシステムのプロトタイプか、限定でも実際の応用かも必ずしも定かではない。2029年以降は商用応用と言っても良いかもしれない。一口に商用応用と言っても、まずある分野から始まり他の分野に拡大して行くだろう。多分、ここでも言われているように、最適化、創薬、MLから始まるのだろう。金融も市場規模が大きいことで、かなり早くから応用されるだろう。
筆者の感想
複数の主要ベンダーのRoadmapを見ると、筆者の感想は、
- エラー訂正に集中してNISQから急速にFTQCに向かっている。
- 確かに、NISQをなんとかしようとしているベンダーはいるが、改良しようとすると必然的にFTQCへの道を辿る。Finke氏が挙げた4つを解析してNISQの改良だけに力を注いでいるベンダもいるとの結論は頂けない。いたとしても、その改良はFTQCに直接繋がる。
- 2025-2030年の間に初期FTQCに向かうのは多分間違いない。
- それにしても、複数のベンダーが同じ方向に向かって爆速で進んでいるのは珍しい。
- 毎日の各社の技術の進捗の報告を見ていると、筆者はFTQC達成可能と思っている。
2つのタイプのQCが同時に存在する2025-2029年
Finke氏は2025-2029年にかけて、2つのQCが存在し使用可能だと語った。
- FTQC: 100程度の論理qubitで、その2Q fidelityが99.9999%以上
- NISQ: 10,000程度の物理qubitで、その2Q fidelityが99.9% ~ 99.99%以上
(因みに2Q fidelityに関しては囲み参照)、
つまり、Qubit数の多い方が良いのか精度が高い方を選ぶかと言う選択だ。2−3年程度前なら、NISQで使える実用できるアプリはないと考えられてきた。だがそれが少し変わってきた。
2Q fidelity
「2Q 忠実度」とは、2 量子ビット ゲート操作の忠実度を指します。忠実度は、量子操作が理想的な操作と比較してどの程度正確に実行されるかを示す尺度です。量子計算に不可欠な 2 量子ビット ゲートの場合、ゲートが最小限のエラーで実行されていることを示すため、高い忠実度が重要です。
高い 2Q 忠実度は、2 量子ビット ゲートが理想的な操作に非常に近いことを意味し、量子計算の一貫性と精度を維持するために重要です。2 量子ビット ゲートで高い忠実度を達成することは、量子ハードウェアの開発における重要な課題であり、重要な焦点です。
出典:Copilotさん
続いて、Finke氏はNISQとFTQCの分野で起こっていることを、述べた。
NISQでは、以下のような工夫が行われて、NISQの限界を超えるような努力が行われている。つまりNISQもそれなりに進化している。明かにQubitの設計や実装の改良だけではない。
- QCと古典のハイブリッド方式で演算を行う。
- Variational Algorithm (変分型アルゴリズム)の開発と改良
- Error mitigation (エラー軽減)とerror suppression (エラー抑制)によるエラー処理
- QCの演算結果を古典が改善する方法
- Circuit knittingとは、大きな問題をNISQが処理できるように細かくして、後で結果をまとめる
また、以下はNISQだけでなくEFTQCにも有益な動きだ。
- error mitigation (エラー軽減)とerror suppression (エラー抑制)によるエラー処理
- Mid-circuit measurement (回路途中での計測)でエラー発生の検知と修正
- Surface codeなどよりより強力なエラー修正手法の開発、q-LDPC(量子low density partity check)、ちなみにLDPCは少ない数の物理Qubitから論理Qubitを作成できる。
なお、下位換性のため、FTQCのプロセッサーはNISQもサポートできなければならない。
ソフトウエアとアルゴリズム
次にFinke氏は、ソフトウエアとアルゴリズムの観点から留意点をまとめた。
- 少ない数のQubitやGateで同じ演算ができるような改善・改良
- QCが古典に比較して演算が大きく速くなる要素を発見して確認する
- AIを利用してユーザー指定のプログラムを効率よく処理できるように
- 変分法を適用するにあたり、QCと古典の連携を図り、無駄な待ち時間の最小化
- 効率の良いアルゴリズムやソフトウエアは、強力なHardwareを待たずとも大きく量子優位性に貢献できる
この点を強調するために、次の図を示した。残念ながら、この図はGQIの記事から探すことができなかった。しかも、氏は殆ど図の説明を行わなかった。解像度が低いので詳細を読み解くことはできないが、ところどころ見ると、非常に興味深い内容のようである。多分有料レポートには記載されているのだろう。興味のある方は、Outlook Report | Quantum Algorithms ’23を購入してはどうだろうか。
出典:QCWare Q2B 2024 TokyoのDoug Finke氏の講演のビデオ、「The Upcoming Competition Between NISQ and FTQC」より静止画
更に、付け加えられたのは、古典派も進歩を止めたわけではないので、以下に留意する必要あり。
- 量子優位性を唱えるなら、古典版よりも良い結果を出さねばならない。
- 専門家はQCの速度増進は「二次的なスピードアップ」以上が必要だと論じている。これは古典版に比較してQCのgate演算のスピードが遅いからだ。
- 古典版もアルゴリズムが進化
- 進化・改良され速度が加速した古典版のGate搭載のプロセッサー
- 進化したCPU/GPUによる機能増強
- コアの増加で、より強力でAIにも対応
- システム・アーキテクチャーも進歩
- ユーザはQCであれ、古典版であれ、一番良いものを選択
以下の図はFinke氏の講演では触れられなかったが、面白いのでここに貼っておく。
出典:GQIの記事「Quantum Technology Algorithm Trends – Tidying Up」2番目の図
で、個々のアルゴリズムについて解説はしないが、実によくまとまった図だと思う。因みに量子アルゴリズムを全部まとめたのが、
GQIが参考にした論文を以下に示している。1つ1つの論文を全部読んではいないが、GQIの記事の要約をもとに以下にまとめる。
- 「Futuristic view of the Internet of Quantum Drones: Review, challenges and research agenda」Kumarその他、2022年:現在の量子IoT用のプログラムツールに関して述べている。図14と15に注目
- 「Quantum algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities」 DalZellその他, 22023年:アプリケーションをもとにアルゴリズムを分類している。それぞれのアルゴリズムのサブルーティンがどのアルゴリズムに組み込まれているかも示している。更に、エラー修正に関しても述べている。
- 「A typology of quantum algorithms」:Arnaultその他、2024年:現存する130のQCアルゴリズムを解析して、現在のNISQ時代で量子優位性を実現するキーとなるアルゴリズムのサブルーティンを発見することだ。
Flinke氏のまとめ
- QCのHardware、Software、アーキテクチャーは速いスピードで進歩している。
- NISQとEFTQCのコンピュータは異なったベンダーから提供される。
- この内の幾つかのシステムはある特別のアプリケーションに対して量子優位性を発揮できるかもしれない。しかし、どのアプリケーションかは現在では不明である。
- しかしながら、Tera Quopsを必要とするShorのアルゴリズムや量子化学のシミュレーションなどはまだかなり先でQCが進化・進歩しなければ達成できない。
- ユーザーは自分でどのアプローチを取るか決めなければならない。
- 特に、ユーザはQCの分野の発展を注意深く見守り、柔軟に決定を下さないといけない。QCの分野はダイナミックで速いスピードで変化しているから。
筆者の思うところ
QCは最初1980年頃に最初に提唱された。その時点では実機がなくて、その上で実行されるアルゴリズムは理想的なQCの上で実行されるものであったので、hardwareの制限に関わらず幾つものアルゴリズムが開発された。2016年にIBMが最初に実機が開発されて、その後Googleやその他複数の会社も実機を発表し、さらに自社以外の研究者や開発者にもCloudを介して提供し始めた。それがNISQだが、その制限のため、エラーを回避するための手法、例えば変分法、などが開発された。しかし、NISQは自動エラー修正ができないため、大規模な量子回路が組めないため、提供できる量子演算は大きく限られる。現実の使用に耐えうるQCは2040年以降か、もしくはそれ以降になるのではないかと見られていた。中には、未来永劫、可能ではないと言う意見もある、例えば、Hebrew大のGil Kala教授だ。教授は、QCの懐疑論者として有名だ。彼は、量子エラー訂正の根本的な問題により、実用的な大規模量子コンピュータは実現されない可能性があると主張している。教授は、量子システムのノイズとDecoherenceが大きすぎて、現在のエラー訂正技術では効果的に管理できないと考えている。
そんな中、2021年にGoogleが2029年には自動エラー修正が可能なFTQCを提供するとぶち上げた。メディアの反応は懐疑的で、中には「何の根拠もなく、ぶち上げてる。」などと言う厳しいものもあった。筆者もQCの講演会に招いた講師の方々に「いつ使い物になるQCができますか?」と聞いて講師の方々を困らせた。その時点で筆者は、多分筆者の生きている間は無理だと思っていた。
ところがここ6-12ヶ月の間に突然、2029年や2030年に最初の自動エラー修正ができるFTQCができるという予想が出始めた。今回のFinke氏の講演は実にタイムリーであったなあと思う。しかも、氏の指摘は的確で、2025-2029年の間にNISQが直線的に進歩し、新NISQと飛躍的に進歩する。同時期に初期FTQCとが存在する。それぞれを提供する複数の会社や研究機関が存在する。
講演そのものは非常に素晴らしかったが、1つ注文がある。講演時間が’20分と言うことで、示された4つの表の説明があまりなされなかった。4つのうち3つはGQIの記事やブログに同じものが掲載されており、幾分の説明がなされている。それを踏まえて上で解説に加えた。但し、最後のアルゴリズムの表はどこにもなくて、ビデオの画面をコピーして精査してみた。
筆者の思うところ、(間違いなく蛇足)
一体筆者は何を書きたいのか。
筆者はQCを見始めてわずか数年、素人以外のなんでもない。但し、技術分野を見始めて50年程度。QCはかなり毛色が違うけど、大体新しい技術の市場参入傾向やありそうなシナリオはそレほどは、異なっていまい。現在、QCの技術分野を取り上げている記事はやたらに、(1)「専門家」向けで一般の読者が全然わからんものと、(2)「見出し」程度ではああそうですか、という程度の2つの両極端のものしかない。筆者はQCに関してはど素人だが、IT技術分野を長年見てきたので、この間の (1.5)の「専門家」と「ど素人」の間を対象にした記事を書きたいと思ってき、そうして来たつもりだ。
これは、言うのは簡単だけど、実は非常に難しい。生半可な理解では、「見出し」レベルの記事は簡単だ。分からなくても、適当に誤魔化せるからだ。まあ、ええ格好を言うなら、自分を誤魔化せないので、「難しいこと」を勉強・研究してある程度自分を誤魔化していないなと感じることができるまで徹底的にやりたい。そうするとどうなるかというと、大学の教養学部レベルまで戻って、それこそ「微積分」「線形代数」「解析学」やその他の物理の復習も必要となってくる。その時、良く見たのが(今でも時々見るのが)、「予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」というYoutube Channelで講師は「ヨビノリ たくみ」氏。本名不詳。難しい数学や物理を簡単に解説すると言う氏の方向には全面賛成だ。筆者は自慢ではないが、理科系の大学・大学院を出ている癖に、このchannelで初めて数学・物理が少し分かった気がした。
出典:Wiki ヨビノリ たくみ氏
では、全て納得行くレベルに達したから、生意気にブログを書いてるのかと言うとそうでもない。それを待っていたら、いつまで経ってもできない。残り少ない人生を生きて、QCの実用を見たい。
日本も捨てたものでないなと思う瞬間(誰がなんと言っても蛇足)
最後に日本でもQCの技術は捨てたものではないという動画を貼って終わる。
客観的に見て、日本はアメリカや中国に比べると圧倒的にQCの分野では遅れをとっている。しかし、この二人の先生や大阪大学の藤井啓佑教授などを見ているとなかなか日本もやるじゃないと思う。なお、ついでにヨビノリが藤井先生との議論をしたYoutubeも貼っておく。
で、それぞれの先生の研究室の情報を貼っておくと、
これで本当に終わり。。。。