20 年以上にわたり、Ivan H. Deutsch は、機能する量子コンピューターの根幹を設計するのに苦労してきました。彼は一人ではありませんでした。量子奇妙さの計算能力を利用する探求は、世界中の何百人もの研究者を占め続けています。なぜ彼らの作品をもっと見せることができなかったのですか？物理学者が量子コンピューティングの初期から知っているように、量子コンピューティングを指数関数的に強力にするのと同じ特性が、制御を非常に困難にします。量子コンピューティングの「悪夢」は常に、量子コンピューターの速度の利点がマシンの複雑さによって打ち消されることでした。
しかし、進歩は 2 つの主要な面で実現しています。まず、研究者は、計算を完了するのに必要な時間の間、量子プロセッサを稼働させ続けるのに役立つ独自の量子エラー修正技術を開発しています。第 2 に、物理学者は、いわゆるアナログ量子シミュレーター (汎用コンピューターのようには機能せず、量子物理学の特定の問題を調査するように設計されたマシン) を使用しています。従来のコンピューターは、わずか 100 個の原子の量子運動方程式を計算するために、何千年も実行する必要がありました。量子シミュレーターなら 1 秒もかからずにできます。
Quanta Magazine は、この分野における最近の進歩、彼の近い将来への希望、およびニューメキシコ大学の量子情報および制御センターでのバイナリ量子ビットを基数 16 にスケールアップする彼自身の研究について Deutsch に話しました.
QUANTA MAGAZINE:万能量子マシンがこれほどまでに強力なのはなぜでしょうか?
IVAN DEUTSCH:古典的なコンピューターでは、情報は 0 または 1 としてバイナリ コード化された取得可能なビットに格納されます。 /em> 1.
ここに魔法があります。各量子ビットは、マシン内の他の量子ビットと絡み合うことができます。量子「状態」の絡み合いにより、キュービットの配列で同時に処理できる 0 と 1 の数が指数関数的に増加します。量子論理の力を活用できるマシンは、最も強力な従来のコンピューターよりも指数関数的に高いレベルの複雑さを処理できます。私たちの宇宙の時代に最先端の古典的コンピューターを使って解決するのにかかる問題は、理論的には、ユニバーサル量子コンピューターによって数時間で解決できます。
量子コンピューティングの「悪夢」とは?
量子コンピューターを非常に高速にするのと同じ量子効果が、操作を信じられないほど困難にしています。最初から、量子コンピューターによって提供される指数関数的な速度アップが、システムをクラッシュから保護するために必要な指数関数的な複雑さによって相殺されるかどうかは明らかではありませんでした.
絶望的な状況ですか?
全くない。普遍的な量子コンピューターは、設計に指数関数的な複雑さを必要としないことがわかっています。しかし、それでも非常に難しいです。
では、何が問題で、どうすれば回避できるのでしょうか?
ハードウェアの問題は、重ね合わせが非常に脆弱であるため、単一のキュービットとそのすぐ周囲を構成する分子とのランダムな相互作用により、絡み合ったキュービットのネットワーク全体がリンク解除または崩壊する可能性があることです。各量子ビットが 0 または 1 の 1 つの値を保持するデジタル化された従来のビットに変換されると、進行中の計算は破棄されます。
古典的なコンピューターでは、システムに多くの冗長性を設計することにより、避けられない情報の損失を減らします。エラー訂正アルゴリズムは、出力の複数のコピーを比較します。最も頻度の高い回答を選択し、残りのデータをノイズとして破棄します。量子ビットを直接比較しようとするとプログラムがクラッシュするため、量子コンピューターではそれを行うことはできません。しかし、エンタングルされたキュービットのシステムが崩壊しないようにする方法を徐々に学んでいます.
私の考えでは、最大の障害は、計算が最終的な読み取りに進むときにデータが破損するのを防ぐことができるエラー修正ソフトウェアを作成することです。優れた秘訣は、データではなくエラーのみを測定するアルゴリズムを設計および実装することです。これにより、正しい答えを含む重ね合わせが維持されます。
それで悪夢は終わりますか?
エラー訂正技術自体がエラーを導入することが判明しました。量子コンピューティングにおける最も素晴らしい進歩の 1 つは、理論的には 100% の精度を必要とせずに新しいエラーを修正できることを認識したことです。これにより、進行中の小さなバックグラウンド ノイズが計算を汚染する可能性があります。私たちは実際にこれを行うことはできません—まだ.万能の量子コンピューターが機能していない主な理由は、そのような「フォールト トレラント」アルゴリズムを量子回路に埋め込む方法をまだ実験中であるためです。現在、10 キュービットを適切に制御できます。しかし、私の知る限り、ユニバーサル マシンを構築するために必要な数千のキュービットを制御できるエラー修正技術はありません。
それはあなたが取り組んでいることですか?
トラップされた原子の情報処理能力について研究しています。アリゾナ大学の同僚である Poul Jessen と私は、バイナリ ベースの量子ビットを超えた論理力を推進しています。たとえば、16 の異なるエネルギー準位を持つ原子の重ね合わせを制御できるとしたらどうでしょうか。基数 16 を使用すると、「qudit」と呼ばれるものを 1 つのアトムに格納できます。これにより、基数 2 のシステムであるキュービットによって得られる情報処理速度を超えることができます。
他にどのような選択肢がありますか?
非普遍的なマシンを作るために利用できる重要なアプリケーションがあるかもしれません:室温超伝導体がどのように機能するか、特定のタンパク質がどのように折り畳まれるかなど、特定の問題を解決するために設計された特別な目的のアナログ量子シミュレーター.
これらは本当にコンピュータですか?
それらは、あらゆる種類の質問を解決できる万能のマシンではありません。しかし、地球規模の気候変動をモデル化したいとしましょう。これを行う 1 つの方法は、数学モデルを書き留めてから、デジタル コンピューターで方程式を解くことです。これは通常、気候科学者が行うことです。別の方法は、制御可能な実験で地球の気候のいくつかの側面をシミュレートしようとすることです.モデル化しようとしているシステムと同じ運動法則に従う単純な物理システムを作成できます。たとえば、タンク内で窒素、酸素、水素を混合します。タンク内で行われているのは、特定の条件下での大気の乱れについて何かを教えてくれる実世界の計算です。
アナログ量子シミュレーターの場合も同じです。ある制御可能な物理システムを使用して、別の物理システムをシミュレートします。例えば、このようなデバイスで超伝導体のシミュレーションに成功すれば、高温超伝導の量子力学が明らかになるでしょう。これは、壊れにくい量子回路の構築など、多くの用途向けの脆くない超伝導材料の製造につながる可能性があります。願わくば、アナログ シミュレーターを使って実験することで、堅牢なユニバーサル デジタル コンピューターを構築する方法を学ぶことができれば幸いです。
動作するアナログ量子シミュレーターを構築した人はいますか?
2002 年、ドイツのマックス プランク研究所のグループは、光格子 (光で作られた超冷蔵卵パック) を構築し、さまざまな強度のレーザー ビームをパルスすることによってそれを制御しました。これは、量子力学的な運動方程式に従うように設計された、基本的にアナログ デバイスでした。簡単に言うと、原子が超流動体または絶縁体として機能する間でどのように遷移するかをシミュレートすることに成功したということです。この実験は、光格子とコールド アトム トラップを使用したアナログ量子コンピューティングの多くの研究に火をつけました。
これらの量子シミュレーターの主な課題は何ですか?
アナログ シミュレーションの進化はデジタル化されていないため、ユニバーサル マシンでノイズをエラー修正できるように、ソフトウェアは計算中に蓄積される小さなエラーを修正できません。アナログ デバイスは、シミュレーションがデジタル エラー訂正に頼らずにコースを実行するのに十分な時間、量子重ね合わせをそのまま維持する必要があります。これは、量子シミュレーションへのアナログ アプローチにとって特別な課題です。
D-Wave マシンは量子シミュレータですか?
D-Wave プロトタイプは万能の量子コンピューターではありません。デジタルでも、エラー修正でも、フォールト トレラントでもありません。これは、特定の最適化問題を解決するために設計された純粋なアナログ マシンです。量子デバイスとしての資格があるかどうかは不明です。
スケーラブルな量子コンピューターは、あなたが生きている間に展開されますか?
私たちは悪夢を乗り越えています。世界中で、多くの大学ベースのラボが、フォールト トレランスの障害を取り除くか回避するために懸命に取り組んでいます。学術研究者は知的に道をリードしています。たとえば、イェール大学のロブ・シェルコプフとミシェル・H・デボレットのグループは、超伝導技術を耐障害性に近づけようとしています。
しかし、実用的なユニバーサル デジタル量子コンピューターを構築するには、産業規模のリソースを動員する必要があるでしょう。そのために、IBM は主にイェール大学のグループの職員と超伝導回路を使った量子コンピューティングを研究しています。 Google は、カリフォルニア大学サンタバーバラ校の John Martinis の研究室と協力しています。 HRL Laboratories は、シリコンベースの量子コンピューティングに取り組んでいます。 Lockheed Martin は、イオン トラップを研究しています。そして、国家安全保障局が何をしようとしているのか誰にもわかりません.
しかし、一般的に学術研究機関では、これらの産業規模のリソースがないため、科学者はアナログ量子シミュレーターを制御する方法を学ぶことにますます集中しています。その分野では、知的な面でも学問の通貨でも、短期間で得られる成果があります。それは出版可能な論文です。
アナログで妥協しますか?
私はデジタルアプローチを全力で追求することを好みます。私が死ぬ前に、エラーを無期限に修正できるユニバーサルな論理量子ビットを 1 つでも見たいと思っています。もちろん、それは政府によって即座に分類されるでしょう。しかし、それでも私は夢を見続けます。
