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(既存の研究チームには、1.1Kの温度で動作できる量子コンピューティングプラットフォームがあります)

Posted by: Yoyokuo 2022-05-08 (既存の研究チームには、1.1Kの温度で動作できる量子コンピューティングプラットフォームがあります) はコメントを受け付けていません

量子コンピューターは、高度な創薬から検索アルゴリズムまで、多くの重要な問題で従来のコンピューターよりも優れていると期待されています。 ただし、実際の環境で製造および実行できる量子コンピューターの設計は、システムエンジニアリングにとってかなり困難です。

巨人は量子コンピューティングの研究を最高潮に押し上げる

現在、量子コンピューティングや量子通信などの最先端の量子情報技術は、現在の技術や産業界のホットスポットになっています。 世界の大手テクノロジー企業の中で、Google、IBM、Intel、Microsoft、Alibabaなどの企業は、量子コンピューティングの開発に数億ドルを投資して、量子コンピューターの研究と競争を最高潮に押し上げました。

Googleは、QuantumAILabでD-Wave量子コンピューターを運用しています。 このラボは、カリフォルニア州マウンテンビューにあるNASAエイムズ研究センターでNASAと大学宇宙研究協会によって共同設立されました。 2018年、Googleは、コードネームBristleconeという新しい量子プロセッサを構築したと発表しました。 72ビットデバイスは、Googleのこれまでの最高の9キュービットマシンを大幅に改善したものです。 2019年の初め、Googleは、サンフランシスコで開催されたIEEE International Solid-State Circuits Conferenceで、量子コンピューティング向けに調整された回路のデモを行いました。

IBMは、ユーザーがクラウド経由でアクセスできる「IBM Q System One」と呼ばれる20ビットの量子コンピューティングシステムを発表し、ExxonMobilとCERNの量子サービスを発表しました。 IBMのグローバルバイスプレジデントである森本典重氏は最近、IBMが5年以内に量子コンピューターを商品化すると述べた。

Intel:2019年3月、研究者がウェーハ上の量子チップの信頼性を検証し、完全な量子プロセッサに組み込まれる前にキュービットが適切に機能していることを確認できる量子コンピューターテストツールを発表しました。 量子コンピューティングの研究者にとって、これは重要なコストと時間の節約技術であり、量子プロセッサの大量生産に向けた一歩となる可能性があります。

2017年後半、マイクロソフトは、量子コンピューター用のアプリケーションを作成しようとしている開発者向けに、Q#と呼ばれ​​るプログラミングフレームワークおよび言語であるQuantumDevelopmentKitを発表しました。 2019年2月、マイクロソフトは、量子アプリケーションとハードウェアに特化した機関と個人のネットワークであるMicrosoftQuantumNetworkを立ち上げました。 Microsoftによると、量子開発キットは100,000回ダウンロードされており、Q#言語、コンパイラ、量子シミュレータをオープンソース化する予定です。

アリババの子会社であるアリババクラウドと中国科学院は、アリババ量子コンピューティング研究所と呼ばれる研究施設を上海に設立しました。 このラボでは、人工知能、eコマース、データセンターのセキュリティなど、さまざまな分野の量子コンピューティングアプリケーションを研究しています。 2018年2月、AlibabaCloudは11キュービットの量子コンピューティングクラウドサービスを開始しました。

既存の研究チームには、1.1Kの温度で動作できる量子コンピューティングプラットフォームがあります

量子コンピューティングはさらに進歩

2020年4月15日、Intelとデルフト工科大学およびオランダ応用科学研究所によって設立されたQuTechは、ジャーナルNatureに論文を発表し、1℃を超える温度で「高温をうまく制御できる」ことを証明しました。 」キュービット。 長い間、温度は量子コンピューティングプラットフォームの大規模なアプリケーションを悩ませてきた問題の1つでした。 研究チームはすべて、熱量子ビット技術に研究を集中させてきました。 システムに追加されたキュービットの各ペアは、生成される総熱を増加させ、追加された熱はエラーにつながる可能性があるため、量子コンピューティングプラットフォームは絶対零度に近づくように設計されています。

新しい研究結果の表面では、システムは1K(マイナス272.15°C)より高い温度のシリコンベースの量子コンピューティングプラットフォームで正常に動作できます。 この画期的な進歩は、将来の量子システムとシリコンスピン量子ビットの極低温制御の可能性を浮き彫りにします。 一般に、キュービットが絶対零度(摂氏-273度、または0ケルビン)近くまで冷却されない限り、キュービットに格納されている量子情報は通常、非常に迅速に失われます。

研究が進むにつれ、シリコンは1Kを超える温度で正常に機能する物質を周囲の物質から十分に分離できるため、研究はすべてシリコン内の電子のスピンをキュービットとして使用しています。 これらの非常に低い温度では、冷却装置は十分に強力であり、局在化した電子を導入して量子ビットを補正することができます。

既存の研究チームには、1.1Kの温度で動作できる量子コンピューティングプラットフォームがあります

Intelと研究チームがシリコンスピン量子ビットを開発

IntelとQuTechは、2キュービットシステムの電子スピンを制御する機能も実証しており、1キュービットの忠実度を99.3%まで測定しており、システムを正確に調整できます。 また、45ミリケルビンから1.25ケルビンの温度範囲では、スピン量子ビットのパフォーマンスへの影響は最小限であるため、量子コンピューティングのスケーラビリティに向けた一歩を踏み出します。

300mmプロセス技術に基づくスピン量子ビット製造プロセスは、同位体的に純粋なウェーハを使用します。 シリコンスピン量子ビットは、インテルが量子コンピューティングを実現するための独自のパスであり、このパスは、インテルの現在のシリコンセットを使用するのに非常に適しています。 半導体 インテルを活用するためのプロセス。 Intelは、12インチのウェーハ上に2つのシリコンスピン量子ビットを作成し、それらを制御して絡み合わせることができました。

シリコンスピン量子ビットの利点は、特定の粒子を量子ビットとして使用できることです。量子ビットはサイズが小さく、大規模な量子コンピューティングシステムの構築に適しています。 シリコンスピンクォンタムを使用して量子コンピューティングを進歩させることで、インテルは高度なパッケージングおよび相互接続テクノロジーの専門知識を活用して、量子ユーティリティへのスケーラブルなパスを構築できます。

既存の研究チームには、1.1Kの温度で動作できる量子コンピューティングプラットフォームがあります

従来のコンピューターに対する量子コンピューティングの利点

①量子シミュレーション、量子コンピューターモデリング、複雑な分子のシミュレーション。

②最適化、つまり、前例のない速度で多変量問題を解決します。

③量子人工知能(AI)。製薬や自動車などの業界で機械学習を変革できる優れたアルゴリズムを備えています。

④素因数分解(素因数分解)。これまでの暗号化技術を完全に変える可能性があります。

量子コンピューティングの開発の難しさ

物理的なキュービットの不安定性

キュービットの不安定性は、従来のコンピューターの不安定性とは異なります。 量子ビットは、0と1の組み合わせた重ね合わせ状態(重ね合わせ状態)を表すことができますが、物理環境では、重ね合わせ状態は安定していません。 したがって、量子コンピュータチップ上の1つのビットが、そのチップ上の他のビットと干渉しないことを確認するには、多くの補助的な作業が必要です。

大きな数学の問題

新興企業から研究機関、Google、IBM、Microsoftなどに至るまでのソフトウェアおよびハードウェア企業は、この数学のハードルを克服するのに苦労しています。 概念としての量子コンピューティングは1980年代から存在していましたが、Googleがその量子コンピューターが従来のスーパーコンピューターで1万年かかった問題をわずか2分30秒で解決したと発表したのは2019年9月のことでした。 量子コンピューターは、初めて事実で証明されただけです。

既存の研究チームには、1.1Kの温度で動作できる量子コンピューティングプラットフォームがあります

将来の量子コンピューティングアプリケーションの展望

シミュレーションで化学開発時間を短縮

新しい薬や物質を開発しようとしている科学者は、分子の正確な構造を理解してその特性を決定し、他の分子とどのように相互作用するかを理解する必要があります。 しかし、各原子は複雑な方法で他の原子と相互作用しているため、比較的小さな分子でさえ、古典的なコンピューターで正確にモデル化することは困難です。 現在のコンピューターでは、原子数が少ない基本分子を正確にシミュレートすることはほぼ不可能です。

分子内の原子の相互作用はそれ自体が量子システムであるため、量子コンピューターの物理学は本質的にこの問題を解決するのに非常に適しています。 そして専門家は、量子コンピューターは実際に人体の最も複雑な分子でさえモデル化できると信じています。 したがって、この方向へのあらゆる進歩は、新薬やその他の製品のより迅速な開発を推進し、革新的な新しい治療法につながる可能性があります。

破壊的な速度、最適化問題の解決

すべての業界で、多くの複雑なビジネス上の問題には多くの変数が関係しています。 従来のコンピューティングでこれらの問題を解決することは非常に困難です。 パフォーマンスの向上または低下を独立して推進するには、計算で変更できる変数の数を厳密に制限する必要があります。 したがって、任意の計算で変更できる変数の数を厳密に制限する必要がありますが、従来の計算には費用と時間がかかります。

量子コンピューターは同時に複数の変数を処理できるため、ほんのわずかな時間で可能な答えの範囲を劇的に絞り込むことができます。 このように、古典的な計算は小規模で正確な結果を得ることができます。 それでも、量子コンピューティングに比べて動作は非常に遅いです。 量子技術は非常に多くの可能性を排除するので、このハイブリッドアプローチは最良の解決策を見つけるのにかかる時間を大幅に短縮します。

量子人工知能は自動運転の研究開発を加速します

量子コンピューターは、自動運転車の時代の急速な到来を加速する可能性を秘めています。 フォード、ゼネラルモーターズ、フォルクスワーゲン、その他の自動車メーカー、および新しいモビリティスペースの多数の新興企業では、エンジニアが複雑なニューラルネットワークを介してビデオ、画像、LIDARデータを長期間にわたって処理しています。 人工知能を使用して自動車に主要な運転戦略の作成を教えるには、AIアルゴリズムをトレーニングするための一連の集中的な計算が必要です。このアルゴリズムは、より多くのデータと変数間のより複雑な関係が追加されるにつれて、ますます計算集約的になります。 より困難。 このようなトレーニングの要求により、世界最速のコンピューターが数日または数か月間動作し続ける可能性があります。

また、量子コンピューターは複数の変数に対して同時に複雑な計算を実行できるため、そのようなAIシステムのトレーニングを飛躍的に加速させることができます。

終わり:

量子コンピューティングの発展は、大きな技術革命を推進するでしょう。 グローバルテクノロジー企業の量子コンピューティングの成果に関する限り、量子コンピューティングの発展は明らかです。 近い将来、困難が続くと思います。 科学技術の継続的な発展は徐々に改善されてきました。