量子コンピューターは計算の超大国になろうとしていますが、研究者たちは長い間、量子の利点をもたらす実行可能な問題、つまり量子コンピューターのみが解決できる問題を探してきました。そうして初めて、そのテクノロジーは最終的に不可欠なものとしてみなされるようになる、と彼らは主張する。

彼らは何十年も探し続けてきたのです。 「これが難しい理由の 1 つは、古典的なコンピュータが多くの機能に非常に優れているためです」と氏は述べています。 ジョン・プレスキル、カリフォルニア工科大学の理論物理学者。

1994年には、 ピーター・ショールが発見 可能性の 1 つは、大きな数を因数分解するための量子アルゴリズムです。 Shor のアルゴリズムは強力で、すべての古典的なアルゴリズムを上回ると広く信じられています。量子コンピュータで実行すると、大きな数の素因数分解の困難さに依存するインターネットのセキュリティ システムの多くを破る可能性があります。しかし、それは印象的ではありますが、このアルゴリズムは研究分野の狭いスライスにのみ関連しており、明日誰かが古典的な機械で大きな数を因数分解する効率的な方法を見つけて、ショールのアルゴリズムが無意味になる可能性があります。ショールの適用範囲が狭いため、研究コミュニティは実際に新しい科学的発見に役立つ可能性のある量子マシンの他の使用例を探すことになりました。

「私たちは単一のタスクのためだけにコンピューターを作りたくないのです」と彼は言いました。 崔スンウォン、マサチューセッツ工科大学の物理学者。 「ショールのアルゴリズム以外に、量子コンピューターで何ができるでしょうか?」

プレスキル氏が言うように、「古典的に困難な問題を見つけなければなりませんが、その後、量子手法が本当に効率的であることを[示す]必要があります。」

研究者たちは、古典的なコンピューターが実行できるものよりも速く問題を解決できる量子アルゴリズムを発見して、それを達成したと何度か考えました。しかし、その後、誰かが — たいていは若い研究者です イーウィン・タン — 量子アルゴリズムを上回る、賢明で新しい古典的なアルゴリズムを考案しました。

さて、プレスキルを含む物理学者のチームは、 まだ最良の候補者を見つけました 量子の利点のために。彼らは、特定の量子システムのエネルギーを研究することで、量子マシンにとっては簡単に答えることができるが、古典的な量子マシンにとっては依然として難しい、具体的で有用な質問を発見しました。 「これは量子アルゴリズム理論における大きな進歩です」と氏は述べた。 セルゲイ・ブラヴィ、IBMの理論物理学者およびコンピューター科学者。 「彼らの結果は、化学と材料科学に関連する問題に対して量子的な利点をもたらします。」

研究者らはまた、新しい研究が物理科学の予期せぬ新しい領域を探求することに興奮している。 「この新しい機能は（ショールのものとは）質的に異なり、量子アルゴリズムの世界で多くの新しい機会を開く可能性があります」とチョイ氏は述べた。

この問題は、さまざまなエネルギー状態にある量子系 (通常は原子) の特性に関係しています。原子が状態間を移動すると、その性質が変化します。たとえば、特定の色の光を発したり、磁気を帯びたりする可能性があります。さまざまなエネルギー状態での系の特性をより正確に予測したい場合、科学者が基底状態と呼ぶ、最も励起されていない状態にあるときの系を理解するのに役立ちます。

「多くの化学者、材料科学者、量子物理学者が基底状態の発見に取り組んでいます」と氏は述べた。 ロバート・ファン、新しい論文著者の1人であり、Google Quantum AIの研究科学者です。 「それは非常に難しいことで知られています。」

これは非常に難しいため、研究者たちは 1 世紀以上の研究を経ても、第一原理からシステムの基底状態を決定するための効果的な計算アプローチをまだ発見できていません。また、量子コンピューターでそれを行う方法もないようです。科学者らは、古典コンピューターと量子コンピューターの両方にとって、システムの基底状態を見つけるのは難しいと結論付けています。

しかし、一部の物理システムは、より複雑なエネルギー状況を示します。冷却されると、これらの複雑なシステムは基底状態ではなく、局所最小エネルギー レベルとして知られる近くの低いエネルギー レベルに落ち着きます。 (2021 年のノーベル物理学賞の一部は、そのような一連のシステムの研究に対して授与されました。 スピングラス.) 研究者たちは、システムの極小エネルギーレベルを決定するという問題も普遍的に難しいのではないかと考え始めました。

その答えが見え始めたのは昨年のことだった チーファン (アンソニー) チェン最近の論文のもう一人の著者である彼は、新しい論文の開発に貢献しました。 量子アルゴリズム これは、量子熱力学 (量子システムに対する熱、エネルギー、仕事の影響を研究するもの) をシミュレートできます。 「量子システムにおけるエネルギー状況がどのようなものであるかという問題について、多くの人が[研究]してきたと思いますが、以前はそれを分析するツールがありませんでした」とフアン氏は言う。チェンのアルゴリズムは、これらのシステムがどのように動作するかについての扉を開くのに役立ちました。

新しいツールがどれほど強力であるかを見たとき、Huang 氏と 周レオ新しい論文の 4 番目で最後の著者である彼は、理想的な基底状態を追求するのではなく、量子コンピューターがシステムの極小エネルギー状態を決定する方法を設計するためにこの論文を使用しました。このアプローチは、量子コンピューター研究者が抱く一種の疑問に焦点を当てたものです。探していました。 「今、私たちは問題に直面しています。エネルギーの局所的な量を見つけることです。古典的にはまだ難しいですが、量子的には簡単だと言えます」とプレスキル氏は述べた。 「これにより、私たちは量子的アドバンテージを得るために望む領域に立つことができました。」

Preskill が率いる著者らは、システムの極小エネルギー状態を決定するための新しいアプローチの威力を証明しただけでなく、量子物理学の分野における大きな進歩であり、これが最終的に量子コンピューターが真価を発揮できる問題であることも証明しました。 「極小値を見つける問題には量子的な利点があります」とフアン氏は言う。

そして、これまでの候補者とは異なり、この候補者はおそらく新しい古典的なアルゴリズムによって王座を奪われることはないだろう。 「量子化が解除される可能性は低い」とチョイ氏は語った。 Preskill のチームは非常にもっともらしい仮定を立て、論理的な飛躍はほとんどありませんでした。古典的なアルゴリズムが同じ結果を達成できる場合、それは物理学者が他の多くの点について間違っているに違いないことを意味します。 「それは衝撃的な結果になるだろう」とチェ氏は語った。 「それを見るのは楽しみだけど、衝撃的すぎて信じられないよ。」新しい研究は、量子の利点を実証するための扱いやすく有望な候補を提示します。

明確にしておきたいのは、新しい結果は依然として本質的に理論的なものです。この新しいアプローチを実際の量子コンピューターで実証することは、現時点では不可能です。問題の量子的優位性を徹底的にテストできるマシンを構築するには時間がかかります。つまり、Bravyi にとって、取り組みはまだ始まったばかりです。 「1,000年前に何が起こったかを見ると、量子ビットの量子コンピューターは数台しかありませんでしたが、今ではすでに数百台、さらには10量子ビットのマシンが存在します」と彼は言いました。 「XNUMX年後、XNUMX年後に何が起こるかを予測するのは非常に困難です。それは非常にダイナミックな分野です。」

訂正： 2024 年 3 月 12 日
この記事は、量子優位性の問題の探索についてより明確に説明するために編集されました。