量子コンピューティング：量子回路の複雑性を探る

現在のスーパーコンピューターでは再現できない計算タスクを実行できる量子プロセッサーのデモンストレーションを報告する論文が、Natureに掲載される。この実験は、量子プロセッサーがバックグラウンドノイズ（量子コンピューターの計算の正確性に影響を与える可能性のある妨害）による干渉にもかかわらず、複雑な計算を実行できる可能性についてより深く研究する一環である。

量子プロセッサーは、ノイズ（温度や磁場、あるいは宇宙からの放射線などの環境による妨害）に敏感であり、従来のスーパーコンピューターでは達成不可能な複雑なタスクのパフォーマンスを妨げる可能性がある。しかし、ノイズが量子回路のパフォーマンスにどのような影響を与えるかを正確に調査することは困難であった。

Alexis Morvanらは、量子プロセッサーが複雑なコンピューティング出力の領域に到達する経路を調査している。著者らは、ランダム回路サンプリングと呼ばれる方法を使用して、超伝導量子ビット（量子コンピューターの構成要素）の2Dグリッドの忠実度をテストしている。ランダム回路サンプリングは、従来のスーパーコンピューターと比較した量子コンピューターの性能を評価するためのベンチマークである。これらの実験により、2つのフェーズ間の移行が明らかになった。2番目の、いわゆる「低ノイズフェーズ」では、量子コンピューターが従来の比較よりも優れた性能を発揮できるほど、計算が十分に複雑であることが証明された。さらに、67量子ビットのSycamoreチップで従来の性能を超える性能が実証された。

この発見は、量子コンピューターの能力に対する理解を深めるものである。
 

Morvan, A., Villalonga, B., Mi, X. et al. Phase transitions in random circuit sampling. Nature 634, 328–333 (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07998-6

doi:10.1038/s41586-024-07998-6

「Nature 関連誌注目のハイライト」は、ネイチャー広報部門が報道関係者向けに作成したリリースを翻訳したものです。より正確かつ詳細な情報が必要な場合には、必ず原著論文をご覧ください。

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