専門家が「量子コンピューティングの聖杯」と呼ぶ成果が達成された。研究者たちは量子ハードウェア上で無条件の指数関数的高速化を実現し、量子コンピュータが理論的な仮定なしに古典コンピュータを確実に凌駕できることを証明した。
この画期的な研究は2025年6月5日付のPhysical Review Xに掲載された。USC工学部教授で量子エラー訂正の専門家であるダニエル・ライダー氏が主導し、USCとジョンズ・ホプキンス大学の研究者と共に、IBMの127量子ビット「Eagle」量子プロセッサ2台をクラウド経由で遠隔操作し、指数関数的な優位性を実証した。
今回の成果が特に重要なのは、この高速化が「無条件」である点だ。つまり、未証明の仮定に依存していない。「従来の高速化主張は、量子アルゴリズムと比較するより良い古典アルゴリズムが存在しないという仮定が必要でした」とライダー氏は説明する。「今回我々が実証した指数関数的高速化は、初めて無条件であり、性能差が覆されることはありません。」
研究チームは、関数に隠されたパターンを見つける数学的課題であるサイモン問題を、実際の量子ハードウェアで実装できるように改良した。この問題は、量子コンピューティング分野の端緒となったショアの素因数分解アルゴリズムの前身とされている。量子システムに付き物のノイズやエラーを克服するため、研究者らは動的デカップリングや測定誤差緩和など高度なエラー抑制技術を駆使した。
ライダー氏は「この成果自体は推測ゲームに勝つ以外の実用的応用はありません」としつつも、AIへの波及効果は大きいと指摘する。量子コンピュータの進化が続けば、特に最適化問題や現在膨大な計算資源を要する複雑な計算において、機械学習のプロセスを飛躍的に加速できる可能性がある。
量子強化型AIアルゴリズムは、すでに特定の応用分野で有望な成果を示している。最近の研究では、量子技術がカーネルベースの機械学習を高速化し、精度やエネルギー効率の面でも古典的手法を上回ることが示された。量子ハードウェアの規模が拡大すれば、これらの利点により、従来の計算制約では実現不可能だった新世代のAI能力が可能になるだろう。
今回の成果は、量子コンピューティングが長らく約束してきた指数関数的高速化を明確に実証し、実世界での実用的な量子アドバンテージ実現に向けた重要な一歩となった。