最先端の量子チップ Willow の概要

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。

1. Willow

「Willow」は、最新の量子チップです。さまざまな基準で最先端のパフォーマンスを発揮し、2つの大きな成果を実現します。

「Willow」は、10 年以上前に始まった旅の大きな一歩です。2012年に 「Google Quantum AI」を設立したとき、抱いていたビジョンは、今日私たちが知る限りの自然界の「オペレーティングシステム」である量子力学を利用できる、有用な大規模量子コンピュータを構築し、科学的発見の推進、役立つアプリケーションの開発、社会の最大の課題への取り組みによって社会に貢献することでした。「Google Research」の一員として、私たちのチームは長期ロードマップを策定しており、「Willow」は商業的に意味のあるアプリケーションに向けてその道筋を大きく前進させてくれます。

2. 指数関数的量子エラー訂正

エラーは量子コンピューティングにおける最大の課題の1つです。量子コンピューターの計算単位である量子ビットは、環境と情報を急速に交換する傾向があり、計算を完了するために必要な情報を保護することが困難になるためです。通常、使用する量子ビットの数が増えるほど、エラーが発生し、システムは古典的になります。

本日ネイチャー誌に、Willowで使用する量子ビットの数が増えるほど、 エラーが減り、システムがより量子的になることを示す結果を発表しました。3x3 のエンコードされた量子ビットのグリッドから 5x5 のグリッド、7x7 のグリッドへとスケールアップし、これまで以上に大きな物理量子ビット配列をテストしました。そしてそのたびに、量子エラー訂正における最新の進歩を利用して、エラー率を半分に削減することができました。言い換えれば、エラー率の指数関数的な削減を達成したのです。この歴史的な成果は、量子ビットの数を増やしながらエラーを減らすことができるという意味で、この分野では「閾値以下」として知られています。エラー訂正の真の進歩を示すには、閾値以下であることを実証する必要があり、これは1995 年にピーター・ショアが量子エラー訂正を導入して以来の大きな課題でした。

この結果には、他にも科学的な「初」が関わっています。たとえば、これは超伝導量子システムにおけるリアルタイムのエラー訂正の初めての説得力のある例の1つでもあります。これは、有用な計算を行う上で極めて重要です。なぜなら、十分な速さでエラーを訂正できないと、計算が完了する前にエラーによって台無しになってしまうからです。また、これは「損益分岐点を超える」デモンストレーションでもあり、量子ビットの配列の寿命が個々の物理量子ビットよりも長く、エラー訂正によってシステム全体が改善されているという紛れもない証拠です。

閾値を下回る最初のシステムとして、これはこれまでに構築されたスケーラブルな論理量子ビットの最も説得力のあるプロトタイプです。これは、有用で非常に大きな量子コンピュータが実際に構築可能であることを示す強力な兆候です。「Willow」により、従来のコンピュータでは再現できない実用的で商業的に意味のあるアルゴリズムの実行に近づきます。

3. 現在最速のスーパーコンピュータの1つで10兆年

「Willow」のパフォーマンスを測る指標として、「RCS (Random Circuit Sampling) ベンチマーク」を使用しました。現在この分野の標準として広く使用されている「RCS」は、今日の量子コンピュータで実行できる古典的に最も難しいベンチマークです。これは量子コンピューティングのエントリ ポイントと考えることができます。つまり、量子コンピューターが古典的コンピューターでは実行できないことを実行しているかどうかを確認します。量子コンピュータを構築するチームは、まず「RCS」で古典的コンピュータに勝てるかどうかを確認する必要があります。そうでない場合、より複雑な量子タスクに取り組むことができるかどうかについて懐疑的な理由があります。このベンチマークを一貫して使用して、チップの世代から世代へと進歩を評価してきました。2019年10月にSycamoreの結果を報告し、最近では2024年10月に再度報告しました。

このベンチマークにおける「Willow」のパフォーマンスは驚異的です。今日の最速スーパーコンピューターでも10の25乗かかる計算を5分未満で実行しました。文字で表すと、10,000,000,000,000,000,000,000,000 年になります。この途方もない数字は、物理学で知られている時間スケールを超えており、宇宙の年齢をはるかに超えています。これは、量子計算が多数の並行宇宙で行われているという考えに信憑性を与え、 David Deutsch が最初に予測した、私たちが多元宇宙に住んでいるという考えと一致しています。

下のグラフに示されているように、「Willow」の最新の結果はこれまでで最高のものですが、今後も進歩を続けていきます。

「Willow」が世界で最も強力な従来型スーパーコンピュータの1つである「Frontier」をどの程度上回っているかについての評価は、保守的な仮定に基づいていました。たとえば、帯域幅のオーバーヘッドなしで、ハードドライブなどの二次ストレージに完全にアクセスできると想定しましたが、これは 「Frontier」にとっては寛大で非現実的な許容範囲です。もちろん、2019 年に初めて従来型を超える計算を発表した後と同じように、従来型コンピュータがこのベンチマークで改善し続けることを期待していますが、急速に拡大しているギャップは、量子プロセッサが二重指数関数的に離れており、スケールアップするにつれて従来型コンピュータを大幅に上回り続けることを示しています。

4. 最先端のパフォーマンス

「Willow」は、サンタバーバラにある最新鋭の製造施設で製造されました。この施設は、この目的のためにゼロから建設された世界でも数少ない施設の1つです。量子チップの設計と製造では、システム エンジニアリングが鍵となります。単一および 2 量子ビットゲート、量子ビットリセット、読み出しなど、チップのすべてのコンポーネントは、同時に適切に設計され、統合される必要があります。いずれかのコンポーネントが遅れたり、2つのコンポーネントがうまく連携しなかったりすると、システム パフォーマンスが低下します。したがって、システム パフォーマンスを最大化することは、チップのアーキテクチャと製造からゲートの開発と調整まで、当社のプロセスのあらゆる側面に反映されます。当社が報告する成果は、量子コンピューティングシステムを一度に1つの要素だけでなく、総合的に評価するものです。

量だけでなく質にも焦点を当てています。なぜなら、量子ビットの数を増やしただけでは、その質が十分でなければ役に立たないからです。105量子ビットを備えた 「Willow」は、上で説明した2つのシステムベンチマーク (量子エラー訂正とランダム回路サンプリング) でクラス最高のパフォーマンスを実現しています。このようなアルゴリズムベンチマークは、チップ全体のパフォーマンスを測定する最良の方法です。その他のより具体的なパフォーマンスメトリックも重要です。たとえば、量子ビットが励起を維持できる時間 (重要な量子計算リソース) を測定するT1時間は、現在100 µs (マイクロ秒) に近づいています。これは、前世代のチップに比べて約5倍の優れた改善です。量子ハードウェアを評価し、プラットフォーム間で比較したい場合は、次の表に主要な仕様を示します。

5. 今後の展開

この分野の次の課題は、今日の量子チップで、実世界のアプリケーションに関連する「古典的ではない有用な」計算を初めて実証することです。「Willow」 世代のチップがこの目標の達成に役立つと楽観視しています。これまで、2つの異なるタイプの実験が行われてきました。1つは、古典的コンピュータと比較してパフォーマンスを測定する「RCS」ベンチマークを実行したものですが、実世界でのアプリケーションは知られていません。もう1つは、量子システムの科学的に興味深いシミュレーションを実行したものです。これは、新しい科学的発見につながっていますが、古典的コンピュータの手の届く範囲にあります。私たちの目標は、両方を同時に行うことです。つまり、古典的コンピュータの手の届かない、実世界の商業的に重要な問題に役立つアルゴリズムの領域に踏み込むことです。

研究者、エンジニア、開発者には、オープンソースソフトウェアや教育リソースをチェックして、この取り組みに参加していただくようお願いしています。その中には、 Courseraの新しいコースも含まれています。開発者は、このコースで量子エラー訂正の基本を学び、将来の問題を解決できるアルゴリズムの作成に協力することができます。

なぜ急成長中のAI分野を離れて量子コンピューティングに注力するようになったのかと聞かれることがあります。どちらも現代の最も変革的なテクノロジーとなるが、高度なAIは量子コンピューティングを利用することで大きな恩恵を受けるだろうということです。これが研究室を「Quantum AI」と名付けた理由です。量子アルゴリズムには、「RCS」で見られるように、基本的なスケーリング法則があります。AIに不可欠な多くの基礎的な計算タスクにも、同様のスケーリングの利点があります。そのため、量子コンピューティングは、従来のマシンではアクセスできない学習データの収集、特定の学習アーキテクチャの学習と最適化、量子効果が重要なシステムのモデリングに不可欠です。これには、新薬の発見、電気自動車用のより効率的なバッテリーの設計、核融合や新しい代替エネルギーの進歩の加速などが含まれます。これらの将来のゲームチェンジャーとなるアプリケーションの多くは、従来のコンピューターでは実現できません。量子コンピューティングによって解き放たれるのを待っているのです。