理研の量子計算機「黎明」が56量子ビットに AIと組み合わせて試用
ニュースの要点
理化学研究所と米クオンティニュアムは11月10日、理研の量子コンピューター「黎明」を56量子ビットのH2へ更新したと発表しました。本格運用前の試用で、量子計算とAIを組み合わせ、材料や生体分子を調べる研究を進めています。
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理研で稼働してきた黎明を、クオンティニュアムのH2に更新しました。量子ビットは量子コンピューターの計算の基本単位です。H2では56個が互いにつながり、研究者が扱える計算の範囲が広がります。
試用中の研究の一つでは、黎明が作ったデータをスーパーコンピューター「ROQUO」でAIに学ばせ、材料がどのように磁気を帯びるかを予測しています。理研によると、従来の計算だけで作ったデータを使う場合より正確に予測できる可能性が、初期の結果から見えています。
もう一つの研究は、黎明と「富岳」、ROQUO上で動くAIを組み合わせ、複雑な生体分子の動きを調べることを目指しています。今回の覚書では、国内の大学や企業と量子計算中の誤りに強い機械を開発する方針も示しました。
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要点
理研の「黎明」は56量子ビットのH2になり、量子計算とAIを組み合わせる二つの研究に試用されています。
「黎明」は原子や分子の世界を調べる計算機
量子コンピュータは、原子などのとても小さな世界で働く性質を計算に使う装置です。理研にある「黎明」は、「H2」という機種への更新を終えました。計算を担う基本単位の量子ビットを56個備え、より複雑な物質の状態を調べる研究に使います。
特徴は、56個のうち、どの2個を選んでも直接組み合わせて計算できる「全結合」という仕組みです。量子ビットの配置による制約が小さく、研究したい問題に合わせて計算を組み立てやすくなります。
量子計算で得たデータを、AIの学習に使う
運用開始前の試用では、「黎明」で得たデータを使い、スーパーコンピュータ「ROQUO」でAIを学習させています。調べているのは、物質が磁石としてどのような性質を示すかという磁性です。量子コンピュータとAIを組み合わせ、物質の性質を予測する方法を試しています。
初期の結果では、通常のコンピュータによる計算データだけを学んだAIや、量子コンピュータ単体よりも、正確に予測できる可能性が示されました。理研は、この研究が強い磁場を使うMRI検査装置などの材料開発につながると期待しています。
生体分子の研究は、太陽電池にもつながる
もう一つの研究対象は、生物の体を構成したり、体内で働いたりする生体分子です。「黎明」とスーパーコンピュータ「富岳」、ROQUO上のAIを組み合わせ、複雑な分子を大きな規模で精度よく計算することを目指します。
例えば、光を受けた分子がどう変わるかを詳しく理解できれば、太陽の光をより効率よく電気に変える材料を考える手掛かりになります。生体分子を調べる研究の応用先として、太陽電池の設計も見据えています。
計算機の改良と、企業が使える環境づくりへ
理研とクオンティニュアムは、日本の大学や企業と協力し、計算中の誤りを見つけて直しながら動く量子コンピュータの開発に取り組む方針です。これを「誤り耐性量子コンピュータ」と呼び、大きな計算を正しく進めることを目指します。
さらにソフトバンクを加えた3者は、多数の計算機を集めたAIデータセンターと量子コンピュータをつなぐ方法を検討します。研究者だけでなく、企業や公共機関も高度な計算を利用できる環境を目指した取り組みです。
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- 量子ビット
- 量子コンピューターが情報を扱う基本単位です。
本誌の考察
家の屋根に載る材料を、量子計算とAIで探す未来
今回注目したいのは、量子計算の結果をAIの学習に使っている点です。材料の性質を量子コンピュータで調べ、そのデータからAIが予測する方法を学びます。この研究が進めば、研究者は複雑な物質を一つずつ計算する作業と、AIで多くの候補を比べる作業を組み合わせ、試作したい材料を絞り込めるようになるかもしれません。
その先には、家の屋根に載る太陽電池が変わる未来を想像できます。光を受けた分子の動きを詳しく調べ、発電に適した材料を見つけ、長持ちする製品へ仕上げる。こうした開発が実れば、同じ広さの屋根で今より多くの電気をつくれる可能性があります。家を建てる人にとっては、小さな屋根でも家庭で使う電力を多くまかなえるという、身近な選択の変化になります。
AIデータセンターとの連携は、こうした材料探しに参加できる企業を増やす可能性があります。利用料金や操作方法が小さな開発チームにも扱いやすくなれば、企業は量子コンピュータを自社に置かずに計算を頼めます。地域の部品メーカーが、取引先から求められた性質に合う材料を調べ、試作品を提案する場面も考えられます。
材料の候補を計算で選べるようになると、実物を作って確かめる仕事との往復も変わりそうです。研究者が候補を選び、工場で加工しやすさや耐久性を調べ、その結果を次の計算に生かします。量子計算を使える人が増えれば、身近な製品を改良するアイデアを試せる場所も増えるでしょう。
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