量子コンピューティングと人工知能の関係は何ですか?

量子コンピューティングは、学術誌だけでなく、一般の新聞や雑誌でも頻繁に議論される、非常に人気の高いトピックとなっています。では、量子コンピューティングとはいったい何なのでしょうか? 量子コンピューティングはなぜ従来のコンピューターよりもはるかに高速なのでしょうか? これらの疑問は、ほとんどの人にとっていまだに謎です。

標準的なコンピュータはビットを使用して問題や情報を処理しますが、量子コンピュータは、複数のビットの情報を同時に保存および処理できる量子ビットを使用します。専門家は、この量子コンピュータが科学界にさまざまな形で利益をもたらすと考えていますが、主に人工知能の分野においてです。量子コンピュータが問題を解読する能力は、新しい形の人工知能をもたらす可能性があります。

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IBMは最近、50量子ビットの量子コンピューティングプロセッサのプロトタイプの構築に成功したと発表した。これは次世代のIBM Qシステムに使用され、顧客に提供される予定だ。IBMの量子コンピューティングおよび人工知能研究部門の責任者であるダリオ・ギル氏は、ニューヨークタイムズのインタビューで、これまで世界中のどの企業もこれほどの規模の量子コンピュータを構築できなかったと語った。従来のコンピュータと比較して、量子コンピュータは驚くべき計算能力を実現できる。

量子ビットの増加に伴い量子コンピューティングの処理能力は指数関数的に増加し、この成長率は人間のデータの成長率を上回る可能性があると報告されています。 D-Wave 2X のような 1000 ビットの量子コンピューティング システムは、2∧1000 の可能なソリューションを同時に検索でき、超大規模な計算を実行する能力を備えており、包括的なデータ学習を可能にする人工知能の計算能力要件を満たしています。商業的に実現可能な量子コンピュータの開発に成功すれば、今日のコンピュータでは完了するのに数千年かかる計算を数秒で完了できるようになります。人工知能、特に大規模なデータ処理に依存する機械学習技術は、量子コンピューティングから大きな恩恵を受け、新たな可能性を生み出します。

人工知能は大量のデータの受信と処理を必要としますが、0と1の古典的な計算では一方向の計算しか実行できず、人工知能の徹底的な発展に大きな不便をもたらしました。量子コンピューティングの法則では、量子重ね合わせにより並列コンピューティングが実現します。並列コンピューティングにより、システムはこれまで遭遇したことのない新しいデータを継続的に学習して処理することができ、人工知能が継続的に自己進化を実現するためのほぼ「水と空気」のような基盤を提供します。量子コンピューティングの利点は、複雑なデータセットの問題を解決するときにさらに顕著になります。量子コンピューティングは、データベース内のすべての項目に同時にアクセスし、膨大な未整理のデータセットを検索し、非常に高速にパターンや異常を発見することができます。従来のコンピュータを使用して走査や検索を行うと、非常に時間がかかり、データセットが大きくなりすぎると、完了しない可能性があります。

IBMは昨年、先進的な5量子ビットコンピュータを発売して以来、量子コンピュータの分野で大きな進歩を遂げています。今年3月、IBMは初の商用量子コンピューティング・クラウド・サービス「IBM Q」を開始すると発表しました。これは、初の有料量子コンピューティングクラウドサービスシステムでもあります。

最近の 2 つの開発には、20 量子ビット プロセッサを搭載する初の IBM Q システムのオンライン化と、超伝導量子ビットの設計、接続性、アプリケーション開発キットの改善が含まれます。このシステムのコヒーレンス時間（量子計算を実行するために利用できる時間）は平均 90 マイクロ秒で、これは業界初であり、高忠実度の量子コンピューティングを可能にします。同時に、IBM は同様のパフォーマンス指標を持つ 50 量子ビットのプロトタイプ プロセッサの構築と測定に成功しました。新しいプロセッサは 20 量子ビット アーキテクチャを拡張し、次世代の IBM Q システムで使用されます。

量子コンピュータの処理能力は、現在の従来のスーパーコンピュータよりも数桁高いからです。そのため、量子コンピュータは、化学触媒のシミュレーション、超複雑なシステムのモデル化、暗号コードの解読など、これまで不可能と考えられていたタスクを実現するだろうと多くの人が信じています。しかし、これらの企業がこれまでに開発した量子コンピューターは、ほとんどのタスクの実行において従来のコンピューターを上回るほど強力でも正確でもない。