IBM Quantum 副社長 ジェイ・ガンベッタ 過去 20 年間にわたる同社の多くの量子技術の進歩と、最近発表された「量子優位性」への XNUMX 年間のロードマップについて Philip Ball に話します。
世界中の企業や研究機関は、米国の技術大手 IBM を中心に、初期の量子技術を実験室から現実の世界に持ち込もうと取り組んでいます。 今年XNUMX月、 IBM Quantum が最新のロードマップを発表 今後 XNUMX 年間の量子コンピューティングの未来のために、同社はいくつかの野心的な目標を設定しています。 その発表をした上で 昨年127量子ビット(キュービット)のEagleプロセッサ、 会社は 現在、433 キュービット Osprey プロセッサを開発中 今年後半にデビューし、2023 年には 1121 キュービットのコンドルが続きます。
しかし、それを超えて、ゲームはそのようなプロセッサをモジュラー回路に組み立てることに変わり、チップはより疎な量子または古典的な相互接続を介して相互に配線されます. その努力は、彼らが 4158 年に 2025 キュービットの Kookaburra デバイスと呼ぶもので最高潮に達します。 100,000 以上のキュービットを備えたプロセッサは、現在量子コンピューティングをキュービットのノイズの回避策を見つける問題にしているエラーなしで計算できます。 このアプローチにより、同社の量子コンピューティング チームは、量子コンピューターが一貫して従来のコンピューターよりも優れたパフォーマンスを発揮し、従来のデバイスの手段を超えて複雑な計算を実行するという一般的な「量子の利点」を達成できると確信しています。
彼がロンドンに向かう途中で、 28th ブリュッセルでのソルベイ会議、量子情報に取り組み、 物理学の世界 物理学者に追いついた ジェイ・ガンベッタ、IBM Quantum の副社長。 過去 XNUMX 年間、同社の進歩の多くを先導してきたガンベッタ氏は、これらの目標がどのように達成されるのか、そして量子コンピューティングの将来に何をもたらすのかを説明しました。
IBM Quantum の現在の最先端技術はどのようなものですか? 注目している重要なパラメーターは何ですか?
IBM のロードマップは、量子ビットの数だけでなく、速度、品質、および回路アーキテクチャのスケールアップに関するものです。 現在、Eagle プロセッサのコヒーレンス時間 [キュービットがコヒーレントであり、量子計算を実行できる期間] は 300 マイクロ秒 (1 年の約 2010 マイクロ秒と比較して) であり、次世代のデバイスは 300 ミリ秒に達するでしょう。 そして、私たちの量子ビット [超伝導金属で作られた] は現在、ほぼ 99.9% の忠実度を持っています [1000 回の操作ごとに 10 つのエラーしか発生しません。エラー率は XNUMX です。-3]。 来年の終わりまでに 99.99% は不可能ではないと思います。
したがって、量子コンピューターの成熟度を測る究極のリトマス試験紙は、量子ランタイムが従来のランタイムと競合できるかどうかです。
しかし、物事を賢く行うことは、単に生の指標を推し進めることよりも重要になるでしょう。 プロセッサ アーキテクチャの重要性はますます高まっています。 [Condor のように] 1000 チップあたり 10,000 キュービットをはるかに超えるとは思えないので、現在はモジュール性を検討しています。 このようにして、この 100 年間の終わりまでに 95 キュービットのプロセッサに到達できます。 チップ間の古典的な通信 (エレクトロニクスを制御するため) と、(計算を実行するために) エンタングルメントを作成する量子チャネルの両方を使用します。 これらのチップ間チャネルは低速になり、おそらく回路自体よりも XNUMX 倍遅くなります。 また、チャネルの忠実度を XNUMX% を超えるようにするのは困難です。
ハイ パフォーマンス コンピューティングで本当に重要なのは、ランタイムを最小限に抑えることです。つまり、関心のある問題のソリューションを生成するのにかかる時間を最小限に抑えることです。 量子コンピューターの成熟度を測る究極のリトマス試験紙は、量子ランタイムが従来のランタイムと競合できるかどうかです。 実行したい大規模な回路があり、それを小さな回路に分割すると、カットを行うたびに、従来のコストが発生すると考えることができ、ランタイムが増加することを理論的に示し始めました。指数関数的に。 したがって、目標は、その指数関数的上昇をできるだけ 1 に近づけることです。
特定の回路の場合、実行時間は指数関数的に依存します。 γ̄ と呼ぶパラメータ べき乗 ndここで、 n は量子ビットの数であり、 d 深さ[回路の入力と出力の間の最長パスの尺度、または回路を実行するために必要な時間ステップの数]です。 したがって、b γ̄ を可能な限り 1 に近づけることができれば、真の量子的優位性が得られるポイントに到達します。つまり、実行時に指数関数的に増加することはありません。 コヒーレンスとゲート忠実度 [固有エラー率] を改善することで、γ̄ を減らすことができます。 最終的には、エラー軽減の指数関数的なオーバーヘッドがあったとしても、従来のコンピューターよりも実行時のメリットを享受できる転換点に到達するでしょう。 γ̄ を 1.001 まで下げることができれば、これらの回路を古典的にシミュレートする場合よりも実行時間が速くなります。 ゲート忠実度の向上とキュービット間のクロストークの抑制により、これが可能であると確信しています。Falcon r1.008 [10 キュービット] チップで 27 の γ̄ を測定しました。
エラーを軽減するために、これらの改善をどのように行うことができますか?
忠実度を向上させるために、確率論的エラー キャンセルと呼ばれるアプローチを採用しました [arXiv:2201.09866]. ワークロードを送っていただければ、処理された結果とノイズのない見積もりをお送りします。 あなたは、このサーキットを走らせてほしいと言います。 システム内のすべてのノイズを特徴付け、多くの実行を行い、それらすべての結果をまとめて処理して、回路出力のノイズのない推定値を提供します。 このようにして、エラーの抑制とエラーの軽減による現在の状態から完全なエラー修正までの連続体が存在する可能性が高いことを示し始めています。
では、完全な誤り訂正論理量子ビットを構築しなくても、そこにたどり着くことができるのでしょうか?
論理量子ビットとは実際には何ですか? 人々はそれによって実際に何を意味しますか？ 本当に重要なことは、論理回路を実行できるか、ランタイムが常に高速になるようにそれらを実行するにはどうすればよいかということです。 論理量子ビットを構築することを考えるのではなく、どのように回路を実行し、ユーザーに答えの推定値を与え、実行時にそれを定量化するかを考えています。
通常の誤り訂正を行うと、それまでの答えだと思っていたものを訂正します。 参照フレームを更新します。 ただし、エラーの軽減によってエラー修正を実現します。 γ̄ が 1 に等しい場合、推定値を好きなだけ改善するためのオーバーヘッドがないため、実質的にエラー修正が行われます。
このようにして、論理キュービットを効果的に持つことができますが、それらは継続的に挿入されます。 そのため、私たちはそれをより高いレベルで考え始めています。 私たちの見解は、ユーザーの観点から、ますます高速化する連続体を作成することです。 したがって、量子コンピューターの成熟度を測る究極のリトマス試験紙は、量子ランタイムが従来のランタイムと競合できるかどうかです。
これは他の量子企業が行っていることとは大きく異なりますが、これが一般的な見方にならなければ、私は非常に驚かれることでしょう。エラー訂正率ではなく、ランタイムを比較する人を目にすることになるでしょう。
私たちが行っているのは一般的なコンピューティングであり、量子プロセッサを通じてそれを後押ししています
古典的な接続を備えたモジュール式デバイスを作成する場合、それは未来が実際には量子対古典ではなく、量子であることを意味しますか? および 古典的な？
はい。 古典と量子を組み合わせると、より多くのことができるようになります。 これを私は量子余剰と呼んでいます: 量子リソースを使用してスマートな方法で古典的なコンピューティングを行うことです。
魔法の杖を振ることができたとしても、それを量子コンピューティングとは呼びません。 話を戻して、私たちが実際に行っているのはコンピューティング全般であり、量子プロセッサを通じてそれを後押ししていると言いたいです。 私はずっと「量子中心のスーパーコンピューティング」というキャッチフレーズを使ってきました。 それは実際には、量子を追加することによってコンピューティングを強化することです。 これがアーキテクチャになると本当に思います。
技術的な障害は何ですか？ これらのデバイスが極低温冷却を必要とすることは重要ですか?
それは本当に大したことではありません。 より大きな問題は、私たちがロードマップを続けると、電子機器の価格とその周りのすべてのものが心配になるということです. これらのコストを削減するには、エコシステムを開発する必要があります。 そして、コミュニティとしての私たちは、その環境を作るのにまだ十分ではありません. エレクトロニクスだけに焦点を当てている人はあまり見かけませんが、そうなることはあると思います。
すべての科学が完成したので、今はエンジニアリングの問題になっていますか?
特に、エラーの軽減からエラーの修正までのこの道筋を描くときは、科学的にやるべきことが常にあります。 チップに組み込みたいコネクティビティのタイプは何ですか? 接続は何ですか？ これらはすべて基礎科学です。 エラー率を 10 まで押し上げることができると思います-5. 個人的には、物事に「科学」や「技術」というラベルを付けるのは好きではありません。 私たちはイノベーションを構築しています。 これらのデバイスがツールになるという移行は間違いなくあると思います。問題は、ツールを作成する科学ではなく、これらを科学にどのように使用するかということです。
量子バブルが発生するのではないかと心配していますか?
いいえ。私は、量子優位性は XNUMX つに分けられると思います。 まず、量子ハードウェアで実際に回路を高速に実行するにはどうすればよいでしょうか? 私はそれについて予測できると確信しています。 次に、これらの回路を実際にどのように使用し、アプリケーションに関連付けますか? 量子ベースの方法が、従来の方法だけよりもうまく機能するのはなぜですか? これらは非常に難しい科学の問題です。 そして、それらは高エネルギー物理学者、材料科学者、量子化学者のすべてが関心を持っている問題です。私は間違いなく需要があると思います - 私たちはすでにそれを目にしています. 一部の企業も関心を示していますが、量子が科学を行うためのツールではなく、実際の解決策を見つけるにはしばらく時間がかかるでしょう。
これはスムーズな移行だと思います。 アプリケーションの大きな可能性のある領域の XNUMX つは、ある種の構造を持つデータ、特に古典的に相関関係を見つけることが非常に難しいデータを持つ問題です。 金融と医療はどちらもそのような問題に直面しており、量子機械学習などの量子手法は相関関係を見つけるのに非常に優れています。 それは長い道のりになるでしょうが、彼らがそれを行うために投資する価値はあります.
たとえば、因数分解に基づいて現在の公開鍵暗号法を解読するために量子法を利用する Shor の因数分解アルゴリズムのような攻撃に対して、計算を安全に保つことについてはどうでしょうか?
誰もが Shor のアルゴリズムに対して安全であることを望んでおり、現在では「量子安全」と呼ばれています。 アルゴリズムに関する基礎的な研究はたくさんありますが、それをどのように組み込むかが重要な問題になるでしょう。 これをアドオンとしてではなく、製品に組み込むことを検討しています。 そして、量子にとって安全な古典的なインフラストラクチャをどのように確保するかを問う必要があります。 その未来がどのように展開するかは、今後数年間で非常に重要になるでしょう。つまり、耐量子ハードウェアをゼロから構築する方法です。
私の成功の定義は、ほとんどのユーザーが量子コンピューターを使用していることさえ知らないときです。
量子コンピューティングが到達した速度に驚いたことはありますか?
2000 年以来、私と同じようにその世界に深く関わってきた私にとって、それは予測された道に非常に近い道をたどっています。 2011 年の IBM 社内ロードマップに戻ったのを覚えていますが、それはかなり的を射ていました。 その時、私は物事を作り上げていると思いました！ 一般的に、人々はどれくらいの時間がかかるかを過大評価しているように感じます. 私たちがますます進歩し、人々がこれらのデバイスに量子情報のアイデアをもたらすにつれて、今後数年でより大きな回路を実行できるようになります. 次に、構築する必要があるアーキテクチャの種類、クラスターの大きさ、使用する通信チャネルの種類などについて説明します。 これらの質問は、実行しているサーキットの種類によって引き起こされます: 特定のタイプのサーキット用のマシンの構築をどのように開始しますか? 回路の専門化があります。
量子コンピューティングにとって 2030 年はどのようなものになるでしょうか?
私の成功の定義は、ほとんどのユーザーが量子コンピューターを使用していることさえ知らない場合です。これは、従来のコンピューティングとシームレスに動作するアーキテクチャに組み込まれているためです。 成功の尺度は、それを使用しているほとんどの人には見えないが、何らかの形で彼らの生活を向上させることです. おそらく、あなたの携帯電話は、量子コンピューターを使用して推定を行うアプリを使用するでしょう。 2030 年にはそのレベルには達していませんが、それまでには非常に大きなマシンがあり、従来の方法でできることをはるかに超えていると思います。
