Googleの研究者は、人工知能を使用して科学の最も持続的な課題の1つである、より安定した状態を解決する新しい技術を発見しました。これにより、量子コンピュータの実用化がついに可能になるかもしれません。


Natureに発表された研究論文で、Google Deepmindの科学者たちは、彼らの新しいAIシステムであるAlphaQubitが、長い間量子コンピュータを悩ませてきた持続的なエラーを修正するのに非常に成功していることを説明しています。


"量子コンピュータは、薬の発見、材料設計、基本的な物理学を革命的に変える可能性があります。つまり、私たちがそれらを信頼できるように動作させることができればです"とGoogleの発表には記されています。しかし、完璧なものはありません：量子システムは非常に壊れやすいです。熱、振動、電磁場、あるいは宇宙線のようなわずかな環境干渉でも、彼らのデリケートな量子状態を乱し、計算を信頼できないものにするエラーを引き起こす可能性があります。


3月の研究論文は、この課題を強調しています：量子コンピュータは実用的な使用のために、1兆回の操作に対してわずか1回のエラー率（10^-12）が必要です。しかし、現在のハードウェアは、操作あたり10^-3から10^-2のエラー率を持っており、エラー訂正が重要です。


"従来のコンピュータが解決するのに数十億年かかる問題も、量子コンピュータなら数時間で解決できるだろう"とGoogleは述べています。"ただし、これらの新しいプロセッサは従来のものよりもノイズに敏感です。"


「量子コンピュータをより信頼性の高いものにするためには、特にスケールで、これらのエラーを正確に特定し、修正する必要があります。」


Googleの新しいAIシステム、AlphaQubitは、この問題に取り組みたいと考えています。このAIシステムは、量子エラーを特定および修正する際に前例のない精度を示した高度なニューラルネットワークアーキテクチャを採用しており、大規模な実験で従来の手法よりも6%少ないエラーを示し、従来の技術よりも30%少ないエラーを示しています。


これは、17量子ビットから241量子ビットまでの量子システムで高い精度を維持しており、このアプローチが実用的な量子コンピューティングに必要なより大きなシステムにスケールできる可能性があることを示唆しています。


内部の仕組み

AlphaQubitは、高精度を達成するために二段階のアプローチを採用しています。


このシステムはまず、シミュレートされた量子ノイズデータでトレーニングし、量子エラーの一般的なパターンを学び、その後、限られた実験データを使用して実際の量子ハードウェアに適応します。


このアプローチにより、AlphaQubitは、量子ビット間のクロストーク、漏洩（量子ビットが計算状態から抜け出すとき）、および異なる種類のエラー間の微妙な相関を含む、複雑な実世界の量子ノイズ効果を処理できます。


しかし、あまり興奮しないでください。すぐにあなたのガレージに量子コンピュータがあるわけではありません。


その精度にもかかわらず、AlphaQubitは実用的な実装の前に重要な課題に直面しています。"高速超伝導量子プロセッサ内の各整合性チェックは、毎秒100万回測定されます"と研究者たちは指摘します。"AlphaQubitはエラーを正確に特定するのには優れていますが、超伝導プロセッサ内のエラーをリアルタイムで修正するにはまだ遅すぎます。"


"より大きなコード距離でのトレーニングは、例がより複雑で、サンプル効率がより大きな距離では低くなるため、より挑戦的です"とDeepmindの広報担当者はDecryptに語りました。"これは重要です。なぜなら、エラー率はコード距離に対して指数関数的にスケールするため、障害耐性のある計算を大規模で深い量子回路に必要な超低エラー率を得るためには、より大きな距離を解決する必要があると期待しています。"


研究者たちは、速度の最適化、スケーラビリティ、および統合を将来の開発の重要な分野に焦点を当てています。


AIと量子コンピューティングは相乗効果のある関係を形成し、お互いの潜在能力を高めています。"私たちは、AI/MLと量子コンピューティングが計算に対する補完的なアプローチであり続けることを期待しています。AIは、キャリブレーションやコンパイル、アルゴリズム設計など、障害耐性のある量子コンピュータの開発を支援するための他の分野で適用できます"と広報担当者はDecryptに語りました。"同時に、人々は量子データのための量子MLアプリケーション、そしてより投機的には古典データ上の量子MLアルゴリズムの研究を進めています。


この収束は、計算科学における重要な転換点を表しているかもしれません。量子コンピュータがAI支援のエラー訂正を通じてより信頼性の高いものになるにつれて、より洗練されたAIシステムの開発に役立ち、技術の進歩の強力なフィードバックループを生み出す可能性があります。


実用的な量子コンピューティングの時代は、長い間約束されてきましたが、ついに近づいているかもしれません—ただし、サイボーグの黙示録を心配するにはまだ十分ではありません。


セバスチャン・シンクレアによって編集されました