世界中の科学者たちは量子コンピュータを前進させ、最も強力な量子コンピューティング技術に到達しようとしています。 グーグルやIBMを含むハイテクの巨人たちは、量子覇権をめぐって競争しています。
しかし、なぜ？ 量子マシンは、特定の問題を従来のコンピューターより10億倍速く解決できます。 強力なプロセッサの需要が高まり、タスクの範囲と複雑さが大きくなるにつれて、ソリューションを強化するためのより効果的な計算アーキテクチャが必要になります。
コンピューティングテクノロジーのこのような進歩は、現代生活のほぼすべての側面にわたって、数百万の機会を生み出します。 GlobeNewswireによると、2019年の世界の量子コンピューティング市場の価値は5億700万ドルでした。
2030年までに650億ドルに達し、CAGRは56％になると予測されています。 北米とヨーロッパは、量子コンピューティング市場で78％以上を占めると予想されています。
量子システムが今日のコンピュータに取って代わるという意味ではありません。 代わりに、それぞれに独自の強みと利点があるため、従来のスーパーコンピューターと一緒に動作します。
この概要記事では、量子コンピューティングの主要なアプリケーションのいくつかについて、幅広い可能性から言及しました。 それはあなたに量子コンピュータが何のために設計されているかについてより良い考えを与えるでしょう。
12. 天気予報
量子コンピュータは、非常に複雑な気象パターンをマッピングするために使用できます。 現在の気象システムとは異なり、より小規模で特定の地域の予測を提供し、農家が気象の変化に適切に対応できるよう支援し、航空会社が混乱を最小限に抑えるのに役立ちます。
IBMは天気予報システムに多額の投資をしています。 The Weather Company、National Center for Atmospheric Research、およびUniversity Corporation for Atmospheric Researchと協力して、地域レベルで雷雨を推定できる優れたモデルを構築しました。
2019年、IBMはThe Weather Companyと協力して、IBMスーパーコンピューターを使用して世界中の数百万のセンサーからのデータを処理するグローバル高解像度大気予報システム（GRAF）を発表しました。
量子コンピューティングが可能になると、GRAFのようなシステムは1時間あたり数十億のデータを分析し、個々の雲や風の渦の形成などの微気象イベントを予測できるようになります。
11. サイバーセキュリティ
これらはすべて概算です
量子コンピュータは、今日のマシンが理解することはほとんど不可能である多くの問題を解決することができます。 これには、インターネットのインフラストラクチャと機密データを保護するクラッキング暗号化アルゴリズムが含まれます。
たとえば、2048ビットの数値に基づくRSA暗号化は、安全なデータ伝送に広く使用されています。 2,000万キュビットの量子コンピューターは、このような暗号化を8時間以内に解読できると推定されています。
もちろん、量子コンピューティングの力を利用して、はるかに安全な暗号化システムを開発することもできます。 MicrosoftやGoogleを含む多くの企業は、すでに量子安全な暗号化アルゴリズムに取り組んでいます。 彼らは現在、理論的およびテスト段階にあります。 主な課題は、これらの新しいアプローチを既存のインフラストラクチャに統合することです。
量子安全アルゴリズムは暗号化することになっています：
・融資および銀行取引
・軍事および政府通信
・企業ネットワーク
・クラウド内の医療記録と個人データ
10. 次世代バッテリー
リチウムイオンバッテリーは長い道のりを歩んできました：10年前、彼らはスマートフォンを1日中利用できるようになりましたが、今では数百キロを超える電気自動車に電力を供給することができます。
ただし、既存の電池よりも長持ちする可能性がある、より強力で安価な電池を作りたい場合は、いくつかのブレークスルーが必要です。 IBMとダイムラーAG（メルセデスベンツの親会社）の研究者たちは、量子コンピューターがバッテリー内の化学物質の挙動をどの程度効率的にシミュレーションできるかを[テスト]しています。
彼らは、21キュービットの量子コンピューターを使用して、4つの産業関連分子（硫化水素、水素化リチウム、硫化リチウム、硫化水素リチウム）の双極子モーメントをシミュレートすることができました。
キュービットの状態を増やしたり、改善したりすることで、次世代バッテリー用のより大きく複雑な化合物をテストできるようになります。 この種の研究は、最終的に私たちをそこに導く基礎的な研究です。
9. ソーラーキャプチャー
量子ドット太陽電池| クレジット：クイーンズランド大学
量子ドット（量子力学によるユニークな電子的および光学的特性を持つナノサイズの半導体粒子）は、太陽エネルギーを効率的に電気に変換できます。 これにより、二酸化炭素排出量を大幅に削減し、既存のエネルギー生成技術を改善することができます。
クイーンズランド大学のオーストラリアの研究者は、16パーセントを超える電力変換効率を提供する柔軟で印刷可能な量子ドットをすでに開発しています。
銀ビスマス硫化物ナノ結晶などの無毒の量子ドット材料は、その豊富さと安全性のために広く研究されてきました。 それらはまだ大規模に商業的に運用可能である必要はありませんが、いくつかの小企業は量子ドット太陽光発電製品の販売を開始しました。
8.肥料をきれいにする
今日、アンモニア肥料はハーバーボッシュという化学プロセスで生産されています。 高温と非常に高い圧力下で、大気中の窒素と水素を組み合わせます。 このプロセスは大量のエネルギーを使用し、大量の温室効果ガスを放出します。
研究者は、ニトロゲナーゼのメカニズムと遷移金属の挙動を詳細に知っていれば、肥料を製造するためのより効率的な触媒や、産業に必要な他のいくつかの重要な化学物質を開発することができます。
良い知らせは、量子コンピューターがいつかニトロゲナーゼの主要な補因子（FeMo補因子）をモデル化し、そのメカニズムへの洞察を提供できることです。 これは、化学者が窒素肥料を合成するためのエネルギー効率の高い産業プロセスを構築するのに役立ちます。
7.材料の発見
Second Bay Studios / Harvard SEAS提供の画像
量子計算は、重ね合わせやエンタングルメントなどの量子力学的現象に基づいているため、他の量子システムを古典的なコンピュータよりもはるかに簡単に表すことができます。 たとえば、量子マシンは、分子のシュレーディンガーの方程式を解いて、許容されるエネルギー状態を計算できます。
従来のコンピューターではできなかった複雑な分子をシミュレートする機能を提供します。 量子ハードウェアと量子アルゴリズムの開発は共に、理論化学を揺さぶることを約束します。
量子マシンでキュービットのノイズを処理することにより、研究者は、光学的および機械的特性を微調整したより優れた材料を開発できます。
「量子ノイズキャンセリング」技術の最近の進歩を考えると、次世代の材料は試行錯誤によって正しい化学特性を把握するのではなく、量子コンピュータで設計される可能性があると言えます。
6.トラフィックの最適化
量子コンピュータは、脱炭素化の必要性の中で、人口と混雑の増加によってもたらされる多くの課題を軽減します。 これらの課題の1つは、トラフィック制御です。
量子テクノロジーを使用して、交通渋滞を回避し、待ち時間を短縮できます。 これは、バスやタクシーが乗客なしで長距離を移動する必要がなく、人々がタクシーを長時間待つ必要がないことを意味します。
フォルクスワーゲンは、トラフィックを最適化するための量子コンピューティングの実際の使用をすでに実証しています。 その量子ルーティングアルゴリズムはD-Wave量子コンピューターで実行され、最速の移動ルートを個別にリアルタイムで計算します。
このようなアルゴリズムは、移動するオブジェクト（自転車、車、人）と常に相互作用し、都市のモビリティシステム全体を強化します。 それらは、最適化されたルーティング情報のために航空交通管制に実装することもできます。
「量子交通の最適化」に取り組んでいるのはフォルクスワーゲンだけではありません。BMW、トヨタ、フォードなど、ほとんどすべてのモーターメーカーが量子研究に投資しています。
5.マーケティングと広告
量子アルゴリズムは、購買行動に影響を与える関連付けのパターンを作成することにより、より優れた広告を配信できます。 これらのアルゴリズムは、ユーザーの閲覧履歴だけに基づいて広告を配信するのではなく、ユーザーが広告を見た後の気持ちや、ブランドと顧客との長期的な関係を築くのに役立つ広告の種類に焦点を当てています。
たとえば、広告が楽しく、視聴者を笑わせたり、気持ちを良くさせたりする場合、それは強力なブランド広報を形成します。 一方、退屈な広告や刺激的な広告は逆効果になる可能性があります。
D-Wave Systems Inc.（Recruit Communication Ltdと共同）は、すでに量子コンピューティングを広告、マーケティング、およびコミュニケーションの最適化に適用しています。 目標は、より短時間で複雑なデータを分析し、Web広告分野で顧客に広告をマッチングする効率を最適化することです。
D-Wave Systemsはまた、組織がどのように量子アニーリングを利用して、関連する広告を持つオーディエンスにリーチし、クリックスルー率（CTR）を向上させることができるかを説明しました。
4.財務モデリング
現代の市場は、存在する最も複雑なシステムの1つです。 この文章を読むまでに、ヘッジファンド、投資銀行、世界中の個人投資家は、8000万ドルを超える株を取引しているでしょう。
機関投資家にとって、期待されるリターンと関連するリスクに基づいて、実りある投資の適切な組み合わせを見つけることは、市場で生き残るために非常に重要です。 これには、株価に影響を与える可能性のある何千もの要因の分析が含まれます。 多くの投資銀行は、詳細な分析のために古典的なコンピューターで「モンテカルロ」シミュレーションを実行しますが、これには膨大な計算リソースと時間がかかります。
量子コンピュータは、この種の確率計算のために特に設計されています。 量子バンドワゴンに飛び乗ることで、投資銀行はソリューションの品質を向上させるだけでなく、ソリューションの開発時間を短縮することもできます。 これらのビジネスは数十億ドルを処理するため、期待収益のわずかな改善でさえ、彼らにとって大きな価値があります。
最終的に、量子コンピュータは金融サービスが次のことを行えるようにします。
・投資利益を増やす
・資本要件を削減
・リスクとコンプライアンスの特定と管理を改善する
・新しい投資機会を開きます。
3.創薬
生物システム内の遺伝情報の流れ
現在、製薬会社は新薬を発見して市場に出すまでに数十億ドル、10年以上かかります。 従来のコンピューターで何億もの比較を実行します。 ただし、これらのマシンの処理能力はかなり制限されています。特定のサイズまでの分子しか分析できません。
41個の原子を含むペニシリンドラッグデザインを考えてみましょう。ペニシリン分子の基本状態エネルギーを完全かつ正確にモデリングするには、観測可能な宇宙に存在する原子よりも多くのトランジスタを備えたデジタルマシンが必要です。
この問題は、量子コンピューティングで解決できます。 量子ハードウェアとアルゴリズムがより容易に利用できるようになると、はるかに大きな分子を比較することが可能になります。 これにより、医薬品開発の時間とコストを大幅に削減でき、さまざまな疾患の治療につながる可能性のある新しい発見をより早く行うことができます。
ライフサイエンス業界では、量子コンピュータにより、好循環で互いに補強し合う3つの主要な使用例が可能になると期待されています。
・ゲノムと結果を関連付けることによる精密医療の開発
・小分子創薬の効率を高め、患者の転帰を改善する
・タンパク質フォールディング予測に基づいた新しい生物学的製品の構築
2.人工知能
Googleの量子マシン
機械によって示される知性は、経験から学ぶという原則に基づいています。 AIのトレーニングに使用するデータセットが多いほど、正確になります。 AIの精度/強度は数百万または数十億ものデータポイントの分析に依存しているため、量子計算の理想的な候補です。
特定のモデルでは、量子機械学習は従来の機械学習よりもはるかに効率的です。 これは、特定の物理システムと学習システム、特にニューラルネットワークの間の構造的および方法論的な類似点を調査する研究のブランチにまで及びます。
人工知能は21世紀には電気は20世紀となると言われています。 私たちはすでにAIが別のAIを作成するのに十分な能力を備えている段階にあるため、その重要性は急速にエスカレートします。
開発を加速するために、Googleはフォルクスワーゲンおよびウォータールー大学と協力して、量子機械学習モデルのプロトタイピング用のオープンソースライブラリであるTensorFlow Quantumを立ち上げました。 IBM、Microsoft、その他の技術系の巨人も、量子機械学習に資金を投入しています。
1.素粒子物理学
ヒッグス粒子を生成するLHCの陽子-陽子衝突| CERN
おそらく、量子コンピューティングの最もエキサイティングで有用なアプリケーションは、新しい物理学の研究です。 素粒子物理学のモデルは非常に複雑であり、数値シミュレーションには多数のリソースと長い計算時間を必要とします。
たとえば、CERNのラージハドロン衝突型加速器での実験では、毎秒10億個の粒子の衝突から毎秒1ペタバイトという驚くべきデータが生成されます。 分析は、世界中の170のデータセンターで動作する100万CPUコアで実行されます。 2027年までに、CERNのデータを処理および分析するために必要な計算能力は、50〜100倍に増加します。
量子コンピューティングが役に立ちます。 これにより、物理学者は核物理学、核の散乱、クォーク、および基本的な相互作用をシミュレートできます。
CERNはすでに量子コンピューターに関するIBMとの協力を開始しています。 研究者は、「量子サポートベクターマシン」を使用して、教師付き量子機械学習を使用して衝突データ内のヒッグスボソンイベントを特定する方法を確認しました。
別の研究者チームは、クォークやグルオンなどの素粒子間の相互作用を記述する量子コンピューターでの格子ゲージ理論のシミュレーションに成功しました。
全体として、量子コンピューティングは、多体物理学から分子エネルギー論に至るまで、さまざまな分野で進歩を遂げています。 それは現在の技術を破壊し、研究者がこれまで解決しようと試みたことのない問題に取り組むことを可能にします。
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