Microsoft幹部が語る量子コンピューティング【前編】
さらば「NISQ」 Microsoftが目指す“ノイズなし量子コンピューティング”とは
非常に高度な分析を可能にする技術として「量子コンピューティング」がある。Microsoftはその課題の一つであるエラー発生の解決に取り組んでいる。同社幹部に施策を聞いた。
Microsoftは、エラーが発生しやすい現状の「量子コンピューティング」の改善に注力する方針を明らかにした。量子コンピューティングは、量子力学を用いて複雑なデータ処理を実施する計算技術だ。Microsoftは人工知能(AI)技術やハイパフォーマンスコンピューティング(HPC:高性能計算)を使い、量子コンピューティングにおけるエラーを減らすことを目指すという。そのために、何に取り組んでいるのか。
「大きな転換期」を乗り越えるMicrosoftの切り札はこれだ
併せて読みたいお薦め記事
MicrosoftはAIに注力している
Microsoftは英Computer Weekly編集部の取材に対し、量子コンピューティングにAI技術やHPCを取り入れる方針を明らかにした。同社量子部門バイスプレジデントのズルフィ・アラム氏は、量子コンピューティングが「大きな転換点を迎えている」とみる。
量子コンピューティングは現在、NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)の段階にある。NISQはノイズがある小中規模(量子ビットが数十~数百程度)の量子コンピュータを指す。計算中に発生するノイズの影響を回避するには、大量の物理量子ビットを使って誤りを訂正する「論理量子ビット」を必要とする。アラム氏によると、NISQの時代が終わり、量子コンピューティングの研究開発は次のフェーズに入ろうとしている。
NISQはノイズの影響を受けることから、量子誤り訂正ができず、エラーが発生しやすいことがネックだ。アラム氏によれば、Microsoftが現在注力しているのは、エラー修正ができる新しい論理量子ビットの開発だ。その成果として同社は2025年2月、量子プロセッサ「Majorana 1」を発表した。このプロセッサは電子を分割し、ノイズから保護された量子ビットを形成することを可能にしているという。
Majorana 1についてアラム氏は、「電子を2つに分割することで、ノイズから保護された状態を強制することができる」と説明する。Majorana 1の投入を背景に、Microsoftは米国防高等研究計画局(DARPA)のプログラムに選定され、2033年までに産業用途に適した量子コンピュータを設計するプロジェクトに参加することになった。
Microsoftは量子コンピュータを一般的なコンピュータではなく、特定の問題を解決するための特別なものと位置付けている。「量子コンピュータを支えるために、一般的な高性能コンピュータとの共存が欠かせない」とアラム氏は述べる。
アラム氏によると、データ処理の役割分担を決めるといった、両方の間の“調整役”としてAI技術が重要な役割を果たす。具体的には、ある課題に対し、どの部分を古典コンピュータで、どの部分を量子コンピュータで処理するのが最適かをAI技術が判断し、実行を振り分ける。
Microsoftで量子およびAI担当バイスプレジデントを務めるスリニバス・プラサド・スガ氏は、AI技術がもたらす「量子計算の民主化」を強調する。同社のAIコーディングツール「GitHub Copilot」のようなAIツールを活用することで、エンドユーザーが自然言語で指示を出すだけで、AIツールが複雑な量子回路を自動で設計できるようになるという。「収率をX%向上させる新しい触媒を設計して」と入力すれば、AIツールが最適なワークフローを組み立ててくれるといった具合だ。専門家ではない人でも、対話形式で量子コンピューティングの力を引き出せる未来がすぐそこまで来ているのだ。
後編は、Microsoftが考えている量子コンピューティングの活用方法やセキュリティを取り上げる。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
本記事は制作段階でChatGPT等の生成系AIサービスを利用していますが、文責は編集部に帰属します。
TechTarget.AI
TechTarget.AI編集部は生成AIなどのサービスを利用し、米国TechTargetの記事を翻訳して国内向けにお届けします。
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
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