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コースの紹介

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以下をクリックして、Olivia Lanesによるコース紹介をお聞きいただくか、YouTubeで別ウィンドウにて動画をご覧ください。

このコースについて​

Quantum Computing in Practice（実践的な量子コンピューティング）へようこそ。このコースは、現在の量子コンピュータとその潜在能力を最大限に活用する方法に焦点を当てています。 量子コンピューティングの現実的な潜在的ユースケースや、100量子ビット以上の量子プロセッサを使って実行・実験するためのベストプラクティスを取り上げています。

量子ユーティリティ​

量子コンピューティングにとって、今はとてもエキサイティングな時代です。 長年にわたる理論的・実験的な研究開発を経て、量子コンピュータは古典コンピュータと競合し、ユーティリティを示せる段階に近づきつつあります。

ユーティリティは量子優位性と同じではありません。量子優位性とは、量子コンピュータが意味のあるタスクにおいて古典コンピュータを上回ることを指します。 古典コンピュータは驚異的な能力と適応性を持っており、実際のところ量子コンピュータはまだそれらに勝てる段階にはありません。 古典計算においては数十年にわたる進歩が見られてきました。コンピューティングハードウェアだけでなく、古典コンピュータのアルゴリズムも含めて進化しており、電子デジタルコンピューティング技術が私たちの世界を根本から変えてきたことは明らかです。

一方、量子コンピューティングは開発の異なる段階にあります。 量子コンピューティングは量子力学的システムの制御に極めて高い要求を課し、現在の技術の限界に挑んでいます。この新技術をマスターして古典コンピューティングをすぐに超えることを期待するのは現実的ではありません。 しかし、特定のタスクにおいて量子コンピュータが古典コンピューティング手法と競い合い始めているという兆候が見られており、これは量子ユーティリティとして知られる量子コンピューティング技術の進化における自然なステップです。

技術が進歩し、量子コンピューティングの新たな手法が開発されるにつれて、その優位性はますます顕著になっていくと合理的に期待できます。ただし、これには時間がかかります。 その過程では、古典コンピューティングとの行き来が繰り返されることになるでしょう。 量子コンピューティングのデモが行われ、古典コンピューティングが応答し、量子コンピューティングがさらに一歩進み、このパターンが繰り返されます。 そしていつか、量子コンピュータの性能が古典的に匹敵できなくなったとき、量子優位性を見たと仮説を立てることになるでしょう。しかし、そのときでさえ確信はできません。 古典コンピュータに対する不可能性の結果を証明すること自体、私たちの知る限り、不可能なほど難しい問題です。

自然のシミュレーション​

古典シミュレータ（古典コンピュータ上で動作する物理システムをシミュレートするコンピュータプログラム）は、量子力学的システムについての予測を行うことができます。 しかし、古典シミュレータは量子ではなく、量子システムを直接エミュレートすることはできません。 代わりに数学的計算を使って量子的挙動を近似します。 シミュレートされるシステムのサイズが大きくなるにつれ、それに必要なオーバーヘッドは劇的に増大し、古典的にシミュレートできる量子システム、シミュレーションに要する時間、および結果の精度に限界が生じます。

一方、量子コンピュータはより直接的に量子システムをエミュレートでき、その結果、システムサイズが大きくなってもオーバーヘッドのスケーリングが大幅に優れています。 実はこれが、リチャード・ファインマンが1980年代に量子コンピュータの可能性についての研究を最初に動機づけたアイデアでした。 この点については後ほど詳しく説明します。

IBM®の研究者たちは2023年に、特定の物理モデルのシミュレーションにおいて、量子コンピュータが最先端の古典技術と競合できることを初めて示した論文を発表しました。 その結果は、古典コンピュータ上で動作する高度な技術によってまだ再現可能ですが、ブルートフォースアルゴリズムを上回りました。 また、異なるシミュレーション手法（これらは厳密ではなく、予測においても一致しないものがあります）を比較するための新たなデータポイントも提供しています。

より大きな量子プロセッサへの注力​

以前からIBMの量子ハードウェアを使用していたユーザーの方は、以前は一般公開されていた小型プロセッサがオフラインになり、より大型のプロセッサ（100量子ビット以上）に道を譲っていることに気づかれたかもしれません。 それらの小型プロセッサは古典的に簡単にシミュレートできました。 そのため、技術の進歩における一般公開のステップを表してはいましたが、量子ユーティリティを実証することは到底できませんでした。それらで行えることは、古典シミュレーションでも同様に行えたのです。

しかし、約100量子ビットの場合はそうではありません。このサイズの量子プロセッサはもはや古典的にシミュレートすることができません。 これは、古典計算を上回る可能性が存在する量子コンピューティング技術の新たな時代への一種の相転移を意味します。 IBMはここに注力することを選択しました。量子計算能力を探求し、将来的な量子優位性に向けて手を伸ばすためです。

私たちはユーザーの皆様に、これらの新しいデバイスを最大限に活用し、実験を行い、その限界を追求し、現在開発中の次世代量子プロセッサに向けた教訓を活かしていただくことを奨励します。 このコースの目的は、皆様がそれを実現できるようにすることです。

対象者とコースの目標​

このコースは、量子コンピュータの新しいアプリケーションを開発したい方、量子コンピューティングにおける現在の取り組みをスケールアップしたい方、または量子プロセッサをワークフローに組み込む方法を学びたい方を対象としています。 物理学者やコンピュータ科学者だけでなく、エンジニア、化学者、材料科学者、そして量子コンピューティングハードウェアをマスターすることに関心のあるすべての方が含まれます。

このコースは実践的で、量子コンピュータの実用的な利用に重点を置いています。 カバーするトピックとスキルには以下のものが含まれます：

  • Qiskit Runtimeを通じて量子プロセッサ上でユーティリティスケールのジョブを実行する
  • エラー緩和技術を使用してハードウェアの結果を改善する
  • 近い将来の量子コンピュータの潜在的な応用分野

このコースは量子コンピューティングの入門理論を扱わず、量子ビットや量子回路の基本的な知識を前提としています。 このプラットフォームの量子情報の基礎コースがその内容をカバーしており、量子コンピューティングを初めて学ぶ方にはまずそちらの受講をお勧めします。

計算の歴史​

量子コンピューティングは開発初期段階にある刺激的な新技術ですが、数千年前にさかのぼる物語の一章に過ぎません。 それは計算と物理世界との多面的なつながりの物語です。

古代からのコンピューティングデバイス​

古代から、人間は計算を行う必要がありました。つまり、ある規則と制約に従って情報を処理し、コミュニケーション、建設、商業、科学、その他の生活の側面を実現することです。 私たちは物理世界に助けを求め、独創的な発見を通じて計算を助けるデバイスを作り上げてきました。

遠い昔、木、骨、結び縄で作られたデバイスが情報を保存し、計算を容易にしていました。 レバー、歯車、その他の機械から作られた機械式デバイスは、初期の天文時計から計算機、さらにホイールと回転ディスクを使って方程式を解く微分解析機のような高度なコンピューティングデバイスへと進化しました。 文字の技術でさえ、人々が他では行えない計算を実行できるようにすることで、この物語において重要な役割を果たしました。

私たちが今日コンピュータについて考えるとき、電子デジタルコンピュータを思い浮かべる傾向があります。 しかし、これは実際にはかなり最近の技術です。電子デジタルコンピュータは1940年代に初めて作られました。 （対照的に、シュメールのそろばんは紀元前2700年から2300年の間に発明されたと信じられています。） それ以来、技術は劇的に進歩し、コンピュータは今や至るところにあります。 家庭、職場、私たちをそれらの間で運ぶ乗り物に見られ、多くの私たちはどこへ行くにも持ち歩いています。

また、強力な古典プロセッサを並列に接続した大規模なコレクションであるスーパーコンピュータもあります。 これらは人類がこれまでに作った最良のツールの一つで、困難な問題を解くために使われており、その性能と信頼性は向上し続けています。 それでも、これらのプロセッサですら解くことができない重要な計算上の問題があります。これらの問題が持つ固有の計算上の難しさのためです。

物理世界とのつながり​

コンピュータにはさまざまな用途があります。 コンピュータの重要な用途の一つは、物理世界について学び、そのパターンをより深く理解することです。 歴史的にこの分野では、日食や潮汐の予測、天体の動きの理解、（比較的最近では）爆発のモデリングなどが含まれてきました。 今日、コンピュータのない物理学研究室は世界にほとんどありません。

より一般的に、物理学と計算は常に絡み合っています。 計算は真空の中では存在できません。情報には媒体が必要であり、計算するには何らかの形で物理世界を利用する必要があります。 コンピュータ科学者（そしてIBMer）のロルフ・ランダウアーは数十年前に、情報は物理的なものであり、物理的な表現を通じてのみ存在することを認識していました。 ランダウアーの原理は情報と熱力学の法則の間の関係を確立していますが、実際には多くのつながりがあります。

物理世界を理解することは物理学という学問の目的ですが、実際にはそれは双方向のものです。 物理世界の理解を通じて、私たちは計算を助ける新しい技術を利用できるようになり、それを通じて物理世界について学び続けます。本質的に、物理学と計算技術を相互に引き上げているのです。

ムーアの法則​

ムーアの法則とは、集積回路内のトランジスタの最大数が約2年ごとに倍増するという観察です。 過去50年ほどにわたり、私たちはこのトレンドを観察してきただけでなく、その恩恵を受けてきました。 チップ上のトランジスタが増えるほど、より複雑な計算を実行でき、より速く処理できます。 これがコンピュータが時代とともにますます強力になってきた理由です。

しかし、ムーアの「法則」は必然的に終わりに近づいています。 専門家はいつそれが起こるかについて意見が分かれており、すでに終わったと主張する人もいます。 しかし、コンピューティングコンポーネントの小型化には理論的な限界があるため、最終的には終わらざるを得ないことは確かです。 トランジスタを原子より小さくすることはできません！ 誇張に聞こえるかもしれませんが、これが私たちが近づいている壁です。

解決策は、「まあ、これ以上は無理だ」と諦めることではありません。 それは人間の本性に反します。 代わりに、物理世界に新しい計算ツールを求めなければなりません。ここで量子コンピューティングが登場します。

量子コンピューティング​

量子力学と計算​

量子力学は20世紀初頭に発見され、すでに計算において重要な役割を果たしています。 実際、量子力学の理解が現代のコンピュータを可能にしてきた一因でもあります。 量子力学なしには、例えばソリッドステートハードドライブが発明されたとは想像しにくいです。

理論としての量子コンピューティング​

リチャード・ファインマンが1982年に量子コンピュータの概念を初めて提唱したとき、彼の焦点は量子力学的システムのシミュレーションにありました。 それに必要な計算は通常のコンピュータには難しすぎると思われていましたが、世界の量子力学的記述に従って動作するコンピュータであれば、そのシステムを直接エミュレートできるかもしれません。

今日、これは量子コンピューティングの最も有望な道の一つです。 私たちの理解の限りでは、自然は古典的ではなく、量子的です。 したがって、量子コンピュータはそれを理解するための貴重なツールになるかもしれません。 一方、古典コンピュータは自然で実際に起こることを近似することしかできず、その近似が非常に限られている場合もあります。

これを考えるための一つの方法は、風洞へのアナロジーです。 流体力学は数学的にシミュレートして予測することで悪名高い難しさがあります。 例えば、車が風の中を走るシミュレーションはコストがかかり実用的でないため、自動車メーカーは実際に風を吹かせるトンネルを作り、その性能をテストするために車を走らせます。 つまり、シミュレートするのではなく、実際に風を作り出すのです。 物理世界を研究するための量子コンピュータを作ることは、風が車に与える影響を研究するための風洞を作ることに似ています。 量子コンピュータは自然の法則に従って動作するため、分子レベルで自然の法則を直接エミュレートできます。 つまり、公式や計算でシミュレートするのではなく、自然をエミュレートするということです。

他の研究者たちもファインマンのアイデアを発展させ、それらのアイデアをすでに発展しつつあった量子情報理論と結びつけました。 量子情報と計算の分野が誕生しました。 その後、この分野は豊かな学際的研究分野へと発展し、通信、計算、暗号に関わる幅広い理論的設定において、量子情報と計算が古典に対して多くの優位性があることが明らかになっています。

実践としての量子コンピューティング​

実践的な観点からは、こうした理論的な優位性を実世界の優位性に移転するために2つのことが必要です。デバイス自体と、その潜在能力を引き出す方法論です。

古典コンピュータと異なり、量子コンピュータをポケットに忍ばせているような人はいません。 ごく最近まで、量子コンピュータで実験したければ、自分でそれを作って維持管理しなければなりませんでした。 （たいていは大学や研究施設の地下にある古びたラボで）そして最大でもほんの数個の非常にノイズの多い量子ビットしか持てませんでした。 もはやそういう時代ではありません。 2016年に、IBM Quantum®がクラウド上に初の量子プロセッサを公開しました。 5量子ビットしかなく、エラー率もかなり高いものでしたが、それ以来大きな進歩を遂げてきました。 現在の技術の状況については、以下のセクションでまとめます。

量子コンピュータを作るだけでなく、それを効果的に使用するための方法論を開発する必要もあります。 量子アルゴリズムとプロトコルの理論的な進歩は強い可能性を示唆していますが、量子コンピューティングの実用的な用途を見つけるという課題はまだ私たちの前にあります。 今日の量子コンピュータは、既知の理論的優位性を実用的な優位性に移転するために必要なフォールトトレラントな計算をまだ実行できません。 しかし、古典コンピュータのシミュレーションの範囲を超えており、この事実を計算能力のために活用することを目指すことができます。

これらの進歩により、私たちは新しい計算ツールを手にしており、それを使って何ができるかを考えるのは私たち次第です。

潜在的な応用分野​

量子コンピューティングが車の風における性能研究に役立つとは期待されていません。 しかし、バッテリーの設計や特定の化学反応に関わるような他の物理プロセスでは、量子コンピュータが自然をエミュレートする能力が量子優位性につながる可能性があります。 より一般的に、私たちの社会に非常に関連性の高い問題を含め、最先端のスーパーコンピュータでさえ困難またはコストがかかりすぎる多くの問題があります。 量子コンピューティングはそれらすべてに解決策を提供するわけではありませんが、いくつかには解決策を提供できるかもしれません。

以下の3つの応用分野は、量子誤り訂正とフォールトトレランスの実装前の、ノイズのある量子コンピューティング領域でのターゲットを表しています。

  • 最適化
  • 自然のシミュレーション
  • データ中の構造の発見（機械学習を含む）

これらのトピックについては、コースの後半で詳しく議論します。

技術の現状​

量子コンピュータを作ることは困難な技術的課題であり、小型の量子コンピュータが一般公開されてからわずか8年しか経っていません。 その8年間で、私たちは多くの面で進歩を遂げてきました。

多数のIBM量子プロセッサがクラウドを通じてアクセス可能になっており、そのすべてが100量子ビット以上を持っています。 しかし、重要なのはプロセッサのサイズだけではありません。それは私たちが気にする一つの指標に過ぎません。 ゲートの品質も劇的に向上しており、フォールトトレラントシステムの作成に向けて進む中でも、量子システムに固有のエラーを削減・緩和する方法を導入してきました。 スケール、品質、速度という3つの基本的な指標が、性能向上の追跡に不可欠です。

  • サイズ。 量子ビットが多いほど明らかに良いですが、数を増やしても性能が低下しない場合に限ります（低下する場合もあります）。実際には、クロストークによって不必要に互いに干渉しない、高品質な量子ビットをより多く求めています。量子ビット同士がどのように接続されているかも重要であり、超伝導量子ビット回路でこれを最適に行う方法を見つけることは課題です。

  • 品質。 時間の経過とともに性能向上を追跡するために観察するもう一つの重要な指標は、2量子ビットゲートの忠実度です。単一量子ビットで動作するゲートは、2量子ビットゲートほどエラーが発生しやすくないため、後者がより大きな懸念事項です。（2量子ビットゲートはまた、量子コンピューティングにその性能を与えると仮説されている物理現象の一つである、量子ビット間のエンタングルメントを生成する役割を担っているため、非常に重要です。）

  • 速度。 最後は速度と効率です。簡単に言えば、プログラムの実行に費やす時間（量子部分と古典部分の両方を含む）はできる限り短くすべきです。

まとめ​

量子コンピューティングの分野で働くのは、本当にエキサイティングな時代です。歴史上初めて、古典計算を超えた計算領域を探索し始めることができます。

T.J. ワトソンはかつて、世界市場のコンピュータはわずか数台で十分だと予言しました。 今となっては、彼がどれほど見当外れだったかを笑うかもしれませんが、そうしながら私たちは後知恵の恩恵を受けていることを認識しなければなりません。 また、人間として私たちには将来の技術の可能性を大幅に過小評価する一般的な傾向があることも認める必要があります。 今、私たちが量子コンピューティングの初期の先駆者としての役割を担う番になったとき、このことを心に留めておくべきです。

量子コンピューティングはしばしば古典コンピューティングと対比され、それとは全く異なるものであり競合するものとして捉えられます。 しかし、より広い視点から見れば、量子コンピューティングは長い物語における単なるもう一つの章として捉えることができます。 新しい計算方法を探求し、自然界が提供する力を利用してそれを行うことは、人間としての私たちの本質です。 私たちは何世紀にもわたってこれを続けてきました。 量子コンピューティングはその取り組みにおける新しいツールを提供しており、それが私たちにもたらす力をどのように活用できるかを発見するのは私たち次第です。