IBMとMicrosoftが積極推進
クラウド経由で量子コンピュータが普通に使える時代はもうすぐ
IBMとMicrosoftは量子コンピュータをクラウド経由で使えるようにする取り組みを進めている。
IBMによると、2025年までには自然に使える量子コンピューティングが現実になるだろうという。同社は2021年中にオープンソースの量子コンピューティングフレームワーク「Qiskit」を拡張し、より多くの回路の処理能力を高め、他のユーザーが量子プログラムをサービスとして利用できるように量子プログラムを格納する機能を追加する計画を発表した。これにより、企業が量子コンピューティングをサービスとして利用できるようになる可能性がある。
また2023年を目標に、クラウドベースのAPIで呼び出し可能なビルド済みランタイムを提供する計画も示している。
このロードマップについて、IBMは次のように説明している。「当社のソフトウェア戦略の原則はオープンソースツールの使用と作成を継続し、最終的にはそのツールを最高クラスのクラウドネイティブコンポーネントに変換することだ。これにより、当社は量子ソフトウェアのスケーリングと拡張を継続できる。その結果、ユーザーはセキュリティが確保された信頼性の高い方法で量子プログラムを実行できるだろう」
「IBMのソフトウェアスタックの一部を好みのクラウドにインストールして使うことも可能だ」
2021年2月初旬に量子コンピューティングを前進させる機能を発表したのはIBMだけではない。
クリスタ・スボア氏(「Microsoft Quantum」のゼネラルマネジャー)は、Microsoftのクラウドベース量子コンピューティングサービスのパブリックプレビューを明らかにした。「当社のハードウェアパートナーであるHoneywell Quantum SolutionsとIonQが提供するイオントラップ型量子システムを使えば、クラウドで量子コンピューティング機能にアクセスできる」
このパブリックプレビューに参加すると、Microsoftの1Qbit(量子ビット)の「ソルバー」も利用できる予定だとスボア氏は話す。これらのソルバーは量子の原理を適用するアルゴリズムで、既存のCPU、GPU、FPGA(Field Programmable Gate Array)ベースのハードウェアで実行できる。
同氏は次のように補足する。「『Azure Quantum』により、化学、医学、金融、物流といった分野の問題解決に向けた研究が加速する」
一部の企業にとって、これらはクラウドベースの量子コンピュータが今後4年以内にはITアーキテクチャにとって不可欠なコンポーネントになる可能性を示している。AIのトレーニングや推論にGPUとFPGAが利用可能になったとき、特にクラウド経由でアクセスできるようになったときに、そうしたアプリケーションの利用が急速に拡大した。同様に量子コンピュータによって現在解決不可能な問題の多くが解決する見込みがある。
IBMやMicrosoftらが行っている開発は、業界がエンタープライズソフトウェア市場に量子コンピューティングを提供する方法を例示している。だが短編動画「Quantum ethics」(量子の倫理)はリスクを浮き彫りにする。この動画に登場する専門家は、以前は解決できなかった問題が解決される意味と、量子コンピューティングの悪用や悪意を持った量子コンピューティングの利用を防ぐためにどのような規制を整備しなければならないかを社会が考える必要があると警告している。
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
[o9ソリューションズ・ジャパン株式会社] 「改正物流効率化法対策」徹底解説 総物流費を抑制するサプライチェーン戦略 -
製品資料
[o9ソリューションズ・ジャパン株式会社] 「サプライチェーン最適化」実践ガイド:効果的な意思決定を実現する秘訣とは? -
製品資料
[株式会社リンプレス] 非デジタル/IT人材を「自走するDX推進者」に変えるための育成ロードマップ -
市場調査・トレンド
[ワンアイルコンサルティング株式会社] AI時代の組織設計:「判断と責任」を人に残すための2つの原則とは? -
技術文書・技術解説
[ワンアイルコンサルティング株式会社] システムの保守がモダン化を阻む? 「変えない判断」から脱却する方法とは
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
「完璧な設計」なのに3000万円溶けた AWSの失敗事例から学ぶ3つの教訓
-
2
1200万円のSaaS導入を回避 スギ薬局「運用費10万円」のAIエージェント構築術
-
3
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
4
LLMの「過学習」、正しく説明している文章はどれ?
-
5
「AIバブル」は崩壊するのか? 熱狂の後に来る“尻拭い”と4つの防衛策
-
6
パナソニックが国内製造26拠点のERPを「SAP S/4HANA」に統一 アドオン7割削減
-
7
脱VMwareの前提が崩れる BroadcomのVDDK公開停止で確認すべき点
-
8
高額な「AI PC」を一般従業員も使えたら? 費用のハードルを一気に下げる方法
-
9
守るべきは「開発者のフロー状態」 AIによる生産性改善の6施策
-
10
「RAGの利用」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは?
-
2
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
3
生成AIで文書活用を進めるには? 効率化と安全性をどう両立する
-
4
Windows PCとMacの選択制で生産性向上 LINEヤフーが実践する運用管理方法とは
-
5
DX/AI投資の壁を突破、現代の最高財務責任者が直面する課題と克服のヒント
-
6
「Google Workspace」活用事例34選、先進の生成AIによる組織変革の全貌
-
7
「人員を増やす」という選択肢はない 情シスが負の連鎖から抜け出すには?
-
8
Linuxのスキルを証明する“激推し”の認定資格はこれだ
-
9
「問題が深刻化しやすいプロジェクト管理」から脱却する方法とは?
-
10
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
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