Quantum MachinesとNvidiaは機械学習を利用してエラー訂正可能な量子コンピュータに近づこうとしている

約1年半前、量子制御のスタートアップ企業Quantum MachinesとNVIDIAは、NVIDIAのDGX QuantumコンピューティングプラットフォームとQuantum Machinesの高度な量子制御ハードウェアを統合する緊密なパートナーシップを発表しました。このパートナーシップの成果についてはしばらく耳にする機会がありませんでした。しかし、今やその成果は実を結び始めており、業界はエラー訂正型量子コンピュータという聖杯の実現に一歩近づきつつあります。

今年初めのプレゼンテーションでは、両社は、Nvidia の DGX プラットフォーム上で実行される既成の強化学習モデルを使用して、システムの調整を維持することで Rigetti 量子チップ内の量子ビットをより適切に制御できることを示しました。

Quantum Machinesの共同創業者兼CTOであるヨナタン・コーエン氏は、同社が長年、量子プロセッサの制御に一般的な従来型コンピューティングエンジンの利用を模索してきたことを指摘した。従来のコンピューティングエンジンは小規模で性能が限られていたが、NVIDIAの極めて強力なDGXプラットフォームではそれは問題にならない。コーエン氏によると、究極の目標は量子エラー訂正を実行することだという。しかし、まだそこには至っていない。今回の共同研究はキャリブレーション、特に量子プロセッサ内部の量子ビットの回転を制御する「πパルス」のキャリブレーションに焦点を当てている。

一見すると、キャリブレーションは一回限りの問題のように見えるかもしれません。アルゴリズムを実行する前にプロセッサをキャリブレーションするのです。しかし、現実はそれほど単純ではありません。「今日の量子コンピュータの性能を見れば、ある程度の忠実度が得られています」とコーエン氏は言います。「しかし、ユーザーがコンピュータを使用する際には、通常は最高の忠実度ではありません。常にドリフトしているのです。こうした技術と基盤となるハードウェアを用いて頻繁に再キャリブレーションできれば、性能を向上させ、長期にわたって高い忠実度を維持できます。これは量子エラー訂正において求められることです。」

これらのパルスをほぼリアルタイムで継続的に調整することは、非常に計算集約的なタスクですが、量子システムは常にわずかに異なるため、強化学習の助けを借りて解決するのに適した制御問題でもあります。

「量子コンピュータが大規模化・高性能化するにつれ、ボトルネックとなり、膨大な計算負荷がかかる様々な問題が生まれています」と、NVIDIAの量子コンピューティング担当グループプロダクトマネージャー、サム・スタンウィック氏は述べています。「量子エラー訂正は非常に重要な技術です。これはフォールトトレラントな量子コンピューティングを実現するために不可欠ですが、量子ビットを最大限に活用するために、適切な制御パルスを正確に適用する方法も重要です。」

スタンウィック氏はまた、DGX Quantum 以前には、こうした計算を実行するために必要な最小限の遅延を実現するシステムは存在しなかったと強調しました。

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結局のところ、キャリブレーションのわずかな改善でさえ、エラー訂正の大幅な改善につながる可能性があります。「量子エラー訂正の観点では、キャリブレーションへの投資収益率は指数関数的です」と、Quantum MachinesのプロダクトマネージャーであるRamon Szmuk氏は説明します。「キャリブレーションを10%向上させると、多数の物理量子ビットで構成される論理量子ビットの論理エラー（性能）が指数関数的に向上します。つまり、非常に正確かつ迅速にキャリブレーションを行うことへの大きな動機があるのです。」

これは最適化プロセスとコラボレーションのほんの始まりに過ぎないことを強調しておきます。チームが実際にここで行ったのは、いくつかの既成アルゴリズムを取り上げ、どれが最も効果的か（この場合はTD3）を調べただけです。全体として、実験を実行するための実際のコードはわずか150行程度でした。もちろん、これは両チームが様々なシステムを統合し、ソフトウェアスタックを構築するために行ったすべての作業に依存しています。しかし、開発者にとっては、こうした複雑さはすべて隠蔽することができ、両社はこの大規模なプラットフォームを活用するために、今後さらに多くのオープンソースライブラリを作成していく予定です。

シュムク氏は、このプロジェクトではチームが非常に基本的な量子回路のみを扱っていたが、これは深層回路にも一般化できると強調した。「1つのゲートと1つの量子ビットでこれができるのであれば、100個の量子ビットと1000個のゲートでも実現できるはずです」と彼は述べた。

「個々の成果は小さな一歩ですが、最も重要な問題の解決に向けた小さな一歩です」とスタンウィック氏は付け加えた。「実用的な量子コンピューティングには、高速スーパーコンピューティングとの緊密な統合が不可欠です。そして、これがおそらく最も困難なエンジニアリング上の課題でしょう。ですから、これを量子コンピュータ上で実際に実行し、小型の量子コンピュータに最適化されているだけでなく、スケーラブルでモジュール化されたプラットフォームとしてパルスを調整できることで、量子コンピューティングにおける最も重要な問題のいくつかを、この技術で解決できると考えています。」

スタンウィック氏はまた、両社はこの協力関係を継続し、より多くの研究者にこれらのツールを提供していく計画だと述べた。NVIDIAのBlackwellチップが来年発売される予定で、このプロジェクトにはさらに強力なコンピューティングプラットフォームも提供されることになる。