量子コンピューター：大きなブレークスルーのための小さな粒子

ロシアの量子センターの研究者、世界初の量子ブロックチェーンの開発の共著者であるアレクセイ・フェドロフによるゲスト記事



量子コンピューターは、おそらく「第2量子革命」の最も複雑で最も興味深いデバイスです。 量子コンピューターのアイデアが実際にこの革命を開始したと仮定することができます-個々の量子オブジェクトの使用に基づく技術の波。 実際、近年の量子通信、量子乱数発生器、量子モデリング、量子センサーなどの技術の急速な発展における刺激因子と見なすことができるのは、量子コンピューターです。



現時点では、ユニバーサル量子コンピューターは仮想的なデバイスであり、その作成は科学と工学の主要な課題の1つです。 量子テクノロジーに関する国際会議 （2017年7月12〜16日にモスクワで開催予定） でのGoogle量子プロジェクトリーダーJohn Martinisの公開講座は、量子コンピューターの構築をめぐって展開するレースの最も興味深い側面を明らかにすることを目的としています。



量子コンピューターは何を与えてくれますか？ 既存の情報セキュリティツールの革命的な結果に加えて、量子コンピューターは、新しい素材、新しいデータベース検索方法、パターン認識、機械学習、そして予測どおり、人工知能の開発の新しい時代への道を開きます。







Time誌の表紙にあるD-Waveの量子コンピューター。



20世紀にはコンピューターが提供されました。 コンピューターの単位セル、つまりトランジスターも量子テクノロジーと見なすことができるという事実にもかかわらず、自由に使えるコンピューターの動作を記述するために古典的な物理学を使用すれば十分です。 したがって、私たちに馴染みのあるコンピューターをクラシックと呼びます。 計算プロセスを説明するために、コンピューターでのアルゴリズムの実行を完全にシミュレートするチューリングマシンの概念。



科学コミュニティは、「3つのメンタルクラウド」によって量子コンピューターのアイデアをもたらしました[1]。 最初の「クラウド」は、シャノンの古典的な情報理論の量子ケースへの発展と一般化です。 このような問題に対する最初の関心は純粋に学術的であると考えられ、その考察はかなり抽象的であるという事実（物理学よりも数学の特徴）にもかかわらず、これらの研究は情報理論に対する量子システムの可能性をすぐに明らかにしました。 情報の量子理論の重要なパラダイムは、ユーリ・マニン、スティーブン・ウィズナー（共役コーディングと「量子マネー」を提案した）、およびアレキサンダー・ホレボ（有名な「ホレボの定理」を証明した）の作品から生まれました。 その後、David Deutschが開発したTuring量子マシンの助けを借りて、仮想量子コンピューターの最初の量子アルゴリズムの調査が開始されました。



2番目の「クラウド」は、量子力学がコンピューターの機能にどのような物理的制約を課すかという問題への関心です。 この質問は、チャールズベネット（量子暗号の作成者の1人）によって提起され、リチャードファインマンによって量子コンピューティングに関する最初のレポートの1つで強調されました。 そのような制限を定式化することは可能です（次元の制限を除いて、トランジスタを1原子より小さくできる可能性は低いと考えられます）。 次元の制約の観点から考えると、すべての古典的なビット（0および1）を2レベルの量子システム（2つの可能性のあるシステム）を使用して実装される量子ビット（qubits）に置き換える非常に小型のコンピューターを仮想的に構築できます条件）。 このようなミニチュアコンピューターは量子物理学の法則によって説明され、量子ビットは2つの状態だけでなく、これらの状態のすべての可能な重ね合わせで検出されます。



最後に、3番目の「クラウド」は、コンピューターが、例えば原子プロジェクトや宇宙プロジェクトでの複雑な計算問題の可能性を示しているという事実に関連しています。 しかし、いくつかの量子粒子の計算に関連する問題では、重大な進歩はありませんでした。 それにもかかわらず、量子物理学の分野での計算には多くの実際の問題があります。



これらのアイデアはすべて、科学界にとって非常に興味深いものでしたが、主要な質問には答えませんでした。仮説的な量子コンピューティングデバイスは何をもたらすことができるのでしょうか。 コンピューティングの利点は？ タスクは何ですか？ 多粒子量子システムの計算？ どうやって？



90年代の初めに、いくつかの量子アルゴリズムが提案されました。これにより、既存の古典的なアルゴリズムと比較して顕著なゲインが得られました。 1992年、David DeutschとRichard Yogi（1985年のDeutschの以前の研究に基づく）は、量子コンピューターが特定の問題の中で問題の利益をもたらすことを示しました。 すべての引数に対して常に同じ値（0または1）をとることが確実にわかっている関数があるとします。 は定数値であるか、バランスが取れています（定義の半分のドメインでは値0を取り、残りの半分の1では値を取ります）。 質問：バランスが取れているか一定であるかを判断するために、この関数の計算結果を何回調べる必要がありますか？ この（率直に言って、非常に非現実的な）タスクでは、量子コンピューターは古典的なコンピューターと比較して指数関数的なゲインを示します。



もう1つの（また、痛みを伴う実用的ではない）重要なステップは、サイモンのアルゴリズムでした。 サイモンのアルゴリズムは線形時間の関数sの周期を計算しますが、従来のアルゴリズムは関数の入力引数の長さに応じて指数時間を必要とします。



しかし、ピーターショアに因数分解問題（数値の因数分解）と離散対数を解くための量子アルゴリズムを作成するようになったのは、サイモンのアルゴリズムでした。 豊富な複雑な数学用語が再び存在するにもかかわらず、これらのタスクは、一見すると思われるよりもはるかに実用的です。 このようなタスクは、公開キー暗号化で使用されます。 公開鍵暗号の考え方は、直接計算が単純で逆問題が複雑なタスクを使用することです。 実際、2つの素数を乗算することは非常に簡単ですが、大きな数が与えられた場合、それがどの単純な要素で構成されるかをすぐに把握することは困難です。 私たちだけでなく、最高の古典的なコンピューターでさえ把握するのは困難です。



したがって、量子コンピューターを作成する場合、情報保護方法に関する既存の情報インフラストラクチャを変更する必要があります。 公開鍵暗号方式は、情報セキュリティのための非常に広範囲の製品で使用されているため、量子コンピューターは情報プライバシーの真の脅威であり、情報時代の原爆です。



量子コンピューターでも絶対暗号強度を保証する修正方法が、Charles BennettとGilles Brassardの仕事、および1991年のArthur Eckertの仕事でShoreアルゴリズムの8年前に提案されたことに注目することは興味深いです。 ただし、Shoreアルゴリズムの作成後、情報を保護する方法として量子効果を使用することを提案したBennettとBrassardの研究は、科学界の注目に値します。



Shorの量子アルゴリズムの可能性と、別の実用的なデータベース検索タスクを加速するGroverの量子アルゴリズムは、量子コンピューターの開発に科学コミュニティを集中させてきました。 前述の「3つの雲」に加えて、4つ目は成熟しました。個々のオブジェクト（光子、個々の原子、電子など）のレベルで量子システムを操作する方法を作成する分野での著しい実験的進歩です。 この進歩は、「個々の量子システムの測定と管理を可能にした量子システムを操作するための画期的な技術を作成した」という言葉で、セルジュ・アロッシュとデヴィッド・ヴァインランドへの2012年ノーベル賞によってマークされました。



ただし、量子コンピューターを構築するタスクは非常に複雑です。 量子オブジェクトで構成される大規模なシステムを構築し、一方では環境（量子特性に破壊的に影響を与える可能性があります）から十分に保護され、一方でこのシステムのオブジェクト（キュービット）が»計算を実装するために、互いに非常に難しい。



肯定的な事実は、量子ビットは、原則として、まったく異なる物理システムで作成できることです。 これらは、光学格子内の原子と分子の超低温ガス、超伝導量子鎖、光子、および他の多くの量子系です。 さらに、これらのシステムにはそれぞれ多くの長所と短所があります。



たとえば、量子シミュレーターと呼ばれることが多い非普遍的な量子コンピューターは、光学格子内の極低温の原子や分子から作成できます。 事実、光学格子でのそのような粒子の挙動は、イオンによって作成された周期場における電子の挙動に非常に似ているということです。 システム間で何らかの対応を確立した後、特定の条件下では固体でも発生するはずの原子または分子のシステムの助けを借りて、新しい興味深いフェーズを特定することが可能です。 ここで最も興味深いのは、ヘビーデューティ合金の作成や、室温でも超伝導状態に変化する材料の検索などのタスクです。 後者はもちろん、損失なくエネルギーを伝達できるため、電気産業に革命をもたらします。 通常のコンピューターとスーパーコンピューターで膨大な数の原子の量子状態をモデル化するには膨大なリソースが必要であり、その結果は実際の物理学に限定的にしか適用できません。また、量子シミュレーターは、セルラー通信、医療、家電製品の革新的な革新への新しい道を開くことができます。



量子コンピューターを作成するための最も有望な技術の1つは、超伝導キュービットの使用です。 D-Wave量子プロセッサ（計算機）が動作するのは、超伝導量子ビットに基づいています。 D-Waveの製品は本格的で汎用的な量子コンピューターではないため、現在でもインターネットで購入でき、既存の手段で銀行カードの詳細を暗号化します。 数千のキュービットを組み合わせたD-Wave製品は、現在、量子アニーリングによる最適化問題を解決するために大幅に設計されています。



アニーリング-冶金用語-アニーリングの原則に基づいて動作する最適化問題を解決するためのメソッドのクラスを意味します。 特定の温度に加熱し、この温度で特定の時間保持し、その後、通常はゆっくりと室温まで冷却します。 冷却中、システムは冷却されるまで最小限のエネルギーを供給する状態間を「移動」し、最適な状態を選択します。 トンネリングなどの量子効果により、量子システムはより「モバイル」であるため、最適なソリューションを効果的に見つけることができます。 量子シミュレータの場合のように、量子アニーリングは普遍的な方法ではありません。 特定のクラスの問題を解決することを目的とすることができます。 それにもかかわらず、可能性は非常に大きい。 実際、最適化の問題は機械学習タスクと密接に関連しています。 したがって、量子コンピュータは、ニューラルネットワークをトレーニングするための新しい非常に効果的な方法の開発に大きな利益をもたらす可能性があります。 さらに、NASAやAirbus [2]などの大企業は、量子最適化手法に大きな関心を示しています。



おそらく、この可能性はグーグルにとって決定的なものでした。グーグルは、ジョン・マルティニスの指導の下で量子コンピューティングの創造と研究のための研究ユニットを結成しました。 さらに、同社は既存のD-Wave量子コンピューターの可能性を模索しており、超伝導量子ビットに基づいた汎用量子コンピューターを作成するアプローチを模索しています。



IBM、Microsoft、Intelなどの他の企業も、量子コンピューティングの作成に関心を示しています。 たとえば、IBMが作成した5量子ビット量子コンピューターへのアクセスは公開されています[3]。 MicrosoftとIntelは、科学界と密接な関係を持っています。 共同研究プログラムは、おそらく量子コンピューターへの最も基本的なアプローチの可能性を明らかにするでしょう-トポロジカルなエラー防止量子コンピューティング。 実際には、トポロジを使用する環境によって引き起こされるエラーから身を守ることができます。 不変条件と呼ばれるシステムの一部のパラメーターは、外部条件を変更しても変更されません（特定の制限の下で）。 これらの不変式にキュービットを接続すると、エラーから身を守ることができます。 しかし、そのような物質の状態を作成することはかなり困難です。現在、実験の観点からのトポロジカル量子コンピューティングの分野の研究はまだ始まったばかりです。



環境の影響により、量子コンピューターを作成することは困難です。 しかし、量子システムが環境パラメーターの変化に非常に敏感に反応するのであれば、なぜこれを使用しないのでしょうか？ たとえば、数ナノメートルのオーダーの結晶の形の量子センサーは、生体の細胞にその重要な機能を乱すことなく導入し、この細胞内の顕微鏡場を測定するために使用できます。 この技術を使用すると、個々の細胞、その部分、さらには個々の分子の磁気共鳴イメージングを行うことが可能になります。 これにより、生物学と医学のまったく新しい視野が開かれます。 細胞の一部の重要な活動、病気の発症、および薬物の機能のメカニズムに関する膨大な知識が利用可能になります。 量子センサーは、人間の脳のシナプス接続の構造を理解するのに役立ち、彼の病気を治療したり、脳活動の他のプロセスを理解したりすることができます。



量子コンピューターは、プロセッサーだけで構成されているのではないことを忘れないでください。 また、メモリとインターフェイスを想定しています。 量子状態のメモリを構築するための最も有望な候補の1つは、光の粒子よりも速く情報を伝達するものはないため、極低温原子と界面の光子です。 したがって、将来の可能性のある面は、すべての最高の量子システムからのすべての最高の品質を組み合わせたハイブリッド量子コンピューターかもしれません。



また、量子コンピューター（シミュレーター、「アニーリング」またはユニバーサル）は、古典的な問題よりもすべての問題を解決するのではなく、特別なクラスのみが問題を解決することにも留意する必要があります。 また、1977年に「自宅にコンピューターを設置することは考えにくい」と述べたケンオルセンのように、予測に誤りを犯したくはありません。世紀。 このような導入は、量子コンピューターと量子テクノロジー全般の「エンドツーエンド」の可能性を真に開き、新たな進歩への扉を開きます。



[1] A. Geimによる講演への言及。彼はグラフェンへと導いた「3つの雲」について話しました。

[2] www.telegraph.co.uk/finance/newsbysector/industry/12065245/Airbuss-quantum-computing-brings-Silicon-Valley-to-the-Welsh-Valleys.html

[3] phys.org/news/2016-05-ibm-users-quantum.html