量子コンピューティングの可能性の解き放ち：産業を革命し、複雑な問題を解決する
4月14日が日として祝われているのをご存知ですか世界量子デー？プランク定数は、光の粒子性を含む原子スケールでの粒子と波の挙動を記述しており、量子コンピューティングの基盤となっています。
では、量子コンピューティングとは何ですか？
量子コンピューティングは、物理学を起源とする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、複雑で大規模な操作を迅速かつ効率的に解決する上で非常に有利です。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演算をいくつかのアプリケーションで使用すると、多くの産業でプロセスの改善に役立ち、何百万倍もの時間を節約し、最も複雑な問題への道筋を提供することができます。以下に、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いくつか示します：
- 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ことは困難ですが、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、それが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、eコマース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新たなテクノロジーとなっています。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行い、古典的なコンピュータでは失敗するアナリストの機能を容易にすることができます
- 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テクノロジー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、現在では433量子ビットプロセッサOspreyと、より効率的に問題を解決することを期待して2023年に登場する1,121量子ビットプロセッサCondorをリリースする予定です
- 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）であるQatalystを発表しました
- Xanadu：カナダのスタートアップで、クラウドを通じて利用できる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ではなく光を使用しており、室温での動作を可能にしています
- Microsoft：そのazureクラウドプラットフォームは、従来のコンピュータでは手の届か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4億8,610万ドルから2028年には31億8,090万ドルに成長すると予想されており、2021年から2028年の期間中に30.8％のCAGRで成長します。2020年の市場価値は3億9,250万米ドルでした。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ようになるにつれて、時間が経つにつれて増加することが判明しました。
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ことは困難になります。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ソリューションを活用します。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システムによって処理されたデータもサポートできます。
結論：
ご存知のように、量子コンピューティングは、1と0の両方を同時に使用できるqubitを使用することで、多くのアプリケーションに価値を追加しますが、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、それを設計することは非常に困難です。また、量子CPUには、独自の効率と発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、それらを繊細にし、システム全体を崩壊させる原因にもなります。
著者：リヤ・シン