Executive Summary
- 量子コンピューティングは量子力学を活用して、従来のコンピューターやスーパーコンピューターでは不可能な方法で情報を処理し、物理システムや化学システムのシミュレーションにおいて特に優位性を発揮します。
- 量子コンピューティング研究においては学術論文が特許を大幅に上回っていますが、近年の特許急増は、特に超伝導量子ビットやスピン量子ビット技術における商業活動の加速を示唆しています。
- 量子ビットの材料環境は、元素シリコン、III-V族半導体、ダイヤモンド、アルミニウム、希土類金属にまで及びます。
- 量子ハードウェアは、ラボのプロトタイプから初期の商用およびクラウドアクセス可能なプラットフォームへと移行しており、世界の量子コンピューティング市場は2030年までに40億ドルに達すると予測されています。
量子コンピューティングは量子力学の原理を応用しており、従来のコンピューティングよりもはるかに強力であるため、より複雑な問題を解決できます。この形式のコンピューティングは、特に以下の分野で優れた能力を発揮します。 物理システムのモデリング、これにより化学や材料科学において価値をもたらします。
量子コンピューターは 革命をもたらす 可能性があります。何十億もの潜在的な候補をシミュレーションすることで創薬を加速し、病気の治療に貢献します。また、室温超伝導のような特定の特性を持つ新しい材料候補をスクリーニングすることも可能です。さらには、世界中の気象モデルを瞬時に計算し、既存の予報を過去のものにする可能性さえあります。量子コンピューティングはどのようにしてこれらすべてを実現するのでしょうか。その答えは、一般的なコンピューティングである古典的コンピューティングとの違いにあります。
私たちがノートパソコンやスマートフォンで利用しているこの種のコンピューティングは、0または1の確定したバイナリ状態で存在するビットを持つチップを使用しています。スーパーコンピューターは、これらの状態を並列に積み重ねて大量のデータを処理するもので、データセンターで使用されています。
量子コンピューティングでは、量子ビット（qubit）が0、1、またはその両方の状態（重ね合わせ）で存在できます（図1を参照）。これらは量子処理ユニット（QPU）と呼ばれるチップ内で動作します。これにより、多くの可能な解決策を同時に探索することが可能になります。古典的コンピューティングとは異なり、量子コンピューティングは進化し続ける技術と概念の複雑で困難な分野であり、どのタイプの量子ビットが最適かという点において、まだ明確な「勝者」は存在しません。
量子コンピューティングについては、長年にわたり議論や理論化が行われてきました。この分野はまだ初期段階にありますが、その技術は研究機関や民間企業へと拡大しています。私たちは、 CAS Content CollectionTM（科学情報の最大規模の人間によるキュレーションリポジトリ）を分析し、過去25年間の量子コンピューティングの発展状況をより深く理解しました（図2を参照）。
学術論文が特許を上回っていることがわかりました。しかし、最近では特許の数が急増しており、今後数年間でさらなる急増が予想されます。量子コンピューティングの仕組みと、どのような材料がこの進歩を可能にしているのかを探ってみましょう。
量子コンピューティングの手法
量子コンピューティングにはいくつかの異なるアプローチがあり、それぞれに独自の手法と応用があります。これらの手法は、使用される量子ビットの種類を決定する上で重要な役割を果たします。
- ゲートベース の量子コンピューティングは、ユニバーサル量子コンピューティングとも呼ばれ、最も広く追求されている手法です。本質的には、量子ビットに与えられる一連の命令やレシピのようなものです。実際には、ゲートは精密に制御された物理信号を通じて量子ビットの状態を変換するユニタリ演算です。半導体スピン量子ビットはマイクロ波電磁パルスを使用して制御され、トラップイオン量子ビットは通常、精密に調整されたレーザービームを使用して制御されます。これらの制御信号が量子ゲートを実装し、計算を可能にします。ゲートや信号が量子ビットを操作することで、問題を解決するための計算が実行されます。
- 断熱 量子コンピューティング は、計算中システムが基底状態に留まる、より制御されたプロセスに従います。これは、最適化問題や、長時間の計算中に量子コヒーレンスを維持する上で利点となります。
- 対照的に、 量子アニーリング は、量子ビットを高エネルギーの重ね合わせ状態で開始し、システムを徐々に低いエネルギーの基底状態（最適解を表す）へと向かわせるという異なるアプローチをとります。このアプローチは、組み合わせ最適化問題、スケジューリング、機械学習タスクに有効ですが、ゲートベースの論理演算ほど汎用性は高くありません。システムを重ね合わせ状態で開始する利点は、量子トンネル効果と呼ばれる別の現象を適用できることにあります。これにより、システムは古典的には到達不可能な他の状態にアクセスできるようになります。その結果、システムは広範な状態の重ね合わせにアクセスでき、真のエネルギー最小値を見つける可能性が高まります。
- 測定ベースの 量子コンピューティング は、すべての量子ビットが高度にエンタングルしたリソース状態（クラスター状態など）にある状態でシステムを開始しますが、その後、1つの量子ビットが測定されます。この最初の測定により、他のすべての量子ビットが反応し、次に測定すべき量子ビットを決定する助けとなります。量子ビットの測定は、すべてが測定されるまで順次行われます。その目的は一見奇妙に思えるかもしれませんが、統計的問題や量子特性の問題など、いくつかの種類の計算には理想的です。
- 確率的計算では、開始時に量子ビットの全セットが動作している必要があり、その後に最終的な結果が得られます。
- 複雑な量子干渉計算では、特定のシステム上で同時に多くの干渉が発生し、それらがすべて相互作用している可能性があります。これらはすべて同時に反応するため、順次計算することは不可能であり、測定ベースのアプローチがこのような問題には理想的です。
- 最後に、 トポロジカル 量子コンピューティング は、エニオンと呼ばれるエキゾチックな粒子とトポロジカル特性（表面および構造特性）を活用して、本質的にエラー耐性のある量子状態を作り出す、新たなフロンティアです。エニオンは二次元システムのみに存在する準粒子の一種であり、表面上で操作するのに理想的な粒子です。実用的なデバイスにとって最も好ましいエニオンは、 マヨラナゼロ モード（MZM）と呼ばれます。他の形式の量子コンピューティングとは異なり、これらのトポロジカルなエニオン状態は局所的なノイズやデコヒーレンスに対して本質的に耐性が高く、組み込みのエラー抑制機能を提供します。
量子ビットの種類
超伝導量子ビット は最も汎用性が高く、いくつかの量子コンピューティング手法をサポートしています。これらは低温で電気抵抗ゼロで電気を伝導し、 ジョセフソン接合を利用します。これは非線形性を提供する回路の一種であり、回路が離散的で制御可能な量子状態を持つことを可能にします。
これらは高速なゲート操作と強力な結合により、ゲートベースの量子コンピューティングに優れています。超伝導量子ビットの2つの特定のサブクラスには、IBM、Google、Rigettiが一般的に使用しているシャントコンデンサを備えたジョセフソン接合であるトランスモン量子ビットと、磁束によって制御されるジョセフソン接合である磁束量子ビットが含まれます。トランスモン量子ビットは、最適化問題に必要なエネルギー地形を容易に作成できるため、D-Waveの量子アニーラーで使用されています。
どちらのタイプの超伝導量子ビットにも異なる利点があります。例えば、トランスモンはノイズ感度が低く製造の拡張性に優れており、磁束量子ビットは強力な調整可能性と十分に分離されたエネルギー準位を持っています。超伝導システムは、断熱量子コンピューティングにも適しています。
トラップイオン 量子ビット は、優れたコヒーレンス時間と高忠実度の操作を提供するため、ゲートベースの量子コンピューティングに適しています。これらの量子ビットは、電磁場を使用して空間に浮遊させたイオンであり、その量子状態を制御および操作することができます。IonQやHoneywellのような企業は、汎用量子計算にトラップイオンを活用しており、原子を量子ビットとして使用するため、特に原子や分子システムの量子シミュレーションに優れています。
光量子ビット は、測定ベースの量子コンピューティングに独自の地位を占めています。なぜなら、それらは 情報を使用する からです。この情報は、室温でコヒーレンスを維持し、容易に測定できる個々の光子にエンコードされています。XanaduやPsiQuantumのような企業が、光学的アプローチに注力しています。
スピン 量子ビット は、量子ドットやその他の固体システムにおいて、ゲートベースの量子コンピューティングのためにますます重要になっており、Intelのような企業がシリコンスピン量子ビットに多額の投資を行っています。これらのシステムは、量子ビット自体がスピンであるため、材料科学のアプリケーションにとって魅力的です。従来の製造プロセスとの互換性があるため、拡張可能な量子プロセッサとして有望ですが、現在は制御とコヒーレンスの面で課題に直面しています。
トポロジカル量子ビット は、主に 耐故障性 を目的として設計された、非常に専門的なアプローチです。MicrosoftのMajorana 1チップを用いたアプローチは、電子の数を1の差まで正確にカウントする複雑なカウント手法であり、その差が従来の計算における0または1に相当します。これは、超伝導ナノワイヤから生成された量子状態をチップに埋め込まれた量子ドットの状態と結合し、その状態をマイクロ波で読み取ることで実現されます。その波には、ナノワイヤの量子状態の痕跡が含まれています。現在までにトポロジカルチップを実現したのはMicrosoftのみですが、達成までに約40年を要しました。
量子コンピューティングの手法と量子ビットのタイプは密接に関連しており、各企業がどのようなアプローチを用いて独自の量子コンピュータを構築しているかを確認できます（図3を参照）。
また、CAS コンテンツのコレクションにおける、5つの主要な量子ビットタイプに関連する量子ビット研究についても調査しました。 CAS SciFinder® を使用して、世界中の情報源から化学および関連する科学データを集約した結果、超伝導量子ビットおよびスピン量子ビットに関する出版物が著しく増加していることがわかりました（図4を参照）。
残りの3つの量子ビットタイプ（光子、トラップイオン、トポロジカル）は、出版活動が比較的少ないニッチな研究分野です。全体的な傾向として、これまでは超伝導量子ビットとスピン量子ビットが量子コンピューティングの研究分野を支配してきましたが、Microsoftによる最新の開発により、今後数年間でトポロジカルの傾向が変化する可能性があります。
図4に示された出版トレンドは、世界中の情報源から化学および関連する科学データを集約する CAS SciFinder を使用して分析されました。 同様のトレンドを調査している研究者は 、人工知能を活用した検索機能にアクセスして、特定の研究分野におけるパターンを特定することができます。
量子ビットは何の材料から作られているのか？
量子ビットがどのような材料から作られているかを分析し、最も顕著な物質をクラス別に分類しました（図5Aを参照）。元素シリコン（Si）およびシリコン合金（Ge,Si）が、 主要素材 は、基板、ヘテロ構造層、半導体インターコネクト、およびシリコンベースの材料としての有用性から、文献数においてそれぞれのクラスで上位を占めています。 量子ドット。
アルミニウムも、超伝導量子ビット研究の発展により広く普及しています。例えば、Googleの以前のSycamore量子チップやMicrosoftのMajorana 1チップでは、超伝導体として使用されています。
他にも多くの無機材料が存在しており、特に周期表の13族および15族に関連するIII-V族半導体タイプ（ヒ化ガリウム、ヒ化アルミニウムガリウム、ヒ化インジウム、ヒ化ガリウムインジウムなど）が挙げられます。これらのヒ化物材料は、特定のエネルギーを持つ光子を単一の量で生成する能力に優れており、単一光子源とも呼ばれます。このため、フォトニック量子ビット、特に量子ドットベースのフォトニック量子ビットにおいて有用です。最近の進歩では、以下の用途にも使用されています。 スピン量子ドット量子ビット。
ダイヤモンドは炭素の同素体であり、そのユニークな構造から文献で広く取り上げられています。核物理学の観点から見ると、炭素原子は固体で変形しない格子内に配置されており、特定の金属や同位体で炭素を置換することで、ダイヤモンドは量子ビット研究のモデル基板として機能します。
文献にポリマーが登場することは意外に思われるかもしれませんが、これらは量子ビットのコンポーネント用ではなく、筐体用です。ポリマーには不純物や固体欠陥が多すぎるため、商用QPUの量子ビットとして使用することはできません。しかし、ポリメタクリル酸メチル（PMMA）は透明で割れにくいプラスチックとして広く使用されており、ポリテトラフルオロエチレン（PTFE）はその化学的・機械的耐性から使用されています。
私たちの分析では、非常に高価な希土類金属（REM）の存在も明らかになりました。 埋蔵量の少ない金属。これらは、従来のコンピュータチップのメモリコンポーネントや、マイクから高度な画像診断装置までさまざまな用途の磁石など、多くのマイクロエレクトロニクス技術に不可欠です。
REMとその相対量は図5Bに示されており、特許およびジャーナル文献の総数に対して算出されています。上位5つのREMは、降順でイッテルビウムの同位体Yb-171（35.9%）、元素イッテルビウムYb（12.5%）、エルビウムEr（12.2%）、ユウロピウムEu（7.1%）、ネオジムNd（6.8%）です。普及率の低いREMには、プラセオジム、ガドリニウム、イッテルビウム-174、ジスプロシウムが含まれ、それぞれ5.4%以下です。その他（5%）は、カウント数の低いさまざまな同位体やイオンを指します。
Yb-171は、長いコヒーレンス時間、狭い光学遷移、安定した核スピン特性を持つため、量子ビット種として広く使用されています。例えば、eleQtron社やIonQ社がトラップイオン型量子コンピュータで使用しています。元素イッテルビウム（Yb）も、環境ノイズを低減する深く遮蔽された4f殻電子により、高コヒーレンスな量子ビットを提供します。Atom Computing社は、中性原子量子コンピュータにおけるYbの使用を特許取得しています。Huawei Technologies社は、光学的な読み取りを可能にするナノファイバーを備えた量子コンピューティングシステムを設計しており、マックス・プランク研究所は、高度な光トラップ状態におけるYbの使用を特許取得しています。
エルビウム（Er）は、シカゴ大学を含むいくつかの研究機関において、通信波長（1.5 μm）で直接動作する分子量子ビットとして使用されており、スピンと光子インターフェースを橋渡ししています。これにより、将来の量子ベースのインターネットに向けた既存の光ファイバーインフラストラクチャとの直接的な統合が可能になります。河南大学は、量子ベースの光源としての使用について特許を取得しています。Quantum Source Labs社は、これらをフォトニック量子ビットの一部として特許を取得しています。
EuとNdはどちらも、量子メモリコンポーネントに理想的な優れた磁気特性を示します。イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校では、保存時間を最大800ナノ秒まで向上させる最近の進歩があり、ウォーリック大学では、希土類ドープレーザー結晶コンポーネントとしてダイヤモンド基板にEuを埋め込む研究が行われています。米海軍は、量子もつれフォトニック量子ビットにおけるNdの使用について特許を取得しています。
現在および将来の量子コンピューター
量子コンピューティングは現在、学術研究が実際の商用製品へと移行する段階にあります。表1は、主要企業の量子コンピューターおよび量子クラウドサービスにおける量子ビットの種類と数、ならびに一般公開状況を詳述したものです。
Microsoft（Majorana 1）、Google（Sycamore、Willow）、Amazon（Ocelot）はすべて独自のQPUを開発していますが、共同パートナーシップ以外で一般利用できるものはありません。対照的に、IBM、D-Wave、Rigetti、Quantinuum、IonQはすべて、クラウド経由で量子コンピューターへのアクセスを提供しています。Origin Quantumは、人工知能統合オプションを備えた独自のクラウドベースQPUを保有しています。Xanaduはクラウド専用のQPUを開発した一方、IntelとPsiQuantumは現在、スタンドアロン型のQPUを提供しています。
量子ビットに関して、PsiQuantumはオーストラリア、米国、英国の3カ国に施設を建設し、約100万量子ビットをオンライン化しようとしており、D-Waveは現在、1台あたり4400以上の量子ビットシステムを備えたQPUを提供していると主張しています。AmazonのOcelot（具体的にはAmazon Web Service、AWS）の量子ビットはチップあたりわずか5量子ビットですが、量子ビットの位相と振動子強度に焦点を当てることでスケーラブルになるよう設計されています。
これらの実世界の量子ビットシステムは、科学が単に研究されているだけでなく、テストや民間パートナーシップの枠を超えて開発されていることを示しています。一部の企業は、これらの量子コンピューターの一部をリアルタイムで一般に利用できるようにするサブスクリプションや料金プランさえ提供しています。
一般公開されている量子コンピューターの数から、近年この技術がどれほど進歩したかがわかります。特許数は比較的少ないものの、世界の量子コンピューティング市場は 予測されています 2030年までに40億ドル規模に成長すると見込まれており、量子ビットの種類や量子アプローチに関係なく、この分野がいかに価値のあるものであるかを証明しています。
高価な希土類であれ、より豊富なアルミニウムであれ、使用されるさまざまな材料は、特定の量子ビットの経済性と成長に役割を果たします。しかし、量子コンピューティングの全体的な未来は依然として明るく、より迅速な創薬や材料科学のブレークスルーの機会はそれとともに拡大しています。この成長は、すでに短期的なインフラストラクチャの変化に反映されており、ポスト量子暗号スキームがTLSなどのネットワークセキュリティプロトコルで評価・展開され、オペレーティングシステムのカーネルに統合され、サイバーセキュリティに対する将来の量子脅威を軽減するためにセキュアなハードウェアや暗号モジュールに組み込まれています。
