新しい方法で量子コンピュータの性能を向上させつつ環境への影響を削減する

情報通信研究機構、慶應義塾大学、東京理科大学、東京大学の研究チームは、量子コンピュータの最適な量子演算シーケンスを体系的に見つける方法を開発しました。この新しい方法は、初めての成功です。

この研究は、科学雑誌Physical Review Aに掲載されました。

新しい方法の開発

量子コンピュータは、専門家が既存の方法に基づいて量子演算シーケンスを書くことでタスクを実行します。研究チームは、最適制御理論（GRAPEアルゴリズム）を適用して、すべての考えられる量子演算シーケンスの中から理論的に最適なシーケンスを見つける体系的な方法を開発しました。

新しい方法は、中規模の量子コンピュータに役立つことが期待されています。同時に、チームは、将来的に量子コンピュータの性能を向上させつつ環境への影響を削減するのに役立つと述べています。

量子コンピュータは、エネルギー消費を削減することで環境への負担を軽減したり、医療分野の新しい化学物質を発見したりするなど、幅広い複雑な問題を解決する可能性があります。

量子コンピューティングの課題

しかし、量子コンピューティングの最大の課題の1つは、量子状態がノイズに非常に敏感であるため、長期間安定して保持することが難しいことです。操作は、量子状態が維持されている時間内に完了する必要があり、これには最適なシーケンスを体系的に特定する方法が必要です。

量子演算シーケンスは、人間が読める言語で書かれたコンピュータプログラムであり、量子コンピュータで処理されるように変換されます。量子演算シーケンスには、1量子ビット演算と2量子ビット演算が含まれますが、最適なシーケンスは、最小の演算数で最高の性能を示します。

新しく開発された方法は、GRAPEアルゴリズムを使用して、すべての可能な量子演算シーケンスを分析します。チームは、量子演算シーケンスと各シーケンスの性能指数のテーブルを作成します。これは、数千から数百万に及ぶ可能性があります。最適な量子演算シーケンスは、蓄積されたデータに基づいて体系的に特定できます。

チームの方法は、すべての量子演算シーケンスの完全なリストを分析し、従来の方法を評価することもできます。これにより、過去と将来の研究のベンチマークを確立するのに役立ちます。

チームは、優れた最適な量子演算シーケンスが多数存在することを発見しました。これは、確率的なアプローチによって、新しい方法の適用範囲をより大きなタスクに拡大できることを意味します。機械学習を方法に統合することで、予測力をさらに高めることができます。