量子コンピューティングは本当ですか?

量子コンピューティングは本当ですか? まあ、そうかもしれませんし、そうでないかもしれません。

量子コンピューティングは、従来の高性能コンピューターでは解決できない複雑な問題を組織が解決できるように、量子力学の法則を活用するコンピューター サイエンスの分野です。 量子力学は、原子および亜原子レベルでのあらゆるものの物理的特性と相互作用の理論です。

目標は、量子理論を適用してコンピューティングをコア レベルで強化し、コンピューターが膨大な量のデータを異常な速度で処理、比較、順序付け、および対比できるようにすることです。 適切に適用すれば、量子コンピューターは複数の潜在的な結果を複雑なデータ セットと比較し、ほんの一瞬で最良の結果を特定できます。

ただし、これらの「10 の量子コンピューティング アプリケーションと例」が示すように、まだ初期段階であるため、ユース ケースは実質的に仮説的かつ実験的なものです。 しかし予測によると、量子コンピューティングは多くの産業を変革し、2040 年までに年間 8,500 億ドルもの価値を生み出します。

とはいえ、マッキンゼー・アンド・カンパニーによると、量子コンピューティングの進歩は「この技術が商用化に向けて急速に進歩していることを強く思い出させてくれる」ものです。

量子コンピューティングの長所と短所

量子コンピューティングの主な利点は、現在最速のスーパーコンピューターよりも 1 億 5800 万倍も高速に計算を実行できるコンピューターが含まれていることです。 量子コンピューターは非常に強力で、従来のスーパーコンピューターでは 10,000 年かかる計算を 4 分で完了できます。

さらに、量子コンピューターは、通常のコンピューターやスーパーコンピューターよりも複雑な問題を解決でき、非常に複雑なシミュレーションを実行できます。 オーストラリアの企業が、量子コンピューティングのパフォーマンスを最大 2,500% 向上させるソフトウェアを開発しました。

しかし、量子コンピューターの欠点の 1 つは、非常にエラーが発生しやすいことです。 その結果、企業は多くの才能とお金を投資して、自分の間違いを特定して修正できるコンピューターを構築する方法を考え出そうとしています。 この分野ではいくつかの大きな進歩がありましたが、量子エラーは常に存在する可能性があります。

昨年、日本の研究センターは、「量子システムのエラー訂正を改善し、潜在的に大規模な量子コンピューターを可能にする可能性がある」量子コンピューティングのブレークスルーを実現したと述べた.

それでも、「非常に正確な量子コンピューターを使用しても、古典的なコンピューターで最終結果を検証することは引き続き必要です。」 量子コンピューティングと古典的コンピューティングには根本的な違いがあります。 従来のコンピューティングではゼロと 1 を使用してデータ セットを表現しますが、量子コンピューターでは量子ビットを使用します。 単一のプロパティのオン/オフに基づいて機能する 1 と 0 とは異なり、キュービットは多機能であり、同時にオンとオフの両方を使用して新しい形式のデータを表すことができます。

それにもかかわらず、ブレークスルーのペースが加速するにつれて、より多くの組織が量子コンピューティングに投資し、ますます多くのスタートアップがこのテクノロジーに注目しています。 さらに、マッキンゼーによると、Amazon、Google、IBM、Microsoft、Alibaba などの主要なテクノロジー企業は、すでに商用の量子コンピューティング クラウド サービスを展開しています。

最も初期のユースケースを実現できる業界

マッキンゼーによると、製薬、化学、自動車、金融の 4 つの業界は、量子コンピューティングから短期的な利益を得ることができます。 しかし、マッキンゼーは、「一部の専門家は、どのユースケースが多かれ少なかれ実行可能かを確実に示すために、ユースケースの開発に十分な時間とリソースが投資されていないことを示しています.

1.医薬品

潜在的に、量子コンピューティングは「バイオ医薬品産業における分子構造の研究と開発」を完全に変革し、生産のペースを改善する可能性があります。 たとえば、平均で 20 億ドルの費用がかかり、新薬が市場に出るまでに 10 年以上かかります。 しかし、量子コンピューティングは、試行錯誤に依存する「ターゲットの特定、薬剤設計、および毒性試験」を軽減することで、研究開発を大幅に加速する可能性があります。

医薬品の市場投入が早ければ早いほど、それを必要とする患者により早く届けられ、生活の質が向上します。 「生産、ロジスティクス、サプライ チェーンも、量子コンピューティングの恩恵を受ける可能性があります」と McKinsey は述べています。

製薬業界での量子コンピューティングの使用によってどれだけの収益が生み出されるかを予測するのは容易ではありませんが、McKinsey は、1.5 兆ドル規模の業界で 1% から 5% の増加が 150 億ドルから 750 億ドルの追加収益につながると推定しています。

2. 化学品

化学産業の企業は、量子コンピューティングを使用して研究開発と生産を改善できます。 彼らは、化学反応の速度を改善する物質である触媒を強化するために生産を進めることができます。 (以下もお読みください: 大規模な「量子ラッシュ」の背後にあるものは何ですか?)

たとえば、新しく改良された触媒は、企業が既存の生産プロセスのエネルギー コストを削減するのに役立ちます。たった 1 つの触媒で効率が 15% 向上します。 革新的な触媒により、石油化学製品をより持続可能な原料に置き換えたり、炭素を CO2 に分解したりすることが可能になる可能性があります。2 使用法」とマッキンゼーは述べています。

また、マッキンゼーによると、生産に年間 8,000 億ドル (その半分は触媒の使用に依存) を費やしている業界では、生産プロセスの効率が 5% から 10% 向上するだけで、200 億ドルから 400 億ドルの追加収益が得られるという。

3. 自動車

量子コンピューティングは、自動車業界が研究開発、製品設計、生産、モビリティ、交通管理、サプライ チェーンを改善するのに役立ちます。 たとえば、自動車会社はこの技術を適用して、製造プロセスに関連するコストを削減したり、ロボットが作業を完了するためにたどる経路などを最適化することでサイクル時間を短縮したりできます (塗装、接着、溶接など)。

製造に年間 5,000 億ドルを費やしている業界では、生産性が 2% 向上するだけで、さらに 100 億ドルから 250 億ドルの収益が得られます。

4. 財務

McKinsey によると、金融業界では、可能性のある短期的なユースケースの利点はまだある程度理論的なものですが、量子コンピューティングの恩恵を受けるユースケースはポートフォリオとリスク管理にあります。

たとえば、量子コンピューティングは、金融機関が担保に焦点を当てた融資ポートフォリオを改善するのに役立ち、貸し手が提供する商品を強化できるようにし、潜在的に金利を引き下げ、資本を解放できるようにします。

マッキンゼーは、量子コンピューティングを使用して金融機関が担保をより適切に管理するのに役立つ価値を見積もるのは、複雑なことは言うまでもなく、時期尚早であると指摘しました。 「しかし、2021 年の時点で、世界の貸出市場は 6.9 兆ドルに達しており、これは量子最適化による大きな潜在的な影響を示しています。」

結論

量子コンピューティングは、2030 年頃まで、従来の高性能コンピューティングと共に使用される可能性が高い。「たとえば、従来の高性能コンピューターは、量子に着想を得たアルゴリズムの恩恵を受ける可能性がある」と McKinsey は述べています。

その後、ハードウェアの量を改善し、より多くのユースケースとより複雑なユースケースを可能にするための作業を継続するのは、民間企業と公的機関次第です。

マッキンゼーは、「資金調達、アクセシビリティ、標準化、業界コンソーシアム、人材、デジタル インフラストラクチャの 6 つの重要な要素が、技術の商業化への道筋を決定します」と述べています。 (以下もお読みください: 量子コンピューティングはついに到来したか?)

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *