量子コンピューターが最終的に市場に参入するのはいつですか?

量子コンピューティングをめぐる非常に大きな盛り上がりとともに、 新しい 2.5 億ポンド、XNUMX 年にわたる英国のプログラム – 未来がもたらすものをどのように予測しようとすることができますか? 1995 つの出発点は、XNUMX 年に考案されたグラフです。 ジャッキーフェン、米国の技術コンサルタントであるガートナー社のアナリスト。現在「ガートナーハイプサイクル」として知られているこのサイクルは、特定のテクノロジーを取り巻く期待が時間の経過とともにどのように発展するかを示しています。 私自身かなりの数のテクノロジー サイクルを経験してきたので、このグラフはかなり正確であると断言できます。

何か大きなことが起こっていることに誰もが気付くとき、私たちは常に「テクノロジートリガー」から始めます。 関心が急激に高まり、お金が流入し始めます。興奮は「膨らんだ期待のピーク」に達するまで高まります。 その後、人々は物事が想像以上に困難でトリッキーであることに気づき、「幻滅の谷」に達するまで、興味は後退し始めます。 その後、活動は「悟りの坂道」を経て再び回復し、「生産性の停滞期」に到達します。最終的には、企業は何が効果的で、顧客が何を求めているかを理解します。

Gartner のハイプ サイクルが示しているのは、量子コンピューティングには多くの勝者が存在する一方で、多くの敗者も存在するということです。 一部の企業は、市場の拡大に応じてスケールアップできないアプローチを採用したため、または実行の不備、タイミングの悪さ、または経営上のミスにより、資金を使い果たします。 しかし現在、量子コンピューティングには多くの資金が投入されています。 からの見積もり 量子インサイダー 3.2 年には 2022 億ポンドとなる。

一部の企業は、製品の注文さえ受けています。 それらには以下が含まれます ユニバーサル量子、袋に入れました 67万ユーロの契約 ドイツ航空宇宙センターと。 もあります ORCAコンピューティング、勝った 起業家賞 2020年に物理学研究所から、現在、英国国防省からORCA PT-1デバイスを、イスラエル量子コンピューティングセンターから他のデバイスを注文しています。 ORCA のマシンは、室温で機能する最初のマシンです。

多くの潜在的な顧客は、稼働中のシステムが問題を解決するのを見るまで、量子コンピューターの利点を理解していません。

しかし、ORCA のボスである Richard Murray が正しく指摘したように、 最近の フォーブス 記事、課題は、量子コンピューターをどのように使用するのが最適かを解明することです。 あらゆる新しい技術と同様に、簡単な答えはありません。多くの潜在的な顧客は、機能するシステムが問題を解決するのを見るまで、その利点を理解していません。 とはいえ、量子コンピューターは、古典的なコンピューターでは解決が難しい、あるいは不可能でさえある特定の問題に取り組むのに特に優れていると言っても過言ではありません。

最もよく知られているアプリケーションの XNUMX つは、 ショアのアルゴリズム、従来のアルゴリズムよりも指数関数的に高速に大きな数を因数分解できます。 実際、米国国立標準技術研究所 (NIST) は、量子コンピューターが 2029 年までに既存の公開鍵インフラストラクチャを破ることができるとすでに述べています。 128ビットAES暗号化、現在、インターネット経由で送信される機密情報を保護するために使用されています。

このアプリケーションは市場を牽引しており、大型機械の必要性を高めています 10,000 量子ビット (キュービット) 以上. それらは主に、比較的少量の暗号化で保存されたデータを解読するための諜報活動に使用されます (ただし、皮肉なことに、そのようなデータはおそらく古く、それほど価値はありません)。 したがって、量子コンピューターが現実のものになれば、暗号アルゴリズムを解読する能力によって、インターネットのセキュリティが危険にさらされ、グローバルなセキュリティが損なわれることになります。

これは、多くの政府や組織によって認識されている問題です。 NIST自体、新しい開発プログラムを開始しました 「ポスト量子」暗号化標準 量子コンピューターによる攻撃に耐性があります。 これらの新しい標準は、攻撃者が量子コンピューターを持っていても安全になるように設計されます。

それを機能させる

強力で費用対効果の高い量子コンピューターは、特別なアルゴリズムを使用して、スケジューリング、ルーティング、ロジスティクスなどの複雑な「最適化」問題を解決することにも優れています。 これらには、多くの可能性から最適なソリューションを探すことが含まれます。最も有名なのは、 「巡回セールスマン問題」これには、家に帰る前に各都市を少なくとも XNUMX 回訪問できるように、さまざまな都市間の最短ルートを見つける必要があります。 Amazon、Fedex、UPS など、配送とロジスティクスに重点を置いている企業は、確実に量子技術に参入したいと考えています。

別のエキサイティングなアプリケーションには、古典的なデバイスでは難しい量子システムのシミュレーションが含まれます。 したがって、量子コンピューターは、分子の挙動や化学反応をシミュレートする量子化学に最適です。 新薬を開発している製薬会社、新しいタイプのバッテリーを開発しているメーカー、または新しい材料を開発している企業にとって、巨大な潜在的市場が想像できます。

次にあります 機械学習と人工知能 (AI). 量子コンピューターは、より高速で効率的な最適化ルーチンを提供したり、新しいモデルやアーキテクチャを探索したりすることで、機械学習アルゴリズムを大幅に改善できるはずです。 これは大規模な新しい市場になる可能性がありますが、実用的で大規模な量子コンピューターを構築し、独自の機能を利用できるアルゴリズムとアプリケーションを開発する量子技術セクターに依存します。

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実際、量子ハードウェア レベルでは多くのアプローチが行われています。 私が言ったように、Google、IBM、Orca、Rigetti、Universal Quantum などの企業は、量子ビット数を増やした量子プロセッサをすでに開発しています。 トポロジカル キュービットなど、ノイズやエラーに対する耐性が高い新しいタイプのキュービットを開発するための多くの研究が行われてきました。 しかし、それらが勝つかどうか、または超伝導量子ビット、イオントラップ、シリコン、または光学量子ビットが勝つかどうかは明らかではありません.

また、これらすべてのハードウェア オプションに対応するオペレーティング システムを開発する必要があり、アルゴリズムも構築してテストする必要があります。 実際、潜在的な顧客が量子コンピューターの費用対効果を完全に理解できるようになるまでには、数十年とは言わないまでも数年かかるでしょう。 従来のコンピューターでも同じように機能するのに、新しい量子コンピューターにお金を費やす必要はありません。

量子コンピューターを取り巻く不確実性は、誰かが 10,000 キュービット以上のスケーラブルで手頃な価格のハードウェア プラットフォームを販売し始めて初めて解消されます。

確かに、量子コンピューターのいくつかの初期のアプリケーションが市場に出回るでしょうが、これらのマシンを取り巻く不確実性は、誰かが 10,000 キュービット以上のスケーラブルで手頃な価格のハードウェア プラットフォームを販売し始めたときにのみ解消されます。 その時、量子コンピューティングが離陸し、それらが何に役立つかを確信するでしょう. 物理学者はすべての量子に畏敬の念を抱いているかもしれませんが、「生産性の安定期」にいつ到達するかは誰にもわかりません。

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• 情報源： https://physicsworld.com/a/when-will-quantum-computers-finally-break-into-the-market/