D-Wave コンピューターは、従来のコンピューターの周りを一周する画期的な量子マシンとして販売されており、通常のライバルよりも速く問題を解決しないことが、新しいテストで示されています。一部の研究者は、今日のScienceでオンラインで説明されている、物議を醸しているデバイスのテストを呼び出します 、まだ最も公平な比較。しかし、D-Wave は、研究で使用された計算は簡単すぎて、その新しいチップが何ができるかを示すことができないと主張しています.
「これはおそらく、D-Wave マシンの性能に関して行われた最も徹底的で正確な研究です」と、テキサス A&M 大学 (カレッジステーション) の計算物理学者である Helmut Katzgraber 氏は述べていますが、彼はこの研究には関与していません。しかし、量子コンピューター科学者であり、D-Wave のビジネス開発ディレクターであるコリン・ウィリアムズは、ベンチマークとして使用された問題は「量子スピードアップを調査するための正しい選択ではなかった」と述べています。
カナダのバーナビーにある新興企業の D-Wave Systems は、Lockheed Martin Corp. と Google にマシンを販売しました。同社は、1,000 万ドルのマシンの以前のバージョンは、通常のコンピューターよりも 35,500 倍高速であると主張していました。しかし、D-Wave のマシンをテストするために、スイス連邦工科大学チューリッヒ校の物理学者 Matthias Troyer と同僚は、通常のコンピューターと競争しただけではありませんでした。代わりに、問題のサイズが大きくなるにつれて、問題を解決するのに必要な時間がどのように増加するかを測定しました。量子コンピューティングの背後にある全体的な考え方は、量子コンピューターの時間は通常のコンピューターよりもはるかにゆっくりと成長するということです。特に、本格的な「ユニバーサル」量子コンピューターは、数値のサイズが大きくなるにつれて、通常のコンピューターよりもはるかに高速に巨大な数を因数分解できるはずです。
ただし、D-Wave マシンは万能の量子コンピューターではなく、より限定的な「量子アニーラー」です。そのプロセッサは、電流を運ぶ超伝導ループで作られた量子ビットまたはキュービットの 2D アレイで構成されています。量子ビットは、上、下、または (量子の奇妙さのおかげで) 同時に上と下の両方を指すことができる小さな磁石のように機能します。各キュービットは、プログラミング可能なリンカーを介して特定の他のキュービットと相互作用できるため、キュービットは同じ方向または反対方向を指すことによってエネルギーを下げることができます。アイデアは、チップ内の何百もの相互作用を特定することで問題をエンコードし、キュービットの最低エネルギーの「基底状態」を見つけることで問題を解決することです。
これを行うために、マシンは各量子ビットを上下の状態で開始し、ゆっくりと相互作用をオンにします。次にシステムは、最も深い谷を見つけるために進化するエネルギーランドスケープを横切ってビー玉が転がるように、最も低いエネルギー状態を探します。非量子デバイスでは、熱エネルギーの揺らめきが、熱アニーリングと呼ばれるプロセスを通じて、地形上の大理石を低い場所に移動させます。しかし、D-Wave マシンでは、ビー玉は低い点の間を量子力学的に「トンネリング」して、最も低い点をより速く見つけていると思われます。パターン認識や機械学習などの問題では、量子マシンが有利になる可能性があります。
しかし、D-Wave チップは従来のコンピューターよりも本当に速いのでしょうか?それを調べるために、ロサンゼルスにある南カリフォルニア大学の物理学者である Troyer と Daniel Lidar は、Lockheed Martin のマシンを、熱アニーリングをシミュレートするようにプログラムされた従来のコンピューターと比較してテストしました。 D-Wave チップの処理を単純にするために、実際の計算を行うように要求しませんでした。代わりに、量子ビット間の相互作用をランダムに設定し、機械が基底状態を見つけるのにかかった時間を計測しただけです。
そのホームフィールドの利点にもかかわらず、D-Wave チップは量子スピードアップをもたらさなかった。研究チームは、チップの基本単位である 8 個から合計 512 個までのさまざまなサイズのキュービット グループに対して問題を実行しました。従来のコンピューターの計算時間は、キュービットの数に応じて指数関数的に増加しました。しかし、D-Wave マシンの時代も同じだったと Troyer は言います。
皮肉なことに、通常のコンピューターでも問題は簡単だった可能性があるため、このテストでは明らかにならない可能性がある、と Texas A&M の Katzgraber 氏は述べています。相互作用をランダムに選択すると、通常、量子ビットが正確にゼロ温度でのみ低エネルギー構成にロックされるというテスト問題が発生すると彼は説明します。つまり、より高い温度では、エネルギーランドスケープが穏やかに転がり、熱アニーリングがシステムをソリューションに容易に導くことができます.両方のマシンの問題が簡単であることを考えると、この研究は「バニー スロープでレースをする 2 人の世界クラスのスキーヤー」のようなものだと Katzgraber 氏は言います。
しかし、一部の研究者は、量子アニーラーが実用的な量子スピードアップをもたらすかどうか疑問に思っています。カリフォルニア大学バークレー校のコンピューター科学者である Umesh Vazirani は、万能の量子コンピューターとは異なり、それができないことを理論が強く示唆していると述べています。 「スピードアップはないと思います」と彼は言います。 Google のエンジニアリング ディレクターである Hartmut Neven 氏は、「次世代の量子アニーラーが従来のアルゴリズムよりも優れた性能を発揮する問題クラスを見つけることができると確信している」と反論しています。
