Google、新手法で量子コンピューティングのエラー率を40分の1に削減

Google Quantum AIは、同社のWillowプロセッサを用いて、量子コンピューティングにおけるエラーを削減する新技術を実証しました。³ この「マジックステート栽培」と名付けられた手法は、エラー発生率を栽培を行わない場合と比較して約40分の1にまで低減させることに成功しました。³ この40分の1という削減率は、ITmediaなどのメディアでも報じられています。⁶ この重要な研究成果の詳細は、科学誌「Science」に論文として掲載されました。³

この栽培プロセスは、まず量子チップ上の限定された領域に、ノイズを含む初期状態を複数用意することから始まります。³ 次に、同期化された測定技術を駆使して、これらの状態を一つずつ検査し、欠陥のある試行を特定します。³ 検査の結果、不完全と判断された状態は、プロセスから完全に破棄されます。³ この厳格な選別手順を通過した状態のみが、後続の処理のために保持されることになります。³

この選別プロセスは非常に厳しく、最初の試行のうち、検査を通過して次の段階に進むことができたのは全体の約8%に過ぎませんでした。³ 検査に合格したこれらの高品質な状態は、より大規模で堅牢なエラー訂正符号の内部へと転送されます。³ この実験を通じて、T状態と呼ばれる特定の量子状態において、99.99%という極めて高い論理的忠実度が達成されました。³ この数値は、栽培法が非常に質の高い量子状態を生成できることを示しています。³

マジックステートは、将来の汎用量子コンピュータを動作させる上で、継続的に供給されなければならない基本的な構成要素です。³ その利用における大きな制約は、一度計算に使用されると、その状態は消費されてしまい再利用が不可能である点です。³ さらに、エラー訂正が施された高品質なマジックステートを生成するプロセスは、計算資源を著しく消費します。³ 場合によっては、量子コンピュータが持つ総容量の実に95%が、このマジックステート生成のためだけに費やされることもあります。³

Googleの研究チームは、このマジックステート栽培という手法を、2024年に初めて理論的なアプローチとして提唱していました。³ 当時、この概念は、マジックステート生成に伴う莫大なリソースコストの問題を克服するための有望な解決策として位置づけられていました。³ 今回の実験は、その理論が初めて実際の物理的なハードウェア上で実証された記念すべき成果であると、サンダー・ピチャイ氏は述べています。³

今回の研究報告には、マジックステート栽培の成功に加えて、別の重要な技術的実証も含まれています。³ 研究チームは、性質の異なる2種類のエラー訂正符号の間で、量子状態を安全に移動させることにも成功したのです。³ 具体的な操作として、距離3のカラーコードで保護された量子状態が、距離5のサーフェスコードへと転送されました。³ このコード間の状態移行は、「グラフト」と呼ばれる特殊なプロセスを通じて実現されました。³

Googleのサンダー・ピチャイ氏は、この技術が理論上の存在から物理的なハードウェア上での実証へと移行した初の事例であることを特に強調しました。³ しかし、同社自身も、この手法がより大規模な量子コンピュータシステムにおいても同様に機能するかどうかは、今後の検証が必要であると慎重な姿勢を示しています。³ Googleは、実用化に向けては、まだ解決すべき技術的な課題が残されていることも公式に認めています。³

この量子コンピューティングに関する発表は、同時期に報じられたGoogleの他の大規模プロジェクトとは無関係であることを明確に区別する必要があります。³ 例えば、ある報道では、Googleがインドのヴィシャーカパトナムにおいて、1ギガワット規模の巨大なデータセンターの建設に着手したことが伝えられました。⁴ このデータセンター計画は、今回の量子技術の実証とは全く別の事業です。³⁴

同様に、GoogleがPJMインターコネクションの管轄地域で、100メガワットの仮想発電所に資金を提供するという別の報告も、今回の件とは関連がありません。⁵ このエネルギー関連の投資は、量子コンピューティングの研究開発とは切り離された、独立したプロジェクトです。³⁵ これらの報道は、それぞれ異なる事業に関するものであり、量子研究の成果を評価する上での直接的な証拠とはなりません。³