量子コンピューター。量子コンピューターが世界を変える8つの方法
より効率的な新素材のシミュレーションから、株式市場の変動をより正確に予測することまで、量子コンピューティングがビジネスに与える影響は非常に大きいと思われます。
量子コンピューター。量子コンピューターが世界を変える8つの方法
企業はすでに量子コンピューターの将来的な可能性を模索しており、大きな変化が予想される業界もあります。
世界の大手企業が量子コンピュータープログラムを立ち上げ、各国政府が量子研究に資金を投入しています。まだ実用化されていないシステムとして、量子コンピューターは大きな注目を集めています。
その理由は、量子コンピュータは、まだ成熟にはほど遠いものの、最終的には、複雑な問題を解決する際のハードウェアの制約がなくなり、従来のシステムでは数年から数百年かかっていた計算が数分でできるようになるという、まったく新しいコンピューティングの時代を切り開くものと期待されているからです。
より効率的な新素材のシミュレーションや、株式市場の変動をより正確に予測することなど、ビジネスへの影響は非常に大きなものになる可能性があります。ここでは、先進的な企業が現在検討している8つの量子利用事例を紹介します。これらの事例は、業界全体の流れを大きく変える可能性があります。
1. 新薬の発見
新薬の発見は、分子シミュレーションと呼ばれる科学分野に依存しています。分子シミュレーションでは、分子内の粒子の相互作用をモデル化し、特定の病気に対抗できる構成を作り出すことを目指します。
このような相互作用は非常に複雑で、さまざまな形をとることができます。つまり、分子の構造に基づいてその挙動を正確に予測するには、膨大な量の計算が必要になります。
これを手作業で行うのは不可能ですし、問題の大きさも現在の古典的なコンピュータでは対応できません。実際、たった70個の原子からなる分子をモデル化するのに、古典的なコンピュータでは130億年かかると言われています。
新薬の発見に時間がかかるのはこのためです。科学者たちは、対象となる病気に対して何千もの分子をテストし、最終的にうまくマッチするものが見つかることを期待して、試行錯誤を繰り返しています。
しかし、量子コンピューターは、分子シミュレーションの問題を数分で解決できる可能性を秘めています。つまり、分子を構成する粒子間の最も複雑な相互作用のすべてをシームレスにシミュレートすることができ、科学者たちは成功する薬の候補を迅速に特定することができます。
これにより、現在は市場に出るまでに平均10年かかっている命を救う薬を、より早く、より高いコストで設計できるようになるのです。
製薬会社も注目しています。今年初め、大手医療機器メーカーのロシュ社は、ケンブリッジ量子コンピューティング（CQC）と提携し、アルツハイマー病に取り組む研究を支援すると発表しました。
また、中小企業もこの技術に注目しています。例えば、合成生物学のベンチャー企業であるMenten AIは、量子アニーリングを行うD-Wave社と提携し、量子アルゴリズムを用いて新しいタンパク質を設計し、最終的には治療薬として利用できるようにする方法を研究しています。
2. より優れた電池の開発
自動車の動力源や再生可能エネルギーの貯蔵など、電池はすでに環境に優しい経済への移行を支えており、その役割はますます大きくなっています。しかし、電池は完全ではありません。容量や充電速度に制限があるため、必ずしも適切な選択肢ではありません。
解決策の1つとして、より優れた特性を持つ新素材を探して電池を作ることが挙げられます。これは、もう1つの分子シミュレーションの問題で、今回は、新しい電池材料の候補となりうる分子の挙動をモデル化している。
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薬剤設計と同様に、電池設計もデータ量の多い仕事であり、古典的なデバイスよりも量子コンピューターに適している。
ドイツの自動車メーカーであるダイムラー社は、IBM社と提携して、さまざまな環境下での硫黄分子の挙動を量子コンピューターでシミュレートし、現在のリチウムイオン電池よりも性能が高く、寿命が長く、価格も安いリチウム硫黄電池の開発を目指している。
3. 天気の予測
最先端のスーパーコンピュータの膨大な計算能力をもってしても、天気予報、特に長距離予報は、残念ながら不正確なことがあります。これは、気象現象には無数のパターンがあり、従来の機器では正確な予測に必要なデータをすべて取り込むことができないためです。
一方、量子コンピューターは、分子内で同時に起こるすべての粒子の相互作用をシミュレートして、その挙動を予測することができるように、無数の環境要因がすべて一緒になって大嵐、ハリケーン、熱波などを生み出す様子をモデル化することができる。
他の惑星に生命の痕跡を発見するために、科学者たちは量子コンピューターを利用している。
量子コンピューターは、事実上すべての関連データを一度に分析することができるため、現在の天気予報よりもはるかに正確な予測を行うことができるだろう。これは、次の野外イベントの計画に役立つだけでなく、政府が自然災害への備えを強化したり、気候変動の研究を支援したりするのにも役立ちます。
この分野の研究はあまり活発ではありませんが、量子コンピューターの可能性をより詳細に検討するためのパートナーシップが生まれています。例えば、欧州中距離気象予報センター（ECMWF）は昨年、IT企業であるAtos社とパートナーシップを結び、Atos社の量子コンピューティング・シミュレータを利用することで、量子コンピューティングが将来の気象・気候予測にどのような影響を与えるかを調査しました。
4. 株式の選択
JPモルガン、ゴールドマン・サックス、ウェルズ・ファーゴの3社は、銀行業務の効率化のために、量子コンピュータの可能性を積極的に調査しています。これは、大きな経済的利益をもたらす可能性のあるユースケースとして提唱されています。
この技術が銀行の活動を支援する方法はいくつかあるが、すでに有望視されているのは、モンテカルロ・シミュレーションと呼ばれる手法に量子コンピューターを応用することだ。
なるほど。量子コンピューターは、まだ初期段階にある。しかし、投資家はすでに興奮している
モンテカルロシミュレーションは、金融資産の価格を、関連する資産の価格が時間の経過とともにどのように変化するかに基づいて決定するもので、オプション、株式、通貨、コモディティなどに内在するリスクを考慮する必要がある。つまり、オプション、株式、通貨、商品などのリスクを考慮した上で、市場の動向を予測することになります。これは、データ量が多ければ多いほど正確になります。
ゴールドマン・サックス証券は、量子コンピューター企業のQC Ware社と共同で研究を行った結果、量子コンピューターの前例のない計算能力により、モンテカルロ計算を最大で1,000倍高速化できることが分かりました。さらに有望なニュースとして、ゴールドマン・サックスの量子エンジニアは、最短で5年後に利用可能になるかもしれない量子ハードウェアでモンテカルロシミュレーションを実行できるように、アルゴリズムを調整しました。
5. 言語処理
研究者たちは何十年もの間、古典的なコンピュータに、言葉の意味を関連付ける方法を教え、文章全体の意味を理解させようとしてきた。しかし、インタラクティブなネットワークとして機能する言語の性質を考えると、これは非常に困難なことである。つまり、個々の単語の意味の「総和」ではなく、文を全体として解釈しなければならないことが多い。また、皮肉やユーモア、意味合いなどを考慮する前に、文章を全体として解釈しなければなりません。
そのため、最先端の自然言語処理（NLP）の古典的アルゴリズムでも、基本的な文章の意味を理解するのに苦労することがあります。しかし、研究者たちは、量子コンピューターが言語をネットワークとして表現するのに適しているのではないか、したがって、より直感的な方法で言語を処理できるのではないかと考えている。
この分野は量子自然言語処理（QNLP）として知られており、ケンブリッジ量子コンピューティング（CQC）が重点的に取り組んでいます。同社はすでに、文章を量子回路上でパラメータ化し、文章の文法構造に応じて単語の意味を埋め込むことができることを実験的に示している。さらに最近、CQCは、文を量子回路に変換できるQNLP用ソフトウェアツールキット「lambeq」を発表しました。
6. 巡回セールスマン問題の解決支援
あるセールスマンは、訪問すべき都市のリストと各都市間の距離を与えられ、最も移動時間を短縮し、最もコストをかけずに済むルートを考えなければならない。巡回セールスマン問題」は、多くの企業がサプライチェーンや配送ルートを最適化する際に直面する問題である。
セールスマンのリストに新しい都市が追加されるたびに、可能なルートの数は増えていきます。多国籍企業のように、数百の目的地、数千の車両、厳しい納期に対応する規模になると、古典的なコンピュータでは合理的な時間内に解決できないほど大きな問題になります。
例えば、エネルギー大手のエクソンモービルは、海を渡る商船--つまり、1隻あたり最大20万個のコンテナを積んだ5万隻以上の船が、総額14兆ドルの商品を運ぶために、日々のルーティングを最適化しようとしている。
見てください。量子コンピューターは、あなたの暗号化されたデータをすべて読むことができる。それを阻止するのが、この「量子セーフ」なVPNだ。
この課題に取り組むための古典的なアルゴリズムはすでにいくつか存在する。しかし、探索可能なルートが膨大な数に上るため、モデルはどうしても単純化や近似に頼らざるを得ない。そこでエクソンモービルは、IBMと共同で、量子アルゴリズムがよりよい仕事をすることができるかどうかを調べました。
量子コンピューターは一度に複数の計算を行うことができるため、さまざまなルートを並行して実行することができ、各選択肢を順に評価しなければならない古典的なコンピューターよりもはるかに速く、最適なソリューションを発見することができます。
IBMの量子アルゴリズムは、ハードウェアが改良されれば、古典的なアルゴリズムよりも優れた結果が得られる可能性があるとシミュレーションされています。
7. 渋滞の緩和
都市の交通信号のタイミングを最適化し、待ち合わせの車の数や時間帯に適応させることができれば、車の流れをスムーズにし、混雑した交差点での渋滞を避けることができる。
変数の数が多ければ多いほど、最適な解が得られるまでにシステムが計算しなければならない可能性が増えるからです。しかし、巡回セールスマンの問題のように、量子コンピューターは異なるシナリオを同時に評価し、より迅速に最適な結果を導き出すことができます。
マイクロソフトは、豊田通商と量子コンピューター企業のJijと共同で、このユースケースに取り組んでいます。研究者たちは、渋滞を解消することを目的に、都市のシミュレーション環境で、量子を利用したアルゴリズムの開発に着手しました。実験の最新結果によると、このアプローチは交通機関の待ち時間を最大で20％短縮できるという。
8. 機密データの保護
現代の暗号技術は、アルゴリズムによって生成された鍵を使ってデータを暗号化しています。つまり、鍵を入手した者だけがメッセージを復号化することができます。つまり、ハッカーは、暗号鍵を傍受してデータを解読するか、強力なコンピュータを使ってアルゴリズムで生成された鍵を予測するかの2つのリスクがあります。
これは、古典的なセキュリティアルゴリズムが決定論的であり、与えられた入力は常に同じ出力を生成するため、ハッカーは適切な計算能力があれば結果を予測することができるということです。
この方法は、非常に強力なコンピュータを必要とするため、暗号技術にとって近い将来のリスクとは考えられていません。しかし、ハードウェアの性能は向上しており、セキュリティ研究者たちは、将来的にはより安全な暗号鍵が必要になると警告するようになっています。
そこで、暗号鍵を強化する方法の1つとして、完全にランダムで非論理的な、つまり数学的に推測できないような鍵にすることが考えられます。
例えば、量子プロセッサーを構成する粒子は、まったく予測できないような振る舞いをします。例えば、量子プロセッサーを構成する粒子は、まったく予測不可能な振る舞いをする。したがって、この振る舞いを利用して、どんなに強力なスーパーコンピューターでもリバースエンジニアリングが不可能な暗号鍵を決定することができるのだ。
乱数生成は、すでに実用化に近づいている量子コンピューティングのアプリケーションです。例えば、英国のスタートアップ企業Nu Quantum社は、量子粒子の挙動を測定して乱数のストリームを生成するシステムを完成させており、これを使ってより強力な暗号鍵を構築することができます。