量子コンピュータはすでに自然の謎を解き明かしている

2021年6月17日午前1時

実用的な量子コンピュータの実現には数十年かかるかもしれないが、その開発競争はすでに地球規模の難題に取り組み、宇宙の秘密を解き明かしている。

リチウムイオン電池は現代社会の縁の下の力持ちです。1990年代初頭に初めて商品化されて以来、比較的小さなスペースに膨大なエネルギーを蓄える能力でテクノロジー業界に革命をもたらしました。リチウムがなければ、iPhoneもテスラも存在しなかったでしょう。そして、あなたのノートパソコンは今よりずっと大きく重くなっていたでしょう。

しかし、世界ではこの貴重な金属が枯渇しつつあり、電気自動車の開発や、再生可能エネルギーへの移行に必要なエネルギー貯蔵ソリューションの大きなボトルネックとなる可能性があります。世界トップクラスの科学者たちは、リチウムイオン電池に代わる、よりクリーンで安価で、より豊富に供給できる新しい電池技術の開発に、激しい競争を繰り広げています。量子コンピューターは、彼らの秘密兵器となるかもしれません。

農業でも同様の状況が見られます。世界の天然ガス消費量の最大5%は、空気中の窒素をアンモニアを原料とした作物用肥料に変換する100年以上の歴史を持つハーバー・ボッシュ法に使用されています。この方法は世界人口の約40%を支えるほど非常に重要であり、同時に自然界の仕組みと比較すると信じられないほど非効率的です。ここでも、量子コンピューターが答えを提供してくれるかもしれません。

これまで、研究者たちはこれらの問題に、鈍い道具を用いて取り組んできました。古典的な装置を用いれば、より強力なシミュレーションを実行できますが、反応が複雑になるほど、スーパーコンピュータでは処理が難しくなります。つまり、現状では、科学者たちは非常に小さな問題しか扱えないか、速度のために精度を犠牲にせざるを得ないのです。

例えば、水素原子は正電荷を持つ陽子1個と電子1個で構成されており、ノートパソコンで簡単にシミュレーションできます。化学反応を手計算で計算することも可能です。周期表で次のステップであるヘリウムは、陽子2個と、その周りを負電荷を持つ電子2個が周回していますが、電子が絡み合っているため、一方の状態がもう一方の状態と連動し、すべての状態を同時に計算する必要があるため、シミュレーションはより困難です。

69個の電子が互いに絡み合って軌道を回っているツリウムに到達すると、古典コンピュータの能力をはるかに超える計算能力を持つことになります。ツリウムのあらゆる状態を1秒間に1つずつ書き出すと、20兆年かかります。これは宇宙の年齢の1000倍以上です。ジョン・ダウリングは2013年の著書『シュレーディンガーのキラーアプリ』の中で、古典コンピュータでツリウムをシミュレートするには、インテルが今後150万年間に生産するチップの全量を買い取る必要があり、その費用は約600兆ドルになると試算しています。

はるかに迅速な代替案は、原子を直接測定することだ。「古典コンピュータは、量子もつれシステムのシミュレーションを行うと、指数関数的な速度低下を経験するようだ」とダウリング氏は書いている。

「しかし、同じ量子もつれシステムは、シミュレーションを行う際に指数関数的な減速を示しません。量子もつれシステムは、どんな古典コンピュータよりも指数関数的に強力なコンピュータのように動作します。」化学シミュレーションに必要な方程式はすべて1930年代から知られていましたが、それを実行するための計算能力はこれまでありませんでした。つまり、古典コンピュータでは扱いにくい複雑なシミュレーションを扱う場合、多くの場合、現実世界で様々なことを試し、観察と実験から結論を導き出すのが最善のアプローチなのです。

「電子がどう振る舞うか、今のところ予測することはできません」と、ザパタ社のクリストファー・サヴォワ氏は言う。「コンピューター上でシミュレーションできるようになれば、より正確な予測が可能になり、実際の実験室実験の回数を減らすことができます」。サヴォワ氏は、エアバスが今でも小型模型を作って空に飛ばして飛行機のテストをしているようなものだと説明する。「興味のある化学反応をシミュレーションすることはできません」と、グーグル社のセルジオ・ボイショ氏は言う。「低レベルの材料科学や工学の多くは、いわば盲目的なのです」

これらの問題、そしてその他多くの類似の問題を解決するには、化学者、生物学者、物理学者は自然をシミュレートする必要があります。そして、リチャード・ファインマンが1980年代に予測した通り、量子コンポーネントで作られたコンピューターの助けが必要になります。ある意味で、量子コンピューターはプログラム可能な分子と考えることができます、とボイショ氏のGoogle同僚であるマリッサ・ジュスティーナは言います。「量子力学の法則に従って振る舞う、分子のような多くのパーツからなるシステムです。そこから、ある意味で化学を実際にプログラミングすることへとつながる道が見えてくるのです。」

2010年、化学とコンピュータサイエンスの教授であり、Zapataの共同創設者でもあるアラン・アスプル＝グジクは、メルボルン大学の量子物理学者アンドリュー・ホワイトらと共同で、史上初の量子化学シミュレーションの一つを実行した。彼らは二水素を選んだ。これは非常に扱いやすい分子であり、古典コンピュータはもちろん、ペンと紙を持った物理学者でさえも、決して問題にしないようなものだった。

2つの水素原子が結合しただけの二水素は、1927年に当時新しい科学であった量子力学を用いて初めて分析されました。この時点での目的は、量子コンピュータがこの種の計算に使用できることを示すこと、つまり概念実証でした。光子ベースの量子デバイス上で実行された量子シミュレーションは、水素原子間の結合の強さを100万分の6の精度で正確に計算することができました。

量子コンピュータは、分子レベルでの反応の理解を深める上で3つの方法があります。最初のアプローチは、解決しようとしている問題をモデル化するための特定のコンピュータを構築することです。つまり、分子をその実際の構造に対応する適切な数の量子ビットで物理的に再現することです。この種のマシンは構築が簡単ですが、従来の意味でのコンピュータではありません。つまり、異なる問題に対処するために簡単に再プログラムすることはできません。

2つ目のアプローチは、システムが時間とともにどのように変化するかを示すアルゴリズムを実装することです。システムの現在の状態（波動関数の形で）と、システムのエネルギーレベル（数学者ウィリアム・ローワン・ハミルトン卿にちなんでハミルトニアンと呼ばれます）を入力し、それが時間とともにどのように変化するかを観察します。一般的に「ハミルトニアンシミュレーション」と呼ばれるこれらのシミュレーションは、非常に幅広い用途があり、特にツリウムのような電子相関の高い分子が関与する複雑な反応の理解と予測に役立つ可能性があります。

このような、現在古典的コンピュータが苦戦している問題や、量子コンピュータが飛躍的な高速化を約束している問題が数多くある。それらを解読できるほど強力で信頼性の高い量子コンピュータを待っている化学上の課題は、触媒による金属の抽出から、排出物を捕捉して気候変動を遅らせるために使用できる二酸化炭素の固定まで多岐にわたる。しかし、最も大きな影響を与える可能性のあるのは、肥料の生産かもしれない。植物が成長するには十分な窒素の供給が必要だ。空気中には窒素が満ちているが、植物は実際には空気から窒素を取り込むことはできないため、農家はエネルギー集約型のハーバー・ボッシュ法で生産された窒素を豊富に含む肥料で作物を補わなければならない。パン1斤のカーボンフットプリントの40％は、小麦を育てる肥料を作るための窒素を生産することに起因している。

しかし、自然には独自の方法があります。一部の植物は、ニトロゲナーゼと呼ばれる酵素を使って大気中の窒素を「固定」し、アンモニアに取り込むバクテリアに依存しています。この酵素の働きを理解することは、ハーバー・ボッシュ法の改良と、エネルギー消費量の少ない合成肥料の開発に向けた重要な一歩となるでしょう。

この問題を解決する鍵は、酵素の核となる複雑な分子であるFeMocoの構造を理解することです。FeMocoは、従来のコンピュータではモデル化が非常に困難です。2017年、マイクロソフトとチューリッヒ工科大学（ETH）の研究チームは、100個の論理量子ビットを備えた量子コンピュータがこの問題を解決できることを実証しました。ただし、論理量子ビットを形成するには最大100万個の物理量子ビットが必要であることも認めています。

ハミルトンシミュレーションが有用となる可能性のあるもう一つの分野は、植物が太陽エネルギーをどのように利用しているかを理解することです。植物において、光合成系IIは、光合成の初期段階のいくつかを担う、様々な酵素からなる巨大で複雑な複合体です。量子コンピュータを用いてこのプロセスをモデル化することで、化学者は人工光合成法を設計し、太陽エネルギーを利用して燃料を生産できるようになるかもしれません。

量子コンピュータが新材料の探索を加速させることで、太陽光パネルも貢献できる分野の一つです。このアプローチは、バッテリー用の新材料や室温で動作する超伝導体の発見にも役立ち、モーター、磁石、そしておそらく量子コンピュータ自体の進歩を促進するでしょう。

ザパタは、生成モデリングを用いた新素材発見手法の開発に取り組んでいます。これは、現実世界の少量データから機械学習用のデータを提供するという同社の研究に似ています。「100個のサンプルがあれば、生成モデリングを使って似たものを作り出すことができます」とサヴォワ氏は説明します。「この手法は、化学物質ライブラリのスクリーニングや、新しい化合物を発見するための仮想化学物質ライブラリの作成に活用できます。」

医療業界が量子コンピューティングに注目する理由の一つは、新たな化合物を特定できる可能性です。量子コンピュータがMRIスキャンのデータ処理をより効率的かつ正確に行えるようになることは既に実証されていますが、企業が新たな化合物を迅速に特定し、合成することなくその効果をシミュレーションできるようになることで、医薬品設計にかかる費用を数十億ドルも削減できる可能性があります。さらに、量子コンピューティングは、科学者が体内の複雑な相互作用やプロセスをモデル化するのに役立ち、アルツハイマー病などの疾患の新たな治療法の発見や、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）などの新たな疾患の早期理解につながる可能性があります。人工知能（AI）は既にDeepMindなどの企業によって、成長と疾患の重要な側面であるタンパク質の折り畳み構造に関する知見を得るために活用されており、量子コンピュータはこの取り組みを加速させるでしょう。

これらのアプリケーションのほとんどは、数千、数百万の量子ビットを持つ、エラー訂正機能とフォールトトレラント機能を備えた量子コンピュータの登場を待たなければならないかもしれませんが、この分野の専門家によると、これまで不可能だった自然現象のシミュレーションは、今後10年以内に実現可能になるかもしれません。量子コンピュータ構築の初期段階はノイズが多く、エラーが発生しやすいでしょうが、だからこそ自然現象のシミュレーションに適していると言えるでしょう。現実世界の分子もノイズと干渉の世界に存在しているのです。

「暗号など、量子デバイスの多くの用途において、このノイズは大きな制約となり、許容できないレベルのエラーにつながる可能性があります」と、カリフォルニア工科大学の有機化学者アントン・トウトフ氏とハーバード大学の材料科学者プリネハ・ナラン氏はWIREDの記事で述べています。「しかし、化学シミュレーションにおいては、このノイズは化学システム（例えば分子）と量子デバイスの両方が存在する物理環境を表すものとなります。つまり、分子のNISQシミュレーションはノイズが多いものの、このノイズは実際には、分子が自然環境でどのように振る舞うかについて貴重な情報を与えてくれるのです。」

自然現象のシミュレーションにおいては、ノイズやエラーはバグではなく、特性として捉えられる可能性があります。既に、スマートでリソースを節約するアルゴリズムを搭載した小型量子コンピュータは、化学や材料科学における現実世界の問題の解析に利用され始めています。

2020年1月、IBMの研究者らは、量子コンピュータがNISQ時代にどう役立つかを示す初期の兆候を公表した。ドイツの自動車メーカーであるダイムラーと電気自動車用バッテリーの改良に取り組む中で、彼らは小型量子コンピュータを使用して、今日の電池よりも強力で安価になると期待される次世代リチウム硫黄電池に使用できる可能性のあるリチウムを含む3つの分子の挙動をシミュレートした。研究者らが利用できる量子ビットよりもはるかに多くの量子ビットを必要とするハミルトンシミュレーションを実行する代わりに、彼らは変分量子アルゴリズムを使用した。これは量子コンピュータが自然をシミュレートする3番目の方法であり、短期および中期的には最も役立つ可能性が高い。

変分量子アルゴリズムは、量子コンピュータと古典コンピュータのハイブリッドを用いて計算を高速化します。Zapataの主任研究科学者兼創設者であるピーター・ジョンソン氏は、ブログ記事の中で、Googleマップが自宅までの最適なルートを妥当な時間で見つける方法との比較を行っています。「このアプリは、すべての可能なルートを検索するわけではありません」と彼は書いています。「その代わりに、十分に根拠のあるルートのサブセットと部分的なルートを検索するのです。」ジョンソン氏がここで言っているのは、Googleのマッピングアルゴリズムは、完全に盲目的に探索するのではなく、近道や経験則を用いて、検索対象となるデータベースのサイズを制限しているということです。

見知らぬ通りで特定の家番号を探しているときに、奇数と偶数が道路の反対側にあることが分かっている場合は、同じようなことをするかもしれません。道路の片側だけをチェックすれば、検索時間は半分になり、最終的な結果への影響も最小限に抑えられます。

変分量子アルゴリズムは、量子コンピュータを用いて計算全体を実行しようとするのではなく、限られた数の量子ビットを用いて利用可能なリソースで最善の解を推測し、その結果を古典コンピュータに渡します。古典コンピュータは、さらに計算を行うかどうかを決定します。量子処理をより小さく独立したステップに分割することで、通常よりも少ない、ノイズの多い量子ビットで計算を実行できます。

2016年、ザパタのアラン・アスプル・グジック氏はサンタバーバラにあるグーグルの研究チームと協力し、再び二水素のシミュレーションを行ったが、今回は検索大手の超伝導量子ビットと「変分量子固有値ソルバー」と呼ばれるアルゴリズムを使用した。

量子コンピュータは再び、分子のエネルギー状態と結合長を予測することができました。この技術は、誤り訂正の必要性を大幅に増やすことなく、より複雑なシステムへのスケールアップを容易にすると期待されます。

「変分量子固有値ソルバーのこの手法を使えば、問題の最小エネルギーを求めることができます」とIBMのハイケ・リエル氏は語る。「通常、物理系を記述する方程式があり、その方程式の最小エネルギーを求めることが、解くべき問題の一つです。」この手法は、完全なシミュレーションよりもはるかに少ない量子ビット数で済み、巡回セールスマン問題のような最適化問題から、基底状態（系の最低エネルギーレベル）を求める化学反応、そして光合成や太陽エネルギーのように励起状態（その他のエネルギーレベル）が重要な問題まで、幅広い応用範囲を持つ。

初期の量子コンピュータの量子ビット数が増加するにつれ、開発者たちはクラウド経由でのアクセスを可能にしています。例えば、IBMはIBM Qネットワークを、Microsoftは量子デバイスをAzureクラウドコンピューティングプラットフォームに統合しています。これらのプラットフォームを量子に着想を得た最適化アルゴリズムや可変量子アルゴリズムと組み合わせることで、研究者たちは今後数年以内に化学や生物学の分野で量子コンピューティングの初期的なメリットを実感し始めるかもしれません。Googleのセルジオ・ボイショ氏は、量子コンピュータが地球が直面する存亡の危機のいくつかに対処できるようになることを期待しています。「気候変動はエネルギー問題です。エネルギーは物理的、化学的プロセスなのです」と彼は言います。

「シミュレーションを実行できるツールを開発できれば、エネルギーをより効率的に活用できる新たな産業革命を起こすことができるかもしれません。」しかし、量子コンピューターが最も大きな影響を与える可能性のある分野は、最終的には量子物理学そのものになるでしょう。

世界最大の粒子加速器である大型ハドロン衝突型加速器（LHC）は、陽子を衝突させながら毎秒約300ギガバイトのデータを収集し、宇宙の根源的な謎を解き明かそうとしています。このデータを解析するには膨大な計算能力が必要であり、現在、42カ国170カ所のデータセンターに分散して運用されています。欧州原子核研究機構（CERN）の科学者たちは、量子コンピュータによって、実世界での試験を行う前により正確なシミュレーションを実行できるようになることで、データ分析のスピードアップが期待されています。彼らは、量子コンピュータの性能が十分に向上した際に、その能力を最大限に活用するためのアルゴリズムやモデルの開発に着手しています。

「これは量子コンピューティングへの第一歩ですが、たとえ参入が比較的遅れていたとしても、多くの分野で独自の専門知識をもたらしています」と、CERNの物理学者フェデリコ・カルミナティは2019年にWIREDに語った。「私たちは量子コンピューティングの基盤となる量子力学の専門家です。」大型ハドロン衝突型加速器（LHC）のこれまでの画期的な成果は、間違いなく2012年のヒッグス粒子の発見である。ヒッグス粒子の存在は、長年信じられてきたものの証拠に乏しい量子物理学の理論を裏付けるのに役立った素粒子である。

2018年、カリフォルニア工科大学と南カリフォルニア大学の物理学者たちは、この発見につながったデータを量子コンピュータを用いて再解析し、結果を再現することに成功しました。従来の装置より高速ではありませんでしたが、量子マシンがこの種の問題に利用できることを実証しました。「一つのエキサイティングな可能性は、量子コンピュータを用いて量子システムの非常に正確なシミュレーションを実行することです。量子コンピュータ自体が量子システムなのです」とカルミナティ氏は述べています。「もう一つの画期的な機会は、量子コンピューティングと人工知能を融合させてビッグデータを分析することから生まれるでしょう。これは現時点では非常に野心的な提案ですが、私たちのニーズの中心となるものです。」

ジョン・グリビンは著書『量子猫による計算』の中で、これが量子コンピュータの最も重要な応用ではないにしても、間違いなく最も深遠な応用になる可能性があると主張している。「もし量子論と重力の両方を組み込んだ、満足のいく『万物の理論』が実現するとしたら、それは量子コンピュータの助けを借りて宇宙の振る舞いをシミュレートすることによってのみ、ほぼ確実に実現できるだろう」と彼は記している。

これは、アミット・カトワラ著『量子コンピューティング：その仕組みと世界を変える力』からの抜粋です。本書の詳細をご覧になり、ご注文ください。

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