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マイクロソフトの量子コンピューターに関する「画期的発見」についての見出しを覚えていますか？これがあまりにも大きな話題になったため、同時期に起きたさらに驚くべき量子コンピューティングのブレークスルーに誰も気づきませんでした。それはアマゾンからのものです。彼らは商業的に価値のある量子コンピューターの実現に向けて最も有望な候補の一つである量子チップを発表しました。
量子コンピューターは量子物理学の不思議な法則に基づいて動作し、特定の問題を従来のコンピューターよりもはるかに速く解決することができます。材料科学から金融、暗号技術に至るまで、大きな影響を与える可能性のある商業的に重要な分野が多くあります。
その可能性は現実のものであり、すでに機能する量子コンピューターも存在します。問題は、それらがまだ小規模だということです。量子コンピューターの規模は通常、量子ビット（キュービット）の数で測定します。これは量子コンピューターの演算単位です。キュービットの問題点は、その量子的性質がノイズに非常に弱いことです。わずかな振動や宇宙線、隣人の猫のくしゃみでさえそれらを混乱させます。そのため、エラー訂正の方法が必要になります。
エラー訂正には冗長性が必要で、それはより多くのキュービットを意味します。商業的に価値のある量子コンピューターには100万キュービット程度が必要だと推定されています。現在は数百キュービットしかありません。つまり、あと4桁も必要で、現時点では量子コンピューターを有用なサイズにスケールアップする方法を誰も本当に知りません。
誰も知らないと言いましたが、量子コンピューティング企業PsiQuantumの最高科学責任者であるピート・シャドボルト氏は例外かもしれません。彼は最近ロイターとのインタビューで、「今まさに」量子コンピューター用チップを何百万個も製造していると述べました。え？何ですって？
PsiQuantumは光子を量子ビットとして使用し、そのプラットフォームをスケールアップするための計画を提案しています。しかし、この方法の大きな課題は、光子がチップから漏れ出してしまうことです…そして存在しないものを使って計算することはできません。個人的には、単一のプロトタイプを発表する前に会社が大量生産を始めるというのは少し驚きですが、私が古風なのかもしれません。
いずれにせよ、この一人の男性と彼の工場を除けば、誰も量子コンピューターをスケールアップする方法を知りません（と言われています）。
思い出していただければ、マイクロソフトの発表も本質的にはスケールアップに関するものでした。彼らはノイズに強いトポロジカル状態を持っていると言いました。つまり、はるかに良くスケールするということです。しかし、批評家たちはマイクロソフトのキュービットはトポロジカルというよりも仮説的なものだと述べています。
ちなみに、マイクロソフトからまもなく別の論文が発表されるという情報を小鳥から聞きました。ですので、これについてはほぼ確実にまた話し合うことになるでしょう。
最近のアマゾンの開発は、マイクロソフトと同じ問題に取り組んでいますが、はるかに現実的な方法です。彼らは超伝導回路を使用しています。これは現在量子コンピューティングで最も追求されている道筋で、GoogleやIBMも使用しています。
ニュースは、アマゾンが初めての量子コンピューティングチップ「Ocelot」を発表したことです。辞書で調べなければならなかったのですが、オセロットは野生の猫の一種です。彼らが「キャットキュービット」と呼ばれるものを使用していると言えば理解できるでしょう。
ペットフードのように聞こえるかもしれませんが、キャットキュービットは本当に賢いアイデアです。これらはフリップエラーと呼ばれる特定のタイプのエラーを抑制するキュービットの組み合わせです。基本的な考え方は、複数のキュービットを結合させることで、一つが誤って反転した場合、別のものが自動的にこれを修正するというものです。
彼らのオセロットチップは、5つのこれらのキャットキュービットを1つの計算キュービットに結合させ、はるかに低いエラー率を実現しています。彼らはこれらのキャットキュービットが「エラー訂正を最大90％削減するためのスケーラブルなアーキテクチャ」だと言っています。90％ですよ！
なぜこれが大きな話題だと思うのか分かりますね。これは私たちが4桁ではなく、たった3桁離れているだけということを意味します。彼らがこれをスケールさせることができれば、突然他の全ての人よりもはるかに先を行くことになります。他の全ての人と言いましたが、先ほどの何百万ものキュービットを持つ男性は例外かもしれません（と言われています）。
しかし、これを文脈に置いてみましょう。これは明日量子コンピューターが手に入るという意味ではありません。アマゾンのキャットキュービットはまだミリケルビンに冷却する必要があり、一つの冷却装置に入れるにはまだ多すぎるため、複数の装置を接続する問題が生じます。
だからこそ、光子コンピューティングや中性原子が有利であると実際に思います。単にそれらがより小さいからです。
個人的には、アマゾンはすでに配送チェーンを最適化するために量子コンピューターを使用しているのではないかと疑っています。最近、配達員がパッケージを階段に投げ入れるようになったからです。そして量子コンピューティングを整理したら、アマゾンは彼らの返品ポリシーを理解しやすくすることもできるかもしれません。
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