編集者注: この投稿を書いたのは CompTIA の AI 諮問委員会。
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近年、新たなテクノロジーが注目を集めています。その中でも、量子コンピューティングは、私たちの世界を最も変える特異な可能性を秘めています。量子コンピューティングは、ヒューリスティック計算を信じられないほど高速化する有望な証拠を示しています。したがって、複雑なソリューションに量子コンピューティングを適用して、医薬品や材料の発見、金融、自動運転車のアプリケーション、人工知能などの分野の問題に対処することは、私たちの生活に大きな影響を与えるでしょう。特に、量子コンピューティングは、多くの AI アプリケーションの影響 (プラスとマイナスの両方) を拡大する可能性があります。
「AI は量子コンピューティングを加速でき、量子コンピューティングは AI を加速できると思います。」
組織がデジタル化を進める中で、今後のテクノロジーの変革を念頭に置くことは、より良い計画と戦略にとって重要です。 これらの技術的進歩のおかげで、企業は量子コンピューティングから真の利益を得ることができます。 それを念頭に置いて、量子コンピューティングと AI の世界に関して知っておくべき 10 のことを探ってみましょう。
1. 量子コンピューティングの主な特徴
いわゆる古典的なコンピューターでは、ビットは 1 と 0 の可能な値を持つデータ単位としてプログラムされます。量子コンピューターでは、データ単位は量子ビットでプログラムされます。キュビット - これは、1、0、または 0 と 1 の両方の組み合わせを同時に表すことができます。
良い例えとしては、従来のコンピューターではオンまたはオフの位置を持つ照明スイッチがあります。量子コンピューターの量子ビットを使用すると、スイッチは同時にオンからオフまでの任意の範囲の位置を持つことができます。量子ビットの物理的機能は、量子コンピューティングの 2 つの主要な特性を実現します。
- 重ね合わせ。これは、量子ビットが同時にオンとオフの両方になる、またはその 2 つのスペクトル上のどこかに存在する能力を指します。データ単位に組み込まれたこの不確実性と確率により、システムは特定の種類の問題を解決するのに強力になります。
- エンタングルメント。 これは、物理的に離れていても、相互にリンクされた量子ビットが相互の独立性に影響を与える能力です。そのため、量子ビットが 2 つあり、一方の位置が変更されると、たとえ量子ビットが離れていても、もう一方も影響を受けます。この特性により、信じられないほど高速で情報を移動できる強力な能力が得られます。
2. より速く、より良い
量子コンピューターには、今日の古典的なコンピューターと異なる 4 つの基本的な機能があります。
- 多次元空間を活用した素因数分解は、大きな問題空間を探索し、暗号化に革命をもたらす可能性があります。
- 大規模かつ複雑な問題を前例のないスピードで解決することによる最適化。
- 量子コンピューターが複雑な問題を効果的にモデル化するシミュレーション。
- より高速で正確な、より優れたアルゴリズムを備えた量子人工知能。 IBMの量子研究チームは、データ分類実験を実行した量子コンピューター上でもつれ量子ビットを使用すると、もつれ量子ビットを使用した場合に比べてエラー率が半分に減少することを発見した。
ビジネスにおけるアプリケーションは、複雑な問題に対処します。例えば：
- 医薬品開発には物質分子のモデリングが必要ですが、分子内の原子が他の原子と複雑に相互作用するため、これは非常に難しいことで知られています。量子コンピューターのもつれの継承特性は、ここで非常に適しています。
- 量子 AI を活用して、自動運転車などのトレーニング システムの時間と精度を高速化します。
金融サービス、医薬品や医療製品、ヘルスケア、エネルギー、電気通信、メディア、旅行、物流、保険など、量子コンピューティングから大きな恩恵を受ける業界は数多くあります。
3. バイアスアンプ
量子コンピューティングの増幅効果は速度と精度を超えています。また、AI/ML モデル内に存在する組み込まれたバイアスも強調表示されます。そのため、アルゴリズムのバイアスに対して脆弱なアプリケーション (雇用審査分野、警察など) はさらに脆弱になる可能性があります。言い換えれば、量子コンピューティングには、特別な緩和制御がなければそのようなアプリケーションを使用するにはリスクが高すぎる可能性がある、大きなマイナスの副作用がある可能性があります。これは意図せぬ影響であり、AI/量子コンピューティングに取り組む人はそれを認識し、ソリューションで考慮する必要があります。
4. アルゴリズムの複雑さ、透明性、説明可能性の向上
AI の現在の主な問題は、特に深層学習などの複雑なアルゴリズムが活用されている場合に、透明性と説明可能性が欠如していることです。 AI システムが、法廷での判決や地域社会への社会的利益、さらには誰がどのくらいの割合で融資を受けるかの決定など、生活に直接影響を与える決定に利用されている場合、その決定が具体的な事実と結び付けられることが基本的に重要です。実際には無差別です。
当然のことながら、このような AI システムでの量子コンピューティングは複雑さを増大させ、透明性や説明可能性と逆の相関関係にあります。
5. 新しい暗号規格
この素晴らしいテクノロジーの主な欠点は、インターネットやその他の重要なアプリケーションを保護するために使用される防御機能の多くを突破できることです。量子コンピューティングは、ほぼすべての企業が依存しているサイバーセキュリティ システムに深刻な脅威をもたらします。今日のオンライン アカウントのパスワードや安全なトランザクションと通信のほとんどは、RSA や SSL/TLS などの暗号化アルゴリズムによって保護されています。現在の標準は、大きな数を素数に因数分解する際の複雑さに依存しています。ただし、これは量子コンピューターが解決するのが得意なタイプの問題です。現在の標準ではパスワードを破るには古典的なコンピューターでは 100 年かかりますが、量子コンピューターでは数秒で達成できます。この影響は個人アカウントのパスワードにとどまらず、プライベートな通信、企業データ、さらには軍事機密の暴露も含まれます。これに対抗するために、米国国立標準技術研究所 (NIST) は、高速で信頼できるポスト量子暗号アルゴリズムを見つけるための世界的な取り組みを主導しています。この取り組みに取り組むNISTの数学者ダスティン・ムーディ氏は、 IBMの暗号化会議で述べた, 「最終バージョンを完全に準備し、2024 年頃に公開したいと考えています。」
6. 現在のコンピューターの代替品ではありません
古典的なコンピューターは、量子コンピューターよりもいくつかのタスク (アプリケーション例を挙げると、電子メール、スプレッドシート、デスクトップ パブリッシングなど) において優れています。量子コンピューターの目的は、さまざまな問題を解決するための別のツールとなることであり、古典的なコンピューターを置き換えることではありません。はい、私たちが知っているコンピューター システム、または現在わかっているバージョンのコンピューター システムは、予見可能な将来もまだ存在するでしょう。
7. 主流への接近
量子技術の躍進は加速し続け、投資が流入し、量子コンピューティング分野のスタートアップ企業が増え続けています。アリババ、アマゾン、IBM、グーグル、マイクロソフトなどの大手ハイテク企業はすでに商用量子コンピューティングクラウドサービスを開始している。
概念としての量子コンピューティングは 1980 年代初頭から存在していましたが、量子コンピューターが古典的なコンピューターには複雑すぎる問題を処理できるという最初の実際の証明は、2019 年末になって初めて起こりました。そのとき Google は、自社の量子コンピューターがそのような計算をわずか 200 時間で解決したと発表しました。秒。ゴールドマン・サックスは最近、金融商品の価格設定に量子アルゴリズムを早ければ1年以内に導入できる可能性があると発表した。ハネウェルは、量子技術が今後数十年で XNUMX 兆ドル規模の産業を形成すると予想しています。
このような活動の急増は、CIO やその他のリーダーが、特に影響が大きい製薬などの業界で量子コンピューティング戦略の策定を開始する必要があることを示唆しています。
8. それはすぐそこにあるわけではない
さまざまな量子コンピューティング システムの構築に関しては大きな進歩が見られましたが、すべての組織に、ましてやすべての家庭に量子コンピューティング システムを導入するという段階には至っておりません。数億ドルを調達した量子コンピューティングのスタートアップ企業を裏切って、今後 5 年間で量子コンピューティング システムが日常の標準になるという期待はありません。この遅延の主な原因は、ノイズ、障害、量子コヒーレンスの損失など、量子コンピューティング システムの設計、構築、プログラムの難しさ、そしてもちろん量子コンピューティング システムに関連する高額な価格など、依然として続く困難によるものです。
9. 半導体チップと必要な人材
パンデミックは、在宅勤務の正常化、サプライチェーンの混乱、近くで咳をする人に対する不審な目など、私たちの生活様式に重要な変化をもたらしました。また、半導体チップの需要は高いものの、供給が少ないことも浮き彫りになった。テクノロジー機器から自動車に至るまで、需要の増加は消費者価格に大きな影響を与えています。量子コンピューターの出現により、需要はさらに増大する一方、それに応じて半導体の可用性とコストに影響を与えます。ハードウェア供給の制限を超えて、量子コンピューティング システムと経済エコシステム全体をサポートするために訓練された十分なリソースがまだほとんどありません。
10. 関連する量子コンピューティングの進歩
近年、コンピューティングは 2 つの主な方法で進歩しています。経験を通じて自動的に改善されるアルゴリズムを開発する機械学習のブレークスルーと、理論的にはどのスーパーコンピューターよりも強力であることが証明できる量子コンピューターの研究です。
- 量子メモリスタ。科学者たちは、として知られる装置の最初のプロトタイプを作成しました。 量子メモリスタこれは、人工知能と量子コンピューティングを組み合わせて、前例のない機能を実現するという、両方の長所を統合するのに役立つ可能性があります。
- チップ上のスケーラビリティ/量子。量子コンピューティングについて考えるとき、まだ、装置、クリーンな品質を監視するモニター、温度管理を担当する専任スタッフで満たされた広い部屋を想像しますか?そうですね、サルサをかけて、飲み物を渡してください。最近の開発では、 チップ上の量子コンピューティング。この研究は、ケンブリッジを拠点とする量子専門家リバーレーンズ氏と、ニューヨークとロンドンを拠点とするデジタル量子企業 SEEQC との共同作業によって主導されました。量子コンピューティング チップには、ワークフローと量子ビット管理のための統合オペレーティング システムが搭載されています。
この新しいコンピューティングの波の到来により、CIO とあらゆる業界のリーダーは受託者としての義務を負い、世界を定義する新しいテクノロジーである量子コンピューティングの動向を常に把握するまたとない機会を手にしています。
量子コンピューティングの普及と応用が普及するのはまだ先のことのように思えるかもしれませんが、MSP やその他のテクノロジー企業は今こそこのテクノロジーについての教育を開始する時期です。顧客がそれについてさらに詳しく聞き始め、質問し始めたら、答えを用意し、顧客に合わせた正しい方向性についてのアドバイスを用意しておきたいと考えます。
(C)コンプティア
