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アプライドマテリアルズ、シノプシス、HPEが量子アライアンスにノーベル物理学賞受賞者と参加

この投稿の内容:

  • ノーベル賞受賞者のジョン・M・マルティニス氏は、HPE、アプライド マテリアルズ、シノプシスなどとともに Quantum Scaling Alliance を設立しました。.
  • 目標は、標準的なチップ製造ツールを使用して、量子コンピューターをスケーラブルかつ大量生産可能にすることです。.
  • 同連合は、量子コンピューティングシステムと classicAIコンピューティングシステムを統合し、主要な設計およびエラー訂正の課題を解決することを計画している。.

今年のノーベル賞受賞者の一人、ジョン・M・マルティニス氏は、Applied Materials、Synopsys、HPE などとの提携を発表しました。. 

John M. Martinis 氏によって設立された Quantum Scaling Alliance の主な目標は、量子コンピュータをスケーラブルかつアクセスしやすいものにすることです。. 

スケーラブルな量子システムの構築 

今年のノーベル物理学賞受賞者の一人であるジョン・M・マルティニス氏は、 量子コンピューティングを 日常生活で利用できるようにするため、大手半導体企業やテクノロジー企業と提携した。マルティニス氏は月曜日、大規模な量子スーパーコンピューターの構築を目指す新たなグループである「量子スケーリング・アライアンス」の設立を発表した。

このアライアンスには、ヒューレット・パッカード・エンタープライズ(HPE)、アプライド・マテリアルズ、シノプシスのほか、スタートアップ企業の1QBit、Quantum Machines、Riverlane、ウィスコンシン大学も参加している。. 

量子コンピュータは、0か1しか存在しない従来 classicとは異なり、複数の状態を同時に取り得る量子ビットを使用します。この独自の特徴により、創薬のための分子シミュレーションや、物流や金融における最適化問題の解決など、特定の種類の問題において、はるかに高速な計算が可能になります。.

しかし、今日の量子コンピュータのほとんどは、限られた台数だけ手作業で製造されています。IBM、Microsoft、Googleといった大手テクノロジー企業は 大きな進歩を が、彼らの量子マシンは通常、少人数のチームによって、一度に1つのシステムずつ構築されています。

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かつてグーグルで働き、現在は新興企業Qolabを率いるマルティニス氏は、同連合は半導体業界で使用されているのと同じ大量生産方法を適用することでこの問題を解決したいと考えていると述べた。. 

「1980年代のこの分野における初期の研究以来、量子チップは職人的な方法で作られてきました」と彼は ロイター通信に語った。「今こそ、非常に高度なツールを用いた、より標準的なプロフェッショナルなモデルに切り替えるべき時だと考えています。」

マルティニス氏はスケーラビリティの重要性も強調する。「量子技術は、大量生産を検討する必要がある段階に達しています」と彼は述べた。「そうすることで、プロトタイプから真の変化をもたらす実用的なシステムへと移行できるのです。」

量子チップを従来のコンピューティングに統合する 

この取り組みが取り組むべき大きな課題は、量子回路の感度です。量子回路は干渉に非常に敏感で、小さなエラーでさえ結果を歪める可能性があります。これらのエラーを修正するには、強力な classicAIプロセッサと量子プロセッサを連携させる必要があります。.

HPEの量子チームを率いるマソウド・モフセニ氏は、マルティニス氏をはじめとする30人以上の研究者と共に、2つのシステムを統合するための技術システムの開発に取り組んできました。この計画は、新たなコンソーシアムの下で前進することになります。.

「数百量子ビットのシステムを構築すれば、あるいは数千量子ビットを実現できれば、数百万量子ビットにもできると、人々は単純明快に考えがちです。しかし、それは全くの誤りです」とモフセニ氏は説明する。「規模が大きくなるにつれて、全く新たな課題に直面するのです。」

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このアライアンスは、これらの課題に対処するために専門知識を持ち寄るメンバーで構成されています。世界最大級の半導体製造装置メーカーであるアプライド マテリアルズは、先端製造における経験を提供します。また、半導体設計ソフトウェアのリーダーであるシノプシスは、より一貫性が高く、より大規模な量子チップの開発を支援します。. 

一方、HPE のハイパフォーマンス コンピューティングにおける経験は、スーパーコンピューターにおける量子および classicAI 要素の統合をサポートします。.

同連合は、コンピューターの既存の製造ツールを活用することで、コストを削減し、開発を加速したいと考えている。.

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