スウェーデンの研究者たちが、人工知能（AI）応用を飛躍的に加速させ、AIモデルの学習や展開方法を根本から変える可能性を持つ量子コンピューティングの大きなブレークスルーを達成した。
2025年6月24日、チャルマース工科大学の博士課程学生イン・ゼン氏率いるチームは、量子コンピューターのスケールアップにおける最大の課題の一つである消費電力と発熱問題を解決するパルス駆動型量子ビット増幅器を発表した。
この革新的な増幅器は、量子ビットから情報を読み取る際にのみ作動し、従来の最高性能増幅器のわずか10分の1の消費電力で動作しながら、性能を損なうことがない。この劇的な消費電力の削減により、量子ビットが量子状態を失う「デコヒーレンス」と呼ばれる現象を防ぐことができ、これは量子コンピューティングの大きな制約要因となっていた。
「これは、トランジスタを用いて現在構築可能な中で最も高感度な増幅器です」と、IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques誌に掲載された論文の筆頭著者であるゼン氏は説明する。「性能を損なうことなく、消費電力を従来の最高性能増幅器の10分の1まで削減することに成功しました。」
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、わずか35ナノ秒で量子ビットパルスに応答できるようにした。この高速応答は、量子情報がパルスで伝送されるため、増幅器が量子ビットの読み出し速度に十分追従するために不可欠だ。
研究を指導したヤン・グラーン教授は「この研究は、量子ビット増幅器による発熱が大きな制約要因となる将来の量子コンピューター大規模化において、解決策を提示するものです」と述べている。
AI分野への影響も大きい。ウィーン大学の研究者らによる最近の実験では、小規模な量子コンピューター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の性能を向上できることが示された。これらの成果は、現在の量子技術が実験段階にとどまらず、すでに特定のAI応用で実用的な優位性をもたらし得ることを示唆している。
量子コンピューターは、量子力学の原理を活用し、量子ビットが複数の状態を同時に持つことができるため、従来型コンピューターでは到底処理できない複雑な問題にも対応できる。わずか20量子ビットでも、100万通り以上の状態を同時に表現可能だ。
量子ビット数が増えるほど計算能力は指数関数的に向上するが、同時に発熱やデコヒーレンスの管理も難しくなる。チャルマース大学の今回のブレークスルーは、まさにこの課題に正面から取り組むものであり、AI用途に最適化されたより大規模で安定した量子システムの実現を後押しする可能性がある。
専門家らは、量子強化AIが創薬、材料科学、金融モデリング、従来のスーパーコンピューターでも解決困難な複雑な最適化問題など、さまざまな分野に革命をもたらすと予測している。