量子コンピューティングの12の最高のアプリケーション| 2021年版

世界中の科学者たちは、量子コンピューターを前進させ、最も強力な量子コンピューティング技術に到達しようとしています。グーグルやIBMを含むハイテクの巨人は、量子超越性を求めて競争しています。

しかし、なぜ？量子マシンは、特定の問題を従来のコンピューターよりも10億倍速く解決できます。強力なプロセッサの需要が高まり続け、タスクの範囲と複雑さが増すにつれて、ソリューションを強化するためのより効果的な計算アーキテクチャが必要になります。

コンピューティングテクノロジーのこのような進歩は、現代の生活のほぼすべての側面にわたって、何百万もの機会を生み出すでしょう。 GlobeNewswireによると、世界の量子コンピューティング市場は2019年に5億710万ドルと評価されました。2030年までに650億ドルに達し、CAGR 56％で成長すると予測されています。北米とヨーロッパは、量子コンピューティング市場で78％以上を占めると予想されています。

量子システムが今日のコンピューターに取って代わるという意味ではありません。代わりに、それぞれに独自の長所と利点があるため、従来のスーパーコンピューターと一緒に動作します。

この概要記事では、量子コンピューティングの主要なアプリケーションのいくつかについて、幅広い可能性から言及しました。量子コンピューターが何のために設計されているかについてのより良いアイデアをあなたに与えるでしょう。

12。天気予報

量子コンピューターは、非常に複雑な気象パターンをマッピングするために使用できます。現在の気象システムとは異なり、より小さく、より具体的な地域の予報を提供できるため、農家は気象の変化に備えることができ、航空会社は混乱を最小限に抑えることができます。

IBMは、天気予報システムに多額の投資を行っています。ウェザーカンパニー、米国大気研究センター、米国大気研究大学連合と協力して、地域レベルで雷雨を推定できる優れたモデルを構築しました。

2019年、IBMはThe Weather Companyと共同で、IBMスーパーコンピューターを使用して世界中の数百万のセンサーからのデータを処理するGlobal High-Resolution Atmospheric Forecasting System（GRAF）を発表しました。

量子コンピューティングが実現可能になると、GRAFのようなシステムは、1時間ごとに数十億のデータを分析し、個々の雲や風の渦の形成などのマイクロ気象イベントを予測できるようになります。

11。サイバーセキュリティ

これらはすべて概算です

量子コンピューターは、今日の機械ではほとんど理解できない多くの問題を解決できるようになります。これには、インターネットのインフラストラクチャと機密データを保護する暗号化アルゴリズムの解読が含まれます。

たとえば、2048ビットの数値に基づくRSA暗号化は、安全なデータ伝送に広く使用されています。 2,000万キュービットの量子コンピューターは、8時間以内にそのような暗号化を破ることができると推定されています。

もちろん、量子コンピューティングの力を利用して、はるかに安全な暗号化システムを開発することもできます。マイクロソフトやグーグルを含む多くの企業は、すでに量子安全暗号化アルゴリズムに取り組み始めています。それらは現在、理論およびテスト段階にあります。主な課題は、これらの新しいアプローチを既存のインフラストラクチャに統合することです。

量子安全アルゴリズムは暗号化することになっています：

• 金融および銀行取引
• 軍と政府のコミュニケーション
• 企業ネットワーク
• クラウド内の医療記録と個人データ

10。次世代バッテリー

リチウムイオン電池は長い道のりを歩んできました。10年前はスマートフォンを1日中手に入れることができましたが、今では数百キロメートルを超える電気自動車に電力を供給できます。

ただし、既存のバッテリーよりも長持ちする、より強力で安価なバッテリーを作りたい場合は、いくつかのブレークスルーが必要です。 IBMとDaimlerAG（Mercedes-Benzの親会社）の研究者は、量子コンピューターがバッテリー内の化合物の挙動をどれほど効率的にシミュレートできるかをテストしています。

21キュービットの量子コンピューターを使用して、工業的に関連する4つの分子（硫化水素、水素化リチウム、硫化リチウム、硫化水素リチウム）の双極子モーメントをシミュレートすることができました。

キュービット状態を増加または改善すると、次世代バッテリー用のより大きくより複雑な化合物をテストできるようになります。この種の研究は、最終的に私たちをそこに導くための基礎的な仕事です。

9。ソーラーキャプチャ

量子ドット太陽電池|クレジット：クイーンズランド大学

量子ドット（量子力学による独自の電子的および光学的特性を備えたナノサイズの半導体粒子）は、太陽エネルギーを効率的に電気に変換することができます。これにより、二酸化炭素排出量を大幅に削減し、既存のエネルギー生成技術を改善することができます。

クイーンズランド大学のオーストラリアの研究者は、16％を超える電力変換効率を提供する柔軟で印刷可能な量子ドットをすでに開発しています。

硫化銀ビスマスナノ結晶などの無毒な量子ドット材料は、その豊富さと安全性のために広く研究されてきました。それらはまだ大規模に商業的に運用可能ではありませんが、一部の中小企業は量子ドット光起電製品の販売を開始しています。

8。きれいな肥料

今日、アンモニア肥料はハーバーボッシュと呼ばれる化学プロセスによって生産されています。高温高圧下で大気中の窒素と水素を結合します。このプロセスは大量のエネルギーを使用し、大量の温室効果ガスを放出します。

研究者が遷移金属のニトロゲナーゼメカニズムと挙動を詳細に知っていれば、肥料を製造するためのより効率的な触媒や、産業で必要とされる他のいくつかの重要な化学物質を開発できます。

良いニュースは、量子コンピューターがいつの日かニトロゲナーゼの主要な補因子（FeMo補因子）をモデル化し、そのメカニズムへの洞察を提供する可能性があることです。これは、化学者が窒素肥料を合成するためのエネルギー効率の高い工業プロセスを構築するのに役立ちます。

7。マテリアルディスカバリー

画像提供：Second Bay Studios / Harvard SEAS

量子コンピューティングは、重ね合わせやエンタングルメントなどの量子力学的現象に基づいているため、従来のコンピューターよりもはるかに簡単に他の量子システムを表すことができます。たとえば、量子機械は、分子のシュレディンガー方程式を解いて、許容されるエネルギー状態を計算できます。

従来のコンピューターでは不可能な複雑な分子をシミュレートする機能を提供します。一緒に、量子ハードウェアと量子アルゴリズムの開発は、理論的な化学を揺るがすことを約束します。

量子機械で量子ビットのノイズを処理することにより、研究者は、微調整された光学的および機械的特性を備えたより優れた材料を開発できます。

「量子ノイズキャンセル」技術の最近の進歩を考えると、次世代の材料は、試行錯誤によって正しい化学的性質を理解するのではなく、量子コンピューター上で設計される可能性があると言えます。

6。トラフィックの最適化

量子コンピューターは、脱炭素化の必要性の中で人口の増加と混雑によって提示される多くの課題を軽減します。それらの課題の1つは、交通規制です。

クォンタムテクノロジーを使用すると、渋滞を回避し、待ち時間を短縮できます。これは、バスやタクシーが乗客なしで長距離を移動する必要がなく、人々がタクシーを長時間待つ必要がないことを意味します。

フォルクスワーゲンは、トラフィックを最適化するための量子コンピューティングのライブ使用をすでに実証しています。その量子ルーティングアルゴリズムはD-Wave量子コンピューター上で実行され、リアルタイムで個別に最速の移動ルートを計算します。

このようなアルゴリズムは、移動するオブジェクト（バイク、車、人）と常に相互作用し、都市のモビリティシステム全体を強化することができます。これらは、最適化されたルーティング情報のために航空交通管制に実装することもできます。

「量子トラフィックの最適化」に取り組んでいるのはフォルクスワーゲンだけではありません。BMW、トヨタ、フォードを含むほぼすべてのモーターメーカーが、量子研究に投資しています。

5。マーケティングと広告

量子アルゴリズムは、購入行動に影響を与える関連付けのパターンを作成することで、より優れた広告を配信できます。これらのアルゴリズムは、ユーザーの閲覧履歴だけに基づいて広告を配信するのではなく、広告を見た後のユーザーの気持ちや、ブランドが顧客との長期的な関係を築くのに役立つ広告の種類に焦点を当てます。

たとえば、広告が楽しく、視聴者を笑わせたり気分を良くしたりする場合、それは強力なブランド広報を形成します。一方、退屈な広告や苛立たしい広告は逆効果になる可能性があります。

D-Wave Systems Inc.（Recruit Communication Ltdと共同で）は、すでに量子コンピューティングを広告、マーケティング、およびコミュニケーションの最適化に適用しています。目標は、複雑なデータをより短時間で分析し、Web広告分野の顧客と広告を照合する効率を最適化することです。

D-Wave Systemsはまた、組織が量子アニーリングを利用して、関連する広告でオーディエンスにリーチし、クリックスルー率（CTR）を向上させる方法についても説明しました。

4。財務モデリング

現代の市場は、存在する中で最も複雑なシステムの1つです。この文章を読むまでに、世界中のヘッジファンド、投資銀行、個人投資家は8000万ドル以上の株式を取引することになります。

機関投資家にとって、期待収益とそれに伴うリスクに基づいて、実りある投資の適切な組み合わせを見つけることは、市場で生き残るために非常に重要です。これには、株価に影響を与える可能性のある何千もの要因の分析が含まれます。多くの投資銀行は、詳細な分析のために従来のコンピューターで「モンテカルロ」シミュレーションを実行します。これには、膨大なコンピューティングリソースと時間がかかります。

量子コンピューターは、この種の確率的計算のために特別に設計されています。投資銀行は、量子の時流に乗ることで、ソリューションの品質を向上させるだけでなく、ソリューションの開発にかかる時間を短縮することができます。これらのビジネスは数十億ドルを処理するため、期待収益のわずかな改善でさえ、彼らにとって大きな価値があります。

最終的に、量子コンピューターは金融サービスを次のように支援します。

• 投資利益を増やす
• 自己資本要件を削減する
• リスクとコンプライアンスの特定と管理を改善する
• 新しい投資機会を開きます。

読む：世界にはどのくらいのお金がありますか？

3。創薬

生物学的システム内の遺伝情報の流れ

現在、製薬会社が新薬を発見して市場に出すまでには、数十億ドルと10年以上かかる。彼らは古典的なコンピューターで何億もの比較を実行します。ただし、これらのマシンの処理能力は非常に限られており、特定のサイズまでの分子しか分析できません。

41個の原子を含むペニシリンドラッグデザインを考えてみましょう。ペニシリン分子の基本状態のエネルギーを徹底的かつ正確にモデル化するには、観測可能な宇宙にある原子よりも多くのトランジスタを備えたデジタルマシンが必要になります。

この問題は量子コンピューティングで解決できます。量子ハードウェアとアルゴリズムがより容易に利用できるようになるにつれて、はるかに大きな分子を比較することが可能になります。これにより、医薬品開発の時間とコストを劇的に削減でき、研究者はさまざまな病気の治療につながる可能性のある新しい発見をより迅速に行うことができます。

ライフサイエンス業界では、量子コンピューターは、好循環で互いに補強し合う3つの主要なユースケースを可能にすることが期待されています。

• ゲノムと結果を関連付けて精密医療療法を開発する
• 小分子創薬の効率を高め、患者の転帰を改善する
• タンパク質フォールディング予測に基づいた新しい生物学的製品の構築

2。人工知能

Googleの量子機械

機械によって示される知性は、経験から学ぶという原則に基づいています。 AIのトレーニングに使用するデータセットが多いほど、AIはより正確になります。 AIの精度/強度は、数百万または数十億ものデータポイントの分析に依存しているため、量子計算の理想的な候補です。

特定のモデルでは、量子機械学習は従来の機械学習よりもはるかに効率的です。これは、特定の物理システムと学習システム、特に神経ネットワークの間の構造的および方法論的な類似性を調査する研究の分野にまで及びます。

人工知能は21世紀までは電気が20世紀までだったと言われています。 AIが別のAIを作成するのに十分な能力を備えている段階にすでに達しているため、その重要性は急速に高まります。

開発を加速するために、Googleはフォルクスワーゲンおよびウォータールー大学と協力して、量子機械学習モデルのプロトタイピング用のオープンソースライブラリであるTensorFlowQuantumを立ち上げました。 IBM、Microsoft、およびその他のテクノロジーの巨人も、量子機械学習に資金を注ぎ込んでいます。

読む：人工知能vs.機械学習vs.ディープラーニング

1。素粒子物理学

ヒッグス粒子を生成するLHCでの陽子-陽子衝突| CERN

おそらく、量子コンピューティングの最もエキサイティングで有用なアプリケーションは、新しい物理学を研究することです。素粒子物理学のモデルは非常に複雑であり、数値シミュレーションには大量のリソースと長い計算時間が必要です。

たとえば、CERNの大型ハドロン衝突型加速器での実験では、毎秒10億個の粒子衝突から、驚くべき1ペタバイト/秒のデータが生成されます。分析は、世界中の170のデータセンターで動作する100万個のCPUコアで実行されます。 2027年までに、CERNのデータを処理および分析するために必要な計算能力は50〜100倍に増加します。

そこで、量子コンピューティングが役に立ちます。これにより、物理学者は、原子核物理学、原子核の散乱、クォーク、および基本的な相互作用をシミュレートできます。

CERNはすでに量子コンピューターでIBMとの協力を開始しています。研究者は、「量子サポートベクターマシン」を使用して、教師あり量子機械学習を使用して、衝突データ内のヒッグス粒子イベントを特定する方法を確認しました。

別の研究チームは、クォークやグルーオンなどの素粒子間の相互作用を説明する量子コンピューターでの格子ゲージ理論のシミュレーションに成功しました。

読む：量子超越性とは何ですか？そして、なぜそれが重要なのですか？

全体として、量子コンピューティングは、多体物理学から分子エネルギー学に至るまで、さまざまな分野で進歩を遂げています。これにより、現在の技術が混乱し、研究者はこれまで解決しようとはしなかった問題に取り組むことができます。