はじめに

世界は量子優位性の時代に近づきつつあります。ここでの量子優位性とは、ハイブリッド量子・古典システム上でタスクを実行し、次のことが成り立つことを指します。

出力の正しさを厳密に検証できること。
その計算が量子分離 — つまり、古典的な手法のみと比較して優れた効率性、費用対効果、または精度を提供すること — を示していること。

近い将来に量子優位性に到達するには、現在の量子ハードウェアを最大限に活用するために、利用可能なあらゆるツールを駆使する必要があります。実際には、それはノイズと誤りに正面から向き合うことを意味します。これらの課題に対処するために、誤り抑制、誤り軽減、誤り検出、誤り訂正など、拡大し続けるツールキットがあります。これらの概念は、フォールトトレラント量子コンピューティングへの道の途中で連続的につながっているため、区別が難しい場合があります。大まかに言うと、

誤り抑制は、そもそも特定の誤りが発生する確率を減らすことを目指します。
誤り軽減は、発生した誤りが最終結果に与える影響を減らすことを目指します。
誤り検出と誤り訂正は、量子情報を複数の量子ビットにわたって冗長に符号化することで、整合性チェックを通じて誤りを検出し訂正できるようにします。

Image of errors being reduced by error suppression, then correction, then mitigation.

一部の手法はこれらの境界を曖昧にします。例えば、回路レベルで誤りを検出でき、無効なショットを後処理で破棄したり確率的に回復したりできる場合、これは限定的な形の誤り訂正と見なせるかもしれませんが、量子誤り訂正符号が持つ完全なフォールトトレラント構造は備えていません。

もう一つの例であるパウリツイリングは、ノイズを確率的パウリ過程のように振る舞うよう再構成します。これにより、コヒーレント誤りの蓄積を遅らせ、誤り軽減などの他の手法をより効果的にすることができます。しかし、それ自体は厳密には抑制や軽減というよりも、ノイズテーラリングの一種として説明するのが最も適切です。

これらのツールは互いに排他的ではありません。効果的なワークフローでは、複数のアプローチを組み合わせることがよくあります。抑制と軽減は現在すでに幅広く適用でき、誤り検出も一部のワークフローで誤った結果を破棄したり正しい状態を確率的に回復したりするために使用できます。さらに、より高度な形の誤り訂正も着実に実現に近づいています。これらの手法を活用し組み合わせることで、フォールトトレラント量子コンピューティングへの連続的な道筋を構築できます。理論的な背景をあまり必要とせずに複数の誤り軽減手法を活用する簡潔なアプローチについては、IBM Quantum® Platformのこのチュートリアルを参照してください。

このコース「Tools for Quantum Advantage」では、量子ノイズと誤りを管理するための最も有望な手法のいくつかを探求します。私たちの焦点は、Qiskitを使った実践的な応用を探求することにあり、あわせて、どの手法が自分のユースケースに適しているかを判断するのに十分な理論的背景も提供します。また、単一のワークフロー内でどの手法を効果的に組み合わせられるか — そしてどの手法が通常組み合わせられないか — についても明らかにします。

量子優位性の実現を手の届くものにするツールを一緒に探っていきましょう。