量子コンピューターの事業での活用に向けて、
慶應義塾大学と共同研究を開始

量子コンピューターの原理と課題

昨今では、AI（人工知能）の活用に代表されるように、急速に増加するデータの分析に膨大な計算処理が必要となっています。こうした中、古典コンピューターでは現実的な時間内に処理することが難しい計算に対して、量子コンピューターによる新しいアプローチが求められており、公共交通や物流、金融、製造、新薬や新素材の開発など幅広い分野で応用できるとして研究が進められています。

既に広く普及している古典コンピューターは、基本単位を「ビット（bit）」として0または1のいずれかの状態を表し、二つ以上の状態を同時に表現できないのに対し、量子コンピューターは、基本単位を「量子ビット（qubit）」として、重ね合わせと呼ばれる量子力学の性質をそのまま生かすことで、0と1の両方の状態を同時に持つことが可能です。そのため、古典コンピューターでは指数関数的に計算時間が必要になるため現実的な時間内で処理できない量子力学に基づく高次元の計算を、量子コンピューターを用いることで計算できる可能性があります。

一方で、NISQと呼ばれる現在の量子コンピューターは、ノイズの影響を受けやすく、精度が低下しやすいという傾向があるため、精度の向上には量子状態を保持できる時間の拡張や、量子ビットの状態を正確に制御し、その状態を正確に読み取ることができる量子コンピューターの開発や、エラーの訂正技術など、さらなる技術開発が必要だと考えられています。

共同研究の概要

今回、ソフトバンクは慶應義塾大学と、量子化学の分野において、主に下記の二つをテーマに共同研究を行います。

• NQEsを考慮した分子シミュレーション

  量子化学は、分子や原子の内部構造や反応の仕組みを量子力学の法則に基づいて理論的に解明する学問ですが、化学や生物学、材料学における古典コンピューターを用いた分子レベルのシミュレーションの多くは、原子核の量子力学的な振る舞いや電子と原子核の間の相互作用を現実的な時間・負荷で計算できないため、原子核を電子と原子核が分離独立する古典粒子として扱い計算されてきました。しかし、小さく質量が軽い軽原子を扱う場合、この量子力学的な効果（NQEs）を無視することで誤差が大きく表れるため、NQEsの考慮が必要になります。

  量子コンピューターは、原子核の量子力学的な挙動を効率的に表現でき、電子との相互作用を直接シミュレーションする能力を持ち得ると考えられるため、今回の共同研究によってNISQ上でNQEsを考慮できることが実証されれば、精度が高いシミューションが可能となり、新薬や新素材の開発をはじめとするさまざまな分野で革新的な発展が期待できます。

• 経路積分分子動力学法（PIMD）によるシミュレーションで、NISQのユースケースを検証

  NQEsを考慮したシミュレーション方法の一つに、経路積分分子動力学法（Path Integral Molecular Dynamics、以下「PIMD」）があります。PIMDは、粒子の全ての経路を同時に評価し、それぞれの経路に特定の振幅を持たせることで、その振幅の合計（積分）によってNQEsを表現する手法ですが、計算コストが極めて高いという問題があります。今回の共同研究では、NISQとしての量子コンピューターがPIMDによる全ての経路をシミュレーションでき、分子内や原子内の原子核の量子力学的な挙動を効率的に表現できるかを検証します。