IonQがForte量子コンピューティングプラットフォームをAmazon Braket Directで利用可能に
アラン・ボイル著
メリーランド州に本社を置く IonQ 社は、シアトル地域の製造施設でさらに高度なハードウェアの生産に向けて準備を進めるとともに、同社の最先端の量子コンピューティング プラットフォームを Amazon のクラウドベースの Braket Direct プログラムを通じて一般公開しました。
IonQ Forteは、同社の処理ハードウェアであるHarmonyとAriaに続き、Amazon Web Serviceの量子コンピューティングサービスBraketのオプションとして提供されます。Forteはスタンドアロンシステムとして数ヶ月前から商用化されていますが、クラウド経由でのアクセスを提供することで、プラットフォームの用途がさらに広がることが期待されます。
「Braket Directは、従来型コンピュータの計算限界に達しつつあるすべてのお客様に、専門知識の構築と研究開発の視野拡大に必要な量子技術へのアクセスを提供します」と、Amazon Braketのゼネラルマネージャーであるリチャード・モールズ氏は本日のニュースリリースで述べています。「IonQ ForteがBraket Directに加わることで、両社の連携がさらに強化され、材料研究、コンピュータービジョン、機械学習、医薬品などの分野における新たな量子アプリケーションの探求への道が開かれます。」
2019年にIonQのCEOに就任した元アマゾン幹部のピーター・チャップマン氏は、Forteへのアクセスは「捕捉イオンのアルゴリズムを最適化し、既存のアプリケーションを新しい問題領域に拡張したいと考えているユーザーにとって不可欠だ」と述べた。
「我々はAWSとの協力を継続し、量子技術を誰もが利用できるようにすることに向けて共同で取り組んでいくことを嬉しく思います」とチャップマン氏は述べた。
古典コンピューティングの1か0かの二進法とは対照的に、量子コンピューティングは異なる種類のビット（「量子ビット」）を扱います。これらのビットは、結果が読み出されるまで同時に異なる値を表すことができます。ネットワーク最適化から暗号解読に至るまで、特定の種類の問題は量子プロセッサを用いることでより容易に解決できると考えられています。
IonQ は最近、Forte Enterprise システムの近々展開すると発表しました。このシステムは、Forte の 29 個に対して 35 個のアルゴリズム量子ビットを提供する予定であり、さらに高度な Tempo システムにより、IonQ の最大 AQ 数が 64 にまで増加する可能性があります。
今年初め、IonQはワシントン州ボセルの研究・製造施設でForte EnterpriseやTempoシステムを含む量子コンピュータを構築すると発表した。
9月、Inside Quantum Technologyはチャップマン氏の発言を引用し、工場の一部が今秋に稼働を開始し、製造プロセスを開始する予定だと報じた。「1年弱かかりましたが、建設業界では光速です」とチャップマン氏は述べた。
チャップマン氏は、IonQと不動産リース会社であるアレクサンドリア・リアル・エステート・エクイティーズが、建物の営業準備に「何百万ドルも」を費やしたと述べたと伝えられている。「資金の組み合わせですが、高額です。とんでもなく高額です」とチャップマン氏はInside Quantum Technologyに語った。
IonQは本日、ボセル施設の設置と構築が進行中であり、来年にはForte Enterpriseシステムを納入できるよう作業は予定通りに進んでいると発表した。
その他の量子開発：
- IBMは、実用規模の量子プロセッサの新シリーズ第1弾となるQuantum Heronと、1,121個の物理量子ビットを搭載したCondorチップを発表しました。Heronの物理量子ビット数は133個とHeronより少ないものの、改良されたエラー訂正技術を採用しており、IBMによれば、この技術は将来の量子ハードウェアのロードマップとなる可能性があるとのことです。（エラー訂正が必要なため、物理量子ビットは論理量子ビットやアルゴリズム量子ビットと同じではありません。）
- 先週ラスベガスで開催されたre:Inventカンファレンスで、AWSの上級副社長ピーター・デサンティス氏は、アマゾンの量子チームの研究者らが「理論的には標準的なエラー訂正アプローチよりも6倍効率的に量子エラー訂正を実現できる」カスタム設計のチップに取り組んでいると述べた。
- Facebookの親会社Metaの主任科学者は、量子コンピューティングの実用性について懐疑的な見解を示した。「量子コンピューティングで解ける問題の数は、従来のコンピュータの方がはるかに効率的に解ける」と、Metaの基礎AI研究チーム設立10周年を記念したイベントでヤン・ルカン氏は述べた。
