量子コンピューティング分野で、人工知能（AI）の能力と応用を劇的に加速させる可能性を持つ画期的な進展が現れました。
スウェーデンのチャルマース工科大学の研究者たちは、「現在トランジスタで構築可能な中で最も高感度な増幅器」とされる高効率な増幅器を開発しました。チームは、従来の最先端増幅器が必要とする電力のわずか10分の1で動作しながら、性能を損なわないことに成功しました。
この革新は、キュービットからデータを読み取るときだけスイッチがオンになるスマートな設計によるものです。消費電力の削減により、キュービットへの干渉が最小限に抑えられ、より大規模かつ高性能な量子コンピュータの構築が可能となります。 量子情報の読み取りは非常に繊細であり、わずかな温度変動やノイズ、電磁干渉でもキュービットが量子状態を失う原因となります。増幅器はデコヒーレンスを引き起こす熱を発生させるため、研究者たちはより効率的なキュービット増幅器の開発を追求してきました。
他の低ノイズ増幅器と異なり、新しいデバイスはパルス駆動型で、キュービット増幅が必要な時だけ作動し、常時オンの状態にはなりません。量子情報はパルスで伝送されるため、増幅器がキュービットの読み取りに十分な速さで作動することが大きな課題でした。 チャルマースのチームは遺伝的プログラミングを用いて増幅器のスマート制御を実現し、キュービットパルスにわずか35ナノ秒で応答できるようにしました。
この進歩は、より多くのキュービットを搭載した量子コンピュータの大規模化に不可欠です。キュービット数が増えるほど、コンピュータの計算能力や複雑な計算処理能力も向上しますが、大規模な量子システムにはより多くの増幅器が必要となり、消費電力の増加がキュービットのデコヒーレンスを招く恐れがあります。「本研究は、キュービット増幅器による発熱が大きな制約となる将来の量子コンピュータの大規模化に対する解決策を提供します」と、チャルマースのマイクロ波エレクトロニクス教授ヤン・グラーン氏は述べています。
このブレークスルーは、最近の研究で小規模な量子コンピュータでも新しいフォトニック量子回路を用いることで機械学習性能を向上できることが示されたタイミングと重なります。これらの成果は、現在の量子技術が単なる実験段階にとどまらず、特定のタスクではすでに古典的なシステムを上回る性能を発揮できることを示唆しています。
量子コンピュータは、創薬、サイバーセキュリティ、人工知能、ロジスティクスなど、現在の最強のマシンでも解決できない問題に挑む可能性を秘めています。チャルマースで開発された超高効率増幅器は、キュービットからデータを読み取る時だけ作動します。スマートなパルスベース設計により、現在の最先端モデルのわずか10分の1の電力で動作します。
現在の大規模言語モデルの多くは、学習に100万GPU時間以上を要しますが、量子ニューラルネットワークは古典的ニューラルネットワークと比べて、複雑かつ高次元なデータセットをより効率的に処理できると期待されています。速度向上にとどまらず、量子コンピューティングは最適化アルゴリズムの高度化、より精緻なモデルシミュレーション、AIモデル学習時の消費電力大幅削減など、AIの革新をもたらす可能性があります。
「量子AIの最初の大きなブレークスルーは、今後10年の終わりから次の10年の初めにかけて現れると期待しています。これは、現在のノイズが多い量子デバイスから、数十から数百の論理キュービットを持つエラー訂正済み量子コンピュータへの移行によるものです」と、IQMの量子イノベーション責任者イネス・デ・ベガ博士は説明します。「これらのマシンにより、純粋に実験的なNISQ量子アルゴリズムを超え、AI応用における実用的かつ予想外の利点を引き出すことが可能になります。量子コンピューティングとAIの融合は、世界に大きなインパクトをもたらす潜在力を秘めています。量子とAIが組み合わさることで、古典的コンピュータでは解決できない問題を解決し、AIをより効率的かつ高速で強力なものにできるでしょう。」