IBM(ニューヨーク証券取引所: IBM)本日、同社が量子コンピューティングの画期的な成果であると発表し、科学雑誌の表紙に掲載されました 自然量子システムが 100 量子ビット以上のスケールで正確な結果を生成できることを初めて実証し、「主要な古典的アプローチを超えている」。
IBMの研究チームは、量子コンピューターがシステム内のエラーを学習して軽減することで、主要な古典的シミュレーションを上回るパフォーマンスを発揮することが可能であることを同社が意味する実験を行ったと同社は述べた。 研究チームは、チップ上の127個の超伝導量子ビットで構成されるIBM Quantum「Eagle」量子プロセッサを使用して、材料モデル内のスピンのダイナミクスをシミュレートし、その磁化などの特性を正確に予測する大規模なもつれ状態を生成した。
このモデリングの精度を検証するために、カリフォルニア大学バークレー校の科学者チームは、ローレンス バークレー国立研究所の国立エネルギー研究科学計算センター (NERSC) にある高度な古典的コンピューターでこれらのシミュレーションを同時に実行しました。 パデュー大学。 モデルの規模が増大するにつれて、古典的なコンピューティング手法が最終的には行き詰まり、IBM Quantum システムに匹敵しなくなったにもかかわらず、量子コンピューターは高度なエラー軽減技術の助けを借りて正確な結果を出し続けました。
「量子コンピューターが、主要な古典的なアプローチを超えて、自然界の物理システムを正確にモデル化しているのを初めて見たのです」と、IBM リサーチ担当上級副社長兼ディレクターのダリオ・ギル氏は述べています。 「私たちにとって、このマイルストーンは、今日の量子コンピューターが、古典的なシステムでは非常に困難で、おそらく不可能である問題をモデル化するために使用できる有能な科学的ツールであることを証明する重要な一歩であり、私たちが今新しい時代に入っていることを示しています」量子コンピューティングの有用性。」
同社は発表の中で、「量子コンピューティングの最終目標のXNUMXつは、古典的なコンピューターでは決して効率的にシミュレートできなかった材料の成分をシミュレートすることである」と述べた。 「これらをモデル化することは、より効率的な肥料の設計、より優れた電池の構築、新薬の開発などの課題に取り組む能力に向けた重要なステップです。 しかし、今日の量子システムは本質的にノイズが多く、パフォーマンスを妨げる多数のエラーを生成します。 これは、量子ビットや量子ビットの脆弱な性質と、その環境からの妨害によるものです。」デモンストレーションの詳細については、次の Web サイトをご覧ください。 IBM研究ブログ.
IBMはまた、クラウド上とパートナー拠点のオンサイトの両方で稼働するIBM Quantumシステムが最低127量子ビットを搭載し、来年中に完成する予定であると発表した。
これらのプロセッサーは、特定のアプリケーションに対して従来の手法を上回る十分な計算能力へのアクセスを提供し、以前の IBM 量子システムに比べてコヒーレンス時間の向上とエラー率の低下を実現します。 このような機能を継続的に進歩するエラー軽減技術と組み合わせることで、IBM Quantum システムが業界の新たな閾値を満たすことが可能になります。これは、IBM が「実用規模」と呼んでいる、量子コンピューターが新たな問題を探求するための科学ツールとして機能するポイントです。古典的なシステムでは決して解決できないかもしれない問題の規模。
「有用な量子コンピューティングを世界にもたらすという使命を進める中で、まったく新しいクラスの計算問題を探求するために必要な基礎となる確かな証拠を手に入れました」と同氏は述べた。 ジェイ・ガンベッタ, IBMフェロー兼IBM Quantum社副社長。 「当社のIBM Quantumシステムに実用規模のプロセッサーを搭載することで、当社のクライアント、パートナー、協力者に最も困難な問題を持ち込んで今日の量子システムの限界を探求し、真の価値を引き出し始めるよう呼びかけています。」
IBMは、量子ユーザーは100量子ビットを超える実用規模のプロセッサ上で問題を実行できるようになると述べた。 IBM Quantum Spring Challenge の 2,000 名を超える参加者は、より高度な量子アルゴリズムの実行を容易にする技術であるダイナミック回路を探索しながら、これらの実用規模のプロセッサーにアクセスできました。
IBMは、IBM Quantumユーザーのワーキンググループが以下の分野で量子を研究していると述べた。
- ヘルスケアとライフサイエンス: Cleveland Clinic や Moderna などの組織が主導し、分子発見の加速や患者リスク予測モデルなどの課題に対する量子化学と量子機械学習の応用を模索しています。
- 高エネルギー物理学: CERN や DESY などの研究機関で構成され、核融合モデリングなどの分野に最適な量子計算を特定するために取り組んでいます。
- 材料: ボーイング、ボッシュ、ザ・ シカゴ大学、オーク リッジ国立研究所、エクソンモービルと理化学研究所は、材料シミュレーションのワークフローを構築する最適な方法を探索することを目指しています。
- 最適化: E.ON、ウェルズ・ファーゴなどの世界的な機関全体で協力関係を確立し、持続可能性と金融における量子的優位性に最適な最適化問題の特定を進める問題を検討することを目的としています。
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- 情報源: https://insidehpc.com/2023/06/ibm-reports-accurate-quantum-at-100-qubits/
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