量子コンピューティングは、人工知能（AI）分野において実用的な優位性をもたらす重要な局面に到達した。これは、複数の研究チームによる最近のブレークスルーから明らかになった。
ウィーン大学とその共同研究者によるチームは、小規模な量子コンピュータが特定の機械学習タスクにおいてすでに古典的なシステムを上回ることを実証した。研究者たちはフォトニック量子プロセッサを用い、量子強化アルゴリズムが従来手法よりも高精度にデータ分類できることを示した。この実験は『Nature Photonics』誌に掲載され、ミラノ工科大学で構築された量子回路を使い、Quantinuumの研究者が最初に提案した機械学習アルゴリズムを実行した。
「機械学習アルゴリズムは今後、エネルギー消費の増大により実行が困難になる可能性があるため、これは将来的に極めて重要となるでしょう」と共著者のアイリス・アグレスティ氏は述べている。フォトニック量子プラットフォームは、特にカーネルベースの機械学習応用において、速度・精度・エネルギー効率の面で古典的な計算手法に対して優位性を示した。
並行して、チャルマース工科大学、ミラノ大学、グラナダ大学、東京大学の多国籍チームは、通常のコンピュータでフォールトトレラントな量子回路を忠実にシミュレートできるアルゴリズムを開発した。この革新は、安定かつスケーラブルな量子コンピュータ構築の鍵となるが、シミュレーションが極めて困難とされてきたゴッテスマン＝キタエフ＝プレスキル（GKP）ボソニック符号に取り組むものである。
一方、USCとジョンズ・ホプキンス大学の研究者は、量子コンピューティングの「聖杯」とも言われる無条件の指数的高速化をIBMの127量子ビット「Eagle」プロセッサで達成した。チームは古典的な「パターン当て」パズルでこの優位性を実証し、仮定なしに量子マシンが最良の古典コンピュータを凌駕できることを証明した。彼らはエラー訂正やIBMの高性能量子ハードウェアなどの技術を駆使して、このマイルストーンを達成した。
これらの進展は、量子コンピューティングが理論的な可能性から実用的な応用へと移行しつつあることを示している。IBMが2025年までに4,000量子ビット超のシステム実現を目指す野心的なロードマップを進める中、機械学習から半導体製造まで幅広い分野で量子優位性が実証されつつあり、この技術は複数の産業に変革的な能力をもたらす可能性が高まっている。