IT Cutting Edge ─世界を変えるテクノロジの最前線

第15回 "モアザンムーア"に向けて ―伊藤公平 慶應義塾大学教授が語った量子コンピューティング最前線

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6月26日,慶應義塾大学日吉キャンパスにおいて,同大学理工学部創立80年記念イベント「量子コンピュータ最前線」が開催されました。1年前となる2018年5月,慶應義塾大学理工学部矢上キャンパスに,日本で唯一,世界最先端の量子コンピュータ「IBM Q System One(以下,IBM Q⁠⁠」にクラウド経由でアクセスできる拠点とするべく「IBM Q Hub @ Keio University」が開設されました。本イベントは慶應義塾大学理工学部創立80年記念とあわせ,この1年間における同ハブの活動を振り返るという主旨で開催されています。

慶應義塾大学矢上キャンパスは,ニューヨークのIBM研究所にあるIBM Qの実機とクラウドで接続し,数多くの研究や実験が行われている

慶應義塾大学矢上キャンパスは,ニューヨークのIBM研究所にあるIBM Qの実機とクラウドで接続し,数多くの研究や実験が行われている

未来のコンピュータとして注目が集まる量子コンピュータですが,その最前線ではどんな研究が進んでいるのでしょうか。本稿では同イベントで行われた慶應義塾大学 理工学部 伊藤公平教授の講演内容を紹介しながら,量子コンピューティングの現在を俯瞰してみたいと思います。

慶應義塾大学 伊藤公平教授

慶應義塾大学 伊藤公平教授

0でもあり1でもある ―量子コンピュータのパワーを支える"確率"と"位相"

量子コンピュータは古典コンピュータと何が異なるのか ―伊藤教授は講演の冒頭,その違いについて言及しています。量子コンピュータとはその名前が示すとおり,量子力学をベースにしています。したがって,情報を扱う際の基本単位となるビットに関しても古典コンピュータと量子コンピュータでは大きく異なります。古典コンピュータのビットは0か1のどちらかでその状態を表しますが,量子コンピュータのデータを扱う「量子ビット(qubit⁠⁠」の場合,⁠0でも1でもある」という量子力学で言うところの"重ね合わせ"の状態を取ることができ,最終出力時にビットがどちらの状態(値)になるのかは確率で決まります。

これは古典コンピュータにおける「決まった入力に対し,決まった答えが出る」という考え方とはまったく異なるものであり,問題解決の根本が"確率"であることをまず理解しておく必要があります。たとえば古典コンピュータでの並列計算では,複数の入力に対し,複数の答えがそれぞれ並列で出力されますが,量子コンピューティングでは量子ビットが重ね合わせ状態にあるときに2^n(nはビット数)通りの計算を並列で行い,最終的にはその中のひとつだけが出力されます。したがってある程度狙った解を現実的な計算回数で得るには,その確率を上げることが求められます。

古典ビットと量子ビットの違い。0か1のどちらかの値を取る古典ビットに対し,量子ビットは0と1の両方の状態を保ったまま演算が可能で,確率波と位相の情報が量子ビットの状態を示すのに重要となる

古典ビットと量子ビットの違い。0か1のどちらかの値を取る古典ビットに対し,量子ビットは0と1の両方の状態を保ったまま演算が可能で,確率波と位相の情報が量子ビットの状態を示すのに重要となる

確率と並んでもうひとつの重要な概念が"位相"です。伊藤教授は講演で「量子ビットでは(確率)振幅と位相が非常に重要」と強調していましたが,量子力学では情報を波として扱うため,重ね合わせの状態では確率とともに位相の情報,つまり2つの確率波(0と1)における位相差が非常に重要な情報となります。量子コンピューティングでは量子ビットの位相をずらしたり反転させるといった操作が可能なので,複数の位相パターンをもとにした計算結果を得ることができます。確率と位相,この2つの情報をすべて利用することで量子コンピュータはそのパワーを最大限に発揮できるようになると言われています。

なお,慶應義塾大学のハブからアクセスできるIBM Qは20量子ビットで,商用量子コンピュータとしては世界最高峰のマシンとして知られています。なお,IBMは現在,量子コンピュータのケイパビリティを大きく左右するクオンタムボリューム(Quantum Volume,量子体積)を倍増させる取り組みに注力しており,さらなる性能向上が期待されています。

万能量子コンピュータにおける計算アプローチ。量子コンピュータの性能はクオンタムボリュームに大きく依存するが,IBMは年々その容量を増やしている

万能量子コンピュータにおける計算アプローチ。量子コンピュータの性能はクオンタムボリュームに大きく依存するが,IBMは年々その容量を増やしている

著者プロフィール

五味明子(ごみあきこ)

IT系の出版社で編集者としてキャリアを積んだ後,2011年からフリーランスライターに。フィールドワークはオープンソースやクラウドコンピューティング,データアナリティクスなどエンタープライズITが中心。海外カンファレンス取材多め。Blog 「G3 Enterprise」やTwitter(@g3akk),Facebookで日々IT情報を発信中。

北海道札幌市出身/東京都立大学経済学部卒。

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