非ノイマン型コンピュータの実現【前編】
ノイマン型コンピュータでは破綻する、ルート最適化問題の解決策とは？
単純に見える問題でも、パラメーターを少し変えただけで組み合わせは天文学的な数字になる。古典的なノイマン型コンピュータではこれを解決できない。これを解決するのが非ノイマン型コンピュータだ。
過去75年間、コンピュータのレイアウトを定めてきたのはノイマン型コンピュータだ。ノイマン型コンピュータはプロセッサがメモリから命令をフェッチして実行し、値をメモリに格納する。ジョン・フォン・ノイマン氏が提唱したこのストアドプログラムアーキテクチャには、効率が低下する複雑な問題領域がある。
これを克服するさまざま試みがある。その中の一つが量子コンピューティングであり、従来のノイマン型コンピュータではできない計算を実行する可能性を開く。とはいえ、現状の量子コンピュータは高度に特殊化された機器だ。絶対零度（-273.15度）近くに保つ必要のない機器が実証されたのはごく最近のことだ。
iStock.com/Rost-9D
IonQのピーター・チャプマン氏（CEO兼社長）は、11量子ビットのコンピュータは手書き文字認識においてノイマン型コンピュータよりも高いパフォーマンスを発揮し、ノイズが多いデータを処理する能力の正確性が高いと言う。「機械学習は量子コンピューティングが目指す最初の応用分野になるだろう。モデルの作成がはるかに高速で、そのモデルが優れているからだ」
データセットの中のノイズを補正するようにプログラムする必要があるノイマン型コンピュータとは異なり、「少しのノイズが実際に役立つ」と同氏は言う。
ノイマン型コンピュータにはムーアの法則が当てはまり、その処理能力は18カ月から2年ごとに倍増する。だが、量子コンピューティングのスケーラビリティは飛躍的だ。「当社は量子ビットを10カ月ごとに2倍にしている」とチャプマン氏は語る。
n量子ビットのコンピュータは、演算能力が2△△nで表される。120量子ビットのシステムが処理できる状態数は宇宙の原子の数に相当するとチャプマン氏は言う。
チャプマン氏によると、特定の化学反応をモデル化するには量子コンピューティングの能力が必要になるという。現実世界でも、ノイマン型コンピュータにとっては複雑過ぎる種類の最適化がある。
多くのレポートは、物流企業UPS用にルート最適化ソフトウェアを開発したプログラマーは計算時に右折だけを使ったとしている。ルート最適化についてチャプマン氏は次のように述べている。「プログラマーが考案したトリックがあるため、現在行っている最適化は最適ルートとは懸け離れている」
各ドライバーが1日に120回配達するとしたら、ルートの組み合わせは200桁に上る。これにドライバーの数を乗算すると、問題空間はたちまち天文学的になる。「量子アプローチは、この問題の解決に別の方法を提供する」（チャプマン氏）
IonQは極低温に冷却する必要のない量子コンピュータを開発している。同社は、ラックマウント型量子コンピュータを2023年までに提供する予定だ。
後編では非ノイマン型コンピュータのもう一つのアプローチであるニューロモーフィックコンピューティングについて解説する。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly日本語版
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド：人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か？ PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える？ 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか？ 失敗に学ぶAI定着
-
2
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
3
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか？ Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
4
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか？ 脱メインフレームの真相
-
5
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
6
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”？ データが明かすAIの裏側
-
7
情報漏えいはなぜ繰り返されるのか 今すぐ見直すべき「境界」
-
8
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる？ 最高権限奪取の恐怖
-
9
「結局使わなくなる」Microsoft 365 Copilotを半年で定着 キリンの3施策
-
10
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険？ 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化？ 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない？ 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー