最近、Google Quantum AIチームは注目すべき進歩を遂げました。彼らの研究によると、現在のノイズのある中間規模量子コンピュータ（NISQ）は、従来のコンピュータが数年かけて処理する必要があるベンチマーク計算をこなせることが示されました。この研究は「ネイチャー」誌に掲載され、現在量子コンピュータが実行できる最も困難なタスクの1つであるランダム回路サンプリングベンチマークを使用しています。

量子もつれ 量子力学 物理

画像出典：AI生成画像、画像ライセンス提供元Midjourney

この発見は、量子コンピュータはまだノイズの影響を受けているものの、特定のタスクでは従来のコンピュータを凌駕する可能性があることを示しています。これは、量子コンピューティングの実用的な応用を実現するための重要な一歩です。

研究チームは、Googleの67量子ビットSycamore量子チップを使用して、現在の量子プロセッサで達成可能な「安定した計算複雑さフェーズ」を示しました。

つまり、ノイズが存在する場合でも、量子コンピュータは従来のスーパーコンピュータでは処理できない計算を実行できます。今回の実験は、背景ノイズの影響下で量子プロセッサが複雑な計算を実行できるかどうかについての詳細な研究です。Google Quantum AIの首席科学者セルジオ・ボイキソ（Sergio Boixo）氏は、最近多くの著名な研究者や出版物で、ノイズのある量子コンピュータがスーパーコンピュータを根本的に凌駕できるフェーズを見つけることができるかどうかという問題が議論されていると述べています。

ボイキソ氏は、これらの実験は、量子コンピュータが低ノイズフェーズと高ノイズフェーズの間に遷移状態が存在することを示していると指摘しています。「低ノイズフェーズ」では、ベンチマーク計算の複雑さが、量子コンピュータが従来のコンピュータよりも性能が優れているのに十分なほどです。さらに、研究では、2019年以来実験で使用されてきたランダム回路サンプリングベンチマークが有効であることが証明されました。なぜなら、それは従来のスーパーコンピュータの能力を超えているからです。

ボイキソ氏はまた、この研究は、量子計算能力が従来の計算をはるかに上回る二重指数関数的な速度で成長しているという理論上の「内文法則」を裏付けていると付け加えています。しかし、注目すべき点として、ランダム回路サンプリングには実際的な用途がないため、今後の研究は、ベンチマークを実用的な方向に改善することに重点が置かれるでしょう。

要点：

🔍 研究によると、現在の量子コンピュータは、従来のコンピュータが数年かけて処理する必要がある複雑な計算タスクを実行できます。

⚛️ Googleの67量子ビットSycamoreチップを使用して、低ノイズフェーズにおける量子コンピュータの優れた性能が証明されました。

📈 研究は「内文法則」を裏付け、量子計算能力が二重指数関数的な速度で成長していることを示しています。