AIリサーチのバイスプレジデントであり、IBMリサーチのIBM QであるDario Gilによると 、自然現象に関する知識を増やすことです。
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概して、量子コンピューティングの目的は、複雑な自然プロセスのシミュレーションを作成することです。 ご存知のように、GoogleとIBM は 、学術環境のメンバー向けにクラウドベースの量子コンピューティングプラットフォームへのアクセスを提供しています。 これは、世界中の研究者が独自の量子問題の研究に参加できることを意味します。
シミュレーションプロジェクトで、IBMの研究チームは7量子ビットの量子プロセッサを使用しました。 対象は、水素化リチウムと水素化ベリリウムでした。 米国エネルギー省の研究所であるサンディア国立研究所のロビン・ブルーム・コハウトによれば 、「量子アプローチ」はこのタスクに非常に適していました。
それにもかかわらず、同様のタスクのフレームワーク内で最も正確なシミュレーションは、今日では古典的なコンピューターで実行されており、これは研究者自身によって確認されています。 彼らは、プロセッサに欠陥がないわけではないと規定しています。 彼らにとっての主な課題は、量子コンピューティングを新しいレベルに引き上げ、非常に効率的な量子アルゴリズムに取り組むことです。 チームは、技術の発展により、ますます複雑化する化学問題に量子モデリングを適用できると確信しています。 その後、業界は古典的なコンピューティングのフレームワークを超え、モデリングは新薬やエネルギー源の探索に役立ちます。
1985年、オックスフォード大学のDavid Deutschは、量子コンピューティングを使用してさまざまな状態をモデル化する最初の試みを説明しました。 しかし、最初の実行可能なアルゴリズムは、ほぼ10年後にマサチューセッツ工科大学のPeter Shorによって設計されました。
科学ジャーナリストのフィリップ・ボールが指摘するように、その後、量子コンピューターを従来よりも高速にするというアイデアは、さまざまな現象の量子的性質を研究するという当初の目標を覆しました。
IBMの実験は、以前に実施されたこれらの研究の継続です。 たとえば、2016年の夏、チューリッヒのスイス高等技術学校のMarkus Reiher教授とMatthias Troyer教授が率いる研究者グループは、複雑な化学反応の研究で量子コンピューティングに頼りました。
この分野の企業ソリューションはまだ勢いを増しています。 IBMとの競争で、Googleの研究室はすでにその製品の商用化を試みています。 多くの研究者がプラットフォームにアクセスし、企業の公式声明によると、このシステムは2017年末までに既存のスーパーコンピューターに対する優位性を実証する予定です。
ジャーナリストのフィリップボールによると、化学モデリングの基本的な問題の解決策は、 断熱量子コンピューティング （AQC）にある可能性があります。 このアプローチは、最初の商用量子コンピューターであるD-Wave Oneの基盤です。 量子コンピューティングの効果的なツールとしてのメリットは課題になっていますが、世界中の研究者がそれにアクセスしようとしています。
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昨年、Googleの研究者はアイデアを開発し、 AQCと「デジタル」アプローチを組み合わせたプロトタイプデバイスを導入しました。 この動作原理に基づいて、2016年にGoogleは水素分子のシミュレーションを実施できました。
いずれにせよ、説明されたすべてのケースで、研究者はスケーリングの問題に直面しました。 それを解決するために、専門家はアルゴリズムのコンポーネントを積極的に改善し改善しています。 Habréのブログの以下の資料のいずれかで、このトピックを検討してみます。
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