化学者は、量子コンピューティングのメリットを第一に考えています

ダニエル・ゼンダー

今月、IBMとGoogleはどちらも、今後数年以内に量子コンピューターを商品化することを目指しており（Googleは5つを指定）、新しい種類のクラウドサービスでエキゾチックなマシンへのアクセスを販売すると発表しました。競合他社は、コンピューターが非常に強力になる新時代を予測しており、ロジスティクスおよびマッピング会社向けのより効率的なルーティング、新しい形式の機械学習、より優れた製品推奨、および改善された診断テストなどのメリットがあります。

しかし、その前に、現実の世界で有用な仕事でその道を歩み始めた最初の量子コンピューターは、バッテリーや電子機器の改善などをしようとしている化学者を助けることによってそうする可能性が高いようです。これまでのところ、分子と反応のシミュレーションは、そのようなマシンに必要な新しい種類のアルゴリズムを開発する研究者によって最も詳細にスケッチされた初期の小さな量子コンピューターの使用例です。

小さなスケールで明らかな量子力学的効果を使用してデータを表す量子コンピューターは、従来のコンピューターでは不可能な計算を実行できるはずです。それらを構築するために使用される可能性のあるハードウェアの最近の進歩により、Microsoft、Intel、Google、IBMなどの企業からの投資が急増しています（10 Breakthrough Technologies 2017：Practical Quantum Computersを参照）。

理論的に証明されていることの観点から、化学は先を行っていると、今日スーパーコンピューターを含むハードウェアを販売し、クラウドでホストされる量子コンピューターを次の製品ラインナップに追加したいと考えているIBM部門の最高技術責任者であるScottCrowderは述べています。数年。私たちは、化学用のより小さなシステムに自信を持っています。

研究者は長い間、分子や化学反応のシミュレーションを使用して、新素材、薬物、工業用触媒などの研究を支援してきました。この戦術は、物理実験や科学的な行き止まりに費やされる時間を削減することができ、世界のスーパーコンピューターの作業負荷のかなりの部分を占めています。

しかし、最も強力なスーパーコンピューターでさえ、比較的小さな分子でさえ原子と電子のすべての複雑な量子挙動を完全に再現することはできないため、見返りは限られています。 アラン・アスプル・グジク 、ハーバード大学の化学教授。彼は、量子コンピューターでのシミュレーションが、たとえばディスプレイ用の新しい発光分子や、グリッドスケールのエネルギー貯蔵に適したバッテリーを見つけるための研究グループの取り組みを加速できる日を楽しみにしています。

量子コンピューターで分子をシミュレートする方法を開拓したAspuru-Guzikは、今のところ、実験データを使って絶えず較正する必要があると言います。量子コンピューターがあれば、その一部はなくなるでしょう。

分子構造と反応を形作る量子効果をシミュレートすることは、量子コンピューターにとって自然な問題です。なぜなら、それらの力は、データを同じ挑戦的な量子状態にエンコードすることから来るからです。量子ビットとして知られる量子コンピューターを構成するコンポーネントは、量子力学的プロセスを使用して、従来のマシンでは不可能な計算上のショートカットをとることができます。 （カナダの企業D-Waveは、すでに量子特性を備えたチップを産業および学術研究者に提供していますが、このデバイスが量子コンピューターに期待される利点を提供するかどうかは明らかではありません。）

Microsoftは、IBMやGoogleよりも成熟度の低い形式の量子ハードウェアに賭けています（Microsoftの量子力学を参照）が、実用的な量子アルゴリズムを開発するための最も進んだ取り組みの1つです。化学と材料科学は、その主要な焦点の1つです。このグループの研究者たちは最近、従来のコンピューターと小さな量子コンピューターが連携するハイブリッドシステムが化学をシミュレートする方法を示しようとしました。

それは分子を研究するための大きな期待を持っている、と言います クリスタ・スヴォール 、量子アルゴリズムに取り組んでいるマイクロソフトのグループを率いる。新しい実用的な超伝導材料を探すことは、非常に大きな量子コンピューターを必要としないハイブリッドモデルの可能なアプリケーションの1つであると彼女は言います。従来のコンピュータは、超伝導を支える電子の量子的振る舞いを再現するのに苦労しています。

いつ、あるいはそれが実現すれば、化学の初期の成功は、量子コンピューターの将来にとって良い前兆となるはずです。分子を研究する可能性は、コンピューターサイエンティストが最適化問題と呼んでいるものに対する彼らの才能のほんの一例であり、多くの選択肢から可能な限り最良の解決策を特定することを含みます。これは、原子の電子の最も安定した構成、または都市周辺の最も効率的な配送ルートを意味する可能性があります。

今日、化学シミュレーションは、研究者が量子コンピューターに提起する方法を最もよく理解している実用的な最適化問題の一種である可能性があります、と言います クリスモンロー 、メリーランド大学の教授であり、量子コンピューティングのスタートアップIonQの共同創設者。しかし、機械学習など、量子を利用した最適化の他のアプリケーションの理解は進んでおり、さらに多くのことがあるはずです。

Svore of Microsoftは、機械学習アプリケーションが比較的早く登場する可能性があると考えています。一方、暗号化を破ることは、真の脅威ではありますが、関連するアルゴリズムが非常に大きな量子プロセッサを必要とするため、テクノロジーの最も遠いアプリケーションの1つです。

モンローは、量子コンピューティングの現在の瞬間を、より大きなものに進む前に補聴器で最初の画期的な成功を収めたトランジスタの初期の時代に例えています。

彼らは、あなたが500億ドルをチップに入れて、他のすべてのことをすることができるとは想像していなかった、と彼は言います。私たちは補聴器の段階にあり、いくつかの非常に具体的なアプリケーションを理解しており、調査を続ける必要があります。

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