量子コンピューティングの可能性を解き放つ：産業に革命を起こし、複雑な問題を解決する
4月14日が世界量子の日として祝われているのをご存知ですか？プランク定数は、量子コンピューティングの基礎となる光の粒子性など、原子スケールでの粒子と波の挙動を記述します。
では、量子コンピューティングとは何でしょうか？
量子コンピューティングとは、物理学に起源を持つ量子論の原理を中心とした、コンピュータベースの技術開発の研究です。量子コンピューティングは、特定の計算タスクを実行するためにビットの組み合わせを使用します。その結果、量子物理学の特性を利用してデータを保存し、計算を実行するマシンである量子コンピュータの開発が見られます。これは、複雑で大規模な演算を迅速かつ効率的に解決するのに非常に有利です。一方、スマートフォンやラップトップなどの従来のコンピュータは、0または1のいずれかであるバイナリ「ビット」で情報をエンコードします。量子コンピュータでは、メモリの基本単位は量子ビットまたは qubit です。
量子コンピューティングの応用：
量子コンピューティングの操作をいくつかのアプリケーションで使用すると、多くの業界でプロセスの改善に役立ち、数百万倍の時間を節約し、最も複雑な問題への道筋を提供できます。量子コンピューティングが重要な役割を果たす可能性のあるアプリケーションを以下に示します。
- 計算化学：最も有望な量子コンピューティングアプリケーションの 1 つは、計算化学の分野です。従来のコンピュータでは、ごくわずかで膨大な数の分子を処理するのが困難ですが、量子コンピューティングは分子をマッピングするための戦略的な経路を提供し、製薬研究の機会を提供します。量子コンピューティングで解決できる重要な問題のいくつかは、in silico 臨床試験の分野にあります。
- 人工知能：人工知能は、電子商取引やヘルスケアから金融や教育まで、さまざまな分野ですでに登場しているテクノロジーです。しかし、量子コンピューティングと組み合わせることで、意思決定がはるかに容易になります。
- 金融：量子コンピューティングは、市場活動のより正確なシミュレーションと予測を作成して、アナリストの機能を容易にすることができます。これは、従来のコンピュータでは実行できません。
- ヘルスケア：ヘルスケアにおける量子コンピューティングの有効性は、迅速な DNA シーケンスや大量のヘルスケアデータの処理など、多くの重要なブレークスルーを可能にします。
その他の主要なアプリケーションを以下に示します。
量子コンピューティングの技術をビジネスに取り入れている巨大企業は次のとおりです：
- IBM: 2016 年にクラウドベースの量子コンピューティングアクセスを最初に提供した企業となり、現在、433-qubit プロセッサの Osprey と Condor (より効率的に問題を解決することを期待して 2023 年に成功する 1,121-qubit プロセッサ) のリリースを計画しています。
- QCI: 同社は、古典的な計算を量子コンピューティングで補完することを信じており、このビジョンを持って、量子コンピューティングプラットフォームであるソフトウェアアズアサービス（SaaS）と呼ばれる Qatalyst を発表しました。
- Xanadu: カナダのスタートアップ企業で、クラウド経由で利用できる最初のフォトニクスベースの量子コンピューティングプラットフォームを提供しています。このシステムは超伝導体の代わりに光を使用しているため、室温で動作できます。
- Microsoft: Azure クラウドプラットフォームは、従来の機械では手に負えない問題に取り組むために、Honeywell と IonQ 製の量子コンピュータを導入しました。BMW、Airbus、Roche はすでに Microsoft の量子コンピュータを試用しています。
市場の洞察：
Fortune Business Insights によると、量子コンピューティング市場は、2021 年の 4 億 8610 万ドルから 2028 年には 31 億 8090 万ドルに成長すると予想されており、2021 ～ 2028 年の期間の CAGR は 30.8% です。2020 年の市場価値は 3 億 9250 万米ドルでした。量子コンピューティングの需要は、多くのコンピューティングサービスで高度に使用されるため、登場する時間とともに増加することがわかりました。
量子コンピューティングの未来：
スーパーコンピュータは線形問題の解決に限定されており、カオス的な問題の解決策を見つけるのが難しくなるため、量子コンピューティングは量子力学の物理学を使用してタンパク質モデリングなどの複雑な問題の解決策を活用します。また、複数のソリューションを同時に試すこともできます。また、膨大な計算能力を必要とする AI システムで処理されたデータをサポートすることもできます。
結論：
ご存知のとおり、量子コンピューティングは、1 と 0 の両方を同時に持つことができる qubit を使用することで、多くのアプリケーションに価値をもたらしますが、量子コンピューティングの欠点を無視することはできません。最も困難な部分の 1 つは、その堅牢な性質であり、設計が非常に困難です。また、量子 CPU には、独自の効率と加熱の問題があります。
したがって、量子システムを可能にする特性は、量子システムを繊細にし、システム全体を崩壊させる原因にもなります。
著者：Riya Singh