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この記事は、AI関連ニュースメディアQuantumBit（WeChat ID: QbitAI）の許可を得て転載しています。転載の許可については、元の情報源にお問い合わせください。 アリババは12月23日、アリババクラウド量子開発プラットフォーム（ACQDP）をリリースし、自社開発の量子コンピューティングシミュレータ「Taizhang 2.0」と一連の量子応用事例をオープンソース化しました。これにより、量子ハードウェアの設計、量子アルゴリズムのテスト、そして材料、分子発見、最適化問題、機械学習への応用検討において、実務家による強力な支援が実現します。 ここ数年の量子チップの進歩により、量子コンピューティングの実用化への道筋を取り巻く不確実性はさらに減少しました。しかし、システム規模の拡大に伴い、量子システムやアルゴリズムのテストと検証はますます困難になっています。従来のシミュレーションは基本的なツールですが、固有の限界があります。例えば、現在のストレージ技術では、最大60量子ビットの量子状態しか保存できません。Alibaba Cloudの量子開発プラットフォームは、独自の分散テンソルネットワーク収縮アルゴリズムを提案し、量子回路シミュレーションに新たな方向性を拓き、他の手法よりも大規模なシミュレーションを可能にしました。 DAMOアカデミー量子研究所は、長年にわたり量子コンピューティングの古典シミュレーションにおいて国際的なリーダーであり続けています。これまで、同研究所が独自に開発した「TaiZhang 1.0」は、テンソルネットワークの縮約のための独自の動的分解法を提案し、量子回路シミュレーションのコストを大幅に削減し、学界と産業界で広く採用されています。今回、オープンソースのカーネル量子エンジン「TaiZhang 2.0」は、アルゴリズムのさらなる革新を通じて、リソース消費をさらに大幅に削減します。 今年5月、同研究室は「TaiZhang 2.0」を用いて、Googleが2019年に主張した「量子超越性」に使用された量子回路のシミュレーションを行い、従来計算では1万年以上かかるタスクを20日間で完了させることに成功しました。これは、他の最良解と比べて4桁もの改善です。業界の専門家は、ハードウェアリソースのさらなる最適化、特にGPU効率の向上により、このアルゴリズムはシミュレーション時間を2日未満に短縮できる可能性があると見積もっています。この一連の研究は、学術界に量子コンピューティングと従来コンピューティングの境界を再考させるきっかけを与えました。 ACQDPには、DAMOアカデミー量子ラボが開発した量子アルゴリズムとアプリケーションも含まれており、数万量子ビット（4層、3次）の量子近似最適化アルゴリズムシミュレーションや、実験的ノイズモデルに基づく誤り訂正符号の性能シミュレーションをサポートしています。これにより、理論解析だけでは解決できない実験的および評価上の問題を解決できます。このオープンプラットフォームを基盤として、量子コンピューティングの研究者は、様々なシナリオに合わせてアルゴリズムをカスタマイズし、シミュレーション効率をさらに向上させることができます。開発された手法とアルゴリズムは、量子コンピュータの実現を促進し、量子コンピューティングの実用的利点を生み出すことが期待されます。 「量子コンピューティングの実現は極めて困難です。学術界と産業界が力を合わせ、ボトルネックを克服し、イノベーションを加速させる必要があります」と、DAMOアカデミー量子研究所所長のShi Yaoyun氏は説明した。「オープンな研究は量子時代の到来を加速させるのに役立ち、お客様と社会に量子コンピューティングサービスをできるだけ早く提供するための最善の戦略でもあります。」 彼によると、DAMOアカデミー量子ラボは今後、研究成果をさらにオープンソース化し、オープンな研究協力者に無料で提供していく予定だ。チームは、主流の量子ビットとは異なるフラクソニウムという量子ビットの研究に注力しており、近い将来、最新の研究成果を一般公開する予定だ。
写真キャプション: DAMO アカデミーの量子研究所の科学者たちが量子コンピューティング装置のデバッグを行っている。 |
