AWS調査、量子アルゴリズムとアプリケーションを紹介

AWS調査、量子アルゴリズムとアプリケーションを紹介としてHPCワイアが伝えています。難しいので本文の訳ですが、詳しいことは本サイトをご覧ください。

量子ハードウェアの開発者たちが、今日の初期の量子コンピュータの改良（スケールやエラー訂正）を着実に進めている一方で、量子アルゴリズムやアプリケーションの開発者たちも、その取り組みを加速させている。本日、AWSは新しい研究-量子アルゴリズム-を発表した：アプリケーションとエンドツーエンドの複雑性に関する調査 – 初期の量子コンピューティング・ユーザーを支援することを目的としている。

これは、量子コンピューティングの初期の探求者が利用可能なツールのバスケットを増やすための素晴らしいリソースです。また、量子アルゴリズムやアプリケーションの開発が着実に進んでいることを示すものでもある。NISQ（ノイズの多い中間スケール量子）装置で早期の量子アドバンテージ（QA）を実現し、最終的にはフォールトトレラント量子コンピュータが登場すれば、かなりの数の量子アルゴリズムやアプリケーションが利用可能になるようだ。

もちろん、QA達成のスケジュールについては議論がある。IBMとIonQの両社は、先週のHPC & AI on Wall Streetカンファレンスで、NISQデバイスの早期QA達成には24～36カ月が目標になりそうだとアピールした。いずれわかるだろう。完全なフォールトトレラント量子コンピュータは、数年先と予想されている。

「AWSの量子研究者であるSam McArdleとAlexander Dalzellは、本日のブログで「本調査の主な焦点は、フォールトトレラント量子コンピュータが利用可能になった後、長期的に顧客価値を生み出す可能性が最も高い量子アルゴリズムである。AWSはまた、このサーベイの全文を掲載したプレプリント論文をarXivに投稿した。

このサーベイはwikiのような形式で書かれており、上に示した各ステップをモジュール化して扱うことを推奨している。サーベイ文書は以下の部分に分かれている：

量子化学、物理学のいくつかのサブフィールド、最適化、暗号解読、微分方程式の解法、金融、機械学習などの応用分野。これらのセクションでは、これらの分野における顧客のハイレベルな目標や、量子計算が適用可能な具体的な計算タスクについて詳述している。各分野について、実際に解決されたエンド・ツー・エンドの問題を特定し、問題を解決するためにどのアルゴリズム・プリミティブが使用されたかを議論し、解決策の全体的な複雑さを収集する。また、同じ課題に対する最新の古典的解法についても論じている。量子コンピュータが価値を提供できるのは、これらの古典的解法よりも優れている場合のみであるため、これは重要である。
量子線形代数、ハミルトニアンシミュレーション、量子線形システムソルバー、振幅増幅、位相推定などのアルゴリズムプリミティブ。これらのプリミティブは量子アルゴリズムの構成要素である。これらのプリミティブは、抽象化されたモジュール方式で組み合わせることができるが、プリミティブを使用する際には、設計者が注意しなければならない点がある。本サーベイでは、プリミティブの仕組み、必要なリソースの定量化、そしてこれらの重要なニュアンスについて説明する。
フォールト・トレラント量子計算本サーベイで取り上げるアルゴリズムは、一般的に既存のノイズの多い中級量子デバイスではうまく実行できないため、本サーベイでは、これらのアルゴリズムには耐故障実装が必要であることを前提としている。フォールトトレランスは量子計算に大きなオーバーヘッドをもたらす。本サーベイでは、フォールトトレラントなアルゴリズムの実装方法に関する理論や主要な提案をレビューし、完全なエンドツーエンドのリソース解析のための関連オーバーヘッドの計算方法を説明する。
McArdleとDalzellは次のように書いている。”様々な問題に対して量子アルゴリズムを分析し最適化する際、最も有用な洞察や知識の断片が、異なる量子アルゴリズムやアプリケーションに複数回現れることがわかりました。

“私たちは、この情報を一箇所に集めることにしました。合理的でモジュール化されたこの調査によって、新しい量子アルゴリズムを迅速に理解し、分析できるようになりました。この調査をコミュニティと共有することで、他の研究者が量子アルゴリズムをエンド・ツー・エンドで見ることができるようになることを願っています。最終的には、この研究が我々のチームの研究を超えて発展し、量子コンピューティング・コミュニティにとって重要なリソースとなることを願っています。”

下の図は、アルゴリズムやアプリの開発全体を表したブログの図である。

McArdleとDalzellは、より具体的な例についても説明している。
以下はその抜粋である：

「ここで、tはエネルギーに対する運動論的寄与の強さ、Uは同じ格子サイトを占めるフェルミオン間の「オンサイト」相互作用の強さである（各サイトは最大2個の電子を持つことができる）。フェルミ・ハバード模型に関する背景情報は、サーベイ[1]のセクション1.1に記載されている。

「そのセクションで説明されているように、この顧客のユースケースは以下のワークフローで取り組まれています：

1.計算タスクを定義する：計算タスクの定義：目標は、熱力学的極限における基底状態のエネルギー密度を計算すること、つまり、極限N→∞においてE=(GSE)/Nを精度εで推定することである。これは、次第に大きくなるL×L格子（N = 2L2）のエネルギー密度を計算し、外挿を行うことによって達成される。
2.計算タスクを解く高レベル量子アルゴリズムを構築する：基底状態との重なりが十分に大きい初期状態を用意し、量子位相推定を行って基底状態のエネルギーを測定することで、この課題を解くことができる。これらのステップに必要なリソースについては、本サーベイの他のセクションの助けを借りながら、以下で詳しく説明する。
3. フォールト・トレラント実装サーベイ第25-27章では、フォールトトレラント量子計算を扱っており、サーフェスコードアーキテクチャ（超伝導量子ビットハードウェアプラットフォームと互換性のあるアーキテクチャの一般的な選択）でアルゴリズムを実行するために必要なリソースの概算を可能にする経験則を提供しています。
4.計算結果の処理：図2から、20×20サイト（N=800）までのサイズのシステムに対して、10個のエネルギー値が必要であることがわかります。システムサイズが無限大の場合の推定値を決定するために、外挿が実行される。前のステップで決定されたリソースの見積もりと合わせて、この問題の総コストの見積もりが得られます。”これらのステップは図3に示されており、色分けは調査のどのセクションに各コンポーネントの関連情報が含まれているかを示している。”

今日のQCの欠点を認識し、AWS Braketの拡大する製品ポートフォリオを使用するための売り込みを行っている。

AmazonのAWSで量子コンピューティングが利用できる模様

“量子ハードウェアは、このブログ記事や調査で議論されたフォールトトレラント量子アルゴリズムを実行する能力はまだありません。研究者と顧客は、量子エラー訂正をサポートするデバイスを開発する一方で、NISQアルゴリズムを模索している。としています。