00:00:00 量子物理学の紹介と既存の技術における役割
00:01:03 オリビエ・エズラティ氏の量子コンピューティングへの取り組みと幅広い研究
00:04:16 環境に配慮した量子技術開発のためのQuantum Energy Initiativeの開始
00:06:11 現在の技術と将来の量子コンピューティングの量子物理学の違い
00:08:51 量子物理学における「無」と真空のゆらぎの非存在
00:10:32 量子物理学における真空とエーテル
00:11:52 エンタープライズソフトウェアと機械的な共感
00:14:16 量子アドバンテージの閾値と不確実な進展
00:16:19 量子技術の理解の重要性
00:18:43 量子技術の潜在的な応用
00:20:24 量子センシングの紹介とその応用
00:21:19 セキュリティと電力改善のための量子通信
00:24:01 様々な分野での精密測定のための量子センシング
00:26:36 測地学的研究のための衛星での量子重力センサーの有益な利用
00:28:15 量子技術の理解における包括的な視点の重要性
00:30:11 量子の至高性とその制約についての議論
00:32:02 古典ビットとそのコンピューティングにおける役割の説明
00:33:10 キュービットの紹介と古典ビットとの違い
00:35:04 キュービットの数学的側面について掘り下げる
00:37:33 キュービットのパワーと情報空間での指数関数的な成長の説明
00:40:01 量子コンピューティングに関する誤解の解消
00:43:45 量子コンピューティングとビッグデータの課題
00:45:54 量子コンピューティングにおけるノイズの対処：浅いアルゴリズムとエラー訂正
00:47:46 量子コンピューティングの現状とIBMの最新の433キュービットシステム
00:49:53 量子コンピューティングにおけるエラー訂正の探求
00:51:37 機械学習でノイズのある操作を使用する可能性についての議論
00:52:59 量子機械学習の制約の再検討
00:57:25 超伝導キュービットとシリコンキュービットにおける温度制御
00:59:49 イオントラップキュービットとトポロジカルキュービットの比較
01:00:53 中性原子、レーザー冷却、マグネトオプティカルトラップ技術
01:03:31 エンビーセンターと室温での量子コンピューティングの可能性
01:05:46 量子技術の分野における複雑さの議論
01:07:58 信頼性のある情報源へのアプローチと信頼性の確保
01:10:30 ユニークなシリコンキュビット技術の例についての議論
01:12:35 量子コンピューティングとエンタープライズソフトウェアのサプライチェーンの比較
01:14:37 科学者との出会いと学びにおける偶然の役割
01:16:36 科学論文のナビゲーションと解読のためのヒント
01:22:47 予測の固有の良さとその測定の難しさ
01:24:00 科学的出版物の複雑さと理解
01:25:17 量子コンピューティングエコシステムにおけるオープンさと曖昧さ
01:28:01 市場アナリストの役割とフィールド内の潜在的なバイアス
01:33:46 イノベーションのための研究チームの良いミックスについての議論
01:34:54 量子コンピューティングとその開発のタイムライン
01:37:56 量子コンピューティングの将来を予測する課題
01:39:41 量子コンピューティングの急速に変化する分野での教育の重要性
01:40:33 分野における個人のプロジェクト
01:43:15 多様な働き方とエコシステムへの貢献方法についての議論
01:44:22 個人と組織の成長のための執筆演習の価値
01:45:37 データベースの維持を含むコンテンツの整理と更新の技術
01:48:00 CEOやCTOが量子コンピューティングとその潜在的な応用を理解するための提案
01:50:28 会議やYouTubeプレゼンテーションなど、量子コンピューティングについて学ぶための推奨形式
要約
量子技術の専門家であるOlivier Ezrattyは、量子コンピューティング、通信、センシングの可能性についてJoannes Vermorelと議論しています。量子コンピューティングは、超越した量子現象（重ね合わせやエンタングルメントなど）を利用して、古典コンピュータの能力を超えるタスクを実行することを目指しています。量子通信は、セキュリティ以外の応用もあり、量子インターネットや分散型量子コンピューティングなどがあります。量子センシングは、物理的な特性を前例のない精度で測定することができます。この分野では進展がありますが、理論的な知識と実際の実装との間にはまだ大きなギャップがあります。量子技術がその全ての潜在能力に達するまでには、専門家の推定では10〜15年かかるとされています。
詳細な要約
このインタビューでは、Lokadの創設者であるJoannes Vermorelが、量子技術の専門家であるOlivier Ezrattyとともに、量子コンピューティングとエンタープライズソフトウェアについて議論しています。Ezrattyは20年以上にわたりこの分野で活動し、量子技術に関する包括的なレポート（1000ページ以上）「Understanding Quantum Technologies」を執筆しました。
Ezrattyは、Google、NASA、D-Waveのコンピュータの協力によって、通常のノートパソコンよりも100万倍高速なタスクを実行できるコンピュータについて知ったことをきっかけに、量子コンピューティングに興味を持ちました。最初は1時間の簡単なカンファレンスを行うことを目指していましたが、最終的には量子技術に関する1,100ページに及ぶ広範な書籍の作成に至りました。以来、Ezrattyは教育、政府の仕事、アドバイザリー、環境への量子技術の影響に対処するための「Quantum Energy Initiative」の立ち上げなど、さまざまな役割で分野に関与しています。
量子コンピューティングの開発について話し合う中で、Ezrattyは既存の技術における量子物理学の役割を強調しています。現在のすべての技術は量子物理学に基づいていますが、量子コンピューティングは異なる現象を利用しようとしています。量子コンピューティングにおいて中心的な役割を果たす3つの具体的なメカニズムは、量子状態の重ね合わせ、量子もつれ、および個々のナノ粒子の制御能力です。これらのメカニズムは、以前の技術で同じように利用されていませんでした。
このインタビューでは、量子物理学の文脈での「無」という概念にも触れています。粒子が生成され、破壊される真空のゆらぎは、無は存在せず、これらのゆらぎによって粒子は常に運動していることを示しています。
エンタープライズソフトウェアの領域では、ソフトウェアベンダーの変更なしに指数関数的に改善されることが期待されていたため、コンピューティングハードウェアに対する一般的な関心が低下しています。この態度は、古典的なコンピューティングに比べて量子コンピューティングの進展が遅いにもかかわらず、続いています。量子コンピューティングの究極の目標は、「量子の優位性」または「閾値」に到達することであり、量子コンピュータが古典的なコンピュータでは効率的に行えないタスクを実行できるようになることです。この閾値を達成するためのタイムラインは不確定なままです。
量子技術は、量子コンピューティング、量子通信、および量子センシングなどの異なるパラダイムに分類することができます。各パラダイムには、実装の可能性に対する個別のタイムラインがあり、5年未満で影響を与える可能性があるものもありますが、10年から20年かかるものもあります。技術や産業に関与する人々がこれらの進展について教育を受け続け、その潜在的な影響を理解することは重要です。
量子コンピューティングは、古典的には行えない計算を可能にし、より速く、より良く、より少ないエネルギー消費で行うことを目指しています。一方、量子通信はセキュリティの向上を超えた応用があります。量子インターネットの構築や分散型量子コンピューティングの実現に役立つことができます。さらに、量子通信はより正確な量子センサーの開発につながり、さまざまな測定の精度を大幅に向上させることができます。
量子センシングは、重力、圧力、温度、時間周波数、磁力などのさまざまな物理的特性を、現在のIoTセンサーよりもはるかに高い精度で測定することができます。量子センサーは既存のセンサーよりも大きくなる場合がありますが、その増加した精度により、地下の物体の検出、トンネルの特定、水源の発見、さらには核潜水艦の検出など、多くの応用が可能です。
また、量子センシングには、地球の動きや気候変動の影響を研究するために衛星に量子重力センサーを設置するなど、ポジティブな応用もあります。科学の進歩は、新しいセンサーのクラスの利用可能性によってしばしば推進されており、量子センシングは研究と理解の新たな道を開く可能性があります。
次に、Ezrattyは2011年にJohn Preskillによって作られた「量子至上性」という概念を説明します。量子至上性とは、古典的なコンピュータでは合理的な時間内に達成不可能な計算を量子コンピュータが実行できる状況を指します。ただし、Googleや他の企業が達成した現在の量子至上性は、エンタープライズソフトウェアで行っている計算とは異なります。代わりに、それは実際のデータの入力や出力がないランダムな数値生成器です。Googleが有用な計算にその量子システムを使用しようとした場合、そのうちの15個のキュビットしか利用できませんでした。これらの15個のキュビットは、個人用のノートパソコンでより効率的にエミュレートすることができます。
議論は次に、古典的なコンピューティングの基本的な構成要素である「ビット」に移ります。ビットは情報の最小単位であり、0または1として表されます。これに対して、量子コンピューティングの基本単位であるキュビットは、数学的および物理的なオブジェクトとして記述されることができます。物理的には、キュビットは量子力学の重ね合わせの量子特性によって、同時に2つのエネルギーレベルに存在することができる2レベルシステム（TLS）です。数学的には、キュビットはその重ね合わせ状態を記述する2つの複素数（係数）によって表されます。
量子コンピューティングの力は、キュビットによって処理される情報空間が、追加のキュビットごとに指数関数的に成長するという事実に由来しています。これは、ビットを追加することがメモリサイズに対して線形な効果を持つ古典的なコンピューティングとは対照的です。たとえば、100個のキュビットを持つシステムは、2^100個の複素数からなる情報空間を扱うことができます。これは、古典的なシステムが処理できるものよりもはるかに大きなものです。
インタビュー対象者はまた、キュビットの波のような振る舞いを記述するために使用されるシュレディンガー方程式に触れています。キュビットの異なるエネルギーレベルに対応する2つの波が結合すると、第3の波が生成されます。この現象は、量子力学における重ね合わせの概念に中心的な役割を果たしています。
エズラティは、量子コンピューティングの主な利点は2つあると説明しています：速度とスペースです。量子コンピュータは広範な計算空間を探索し、変数の数に指数関数的にスケールする複雑な問題を解決することができます。ただし、速度の利点は使用されるアルゴリズムと、古典的なコンピューティングと比較して計算に必要な操作の数を減らす能力によってもたらされます。
議論の別のポイントは、量子コンピュータへのデータの供給の難しさです。これは、量子ゲートの操作が遅い性質と現在の量子システムの制約に起因しています。エズラティは、古典的なコンピューティングと量子コンピューティングを組み合わせたハイブリッドアルゴリズムがこの問題に対処するために使用されていると述べています。
ノイズは量子コンピューティングにおける別の重要な課題です。現在のキュビットはかなりの量のエラーを生成し、計算を有用なものにするためにエラー訂正が必要です。これには2つの方法があります。ゲートと操作の数が少なく、ノイズに耐えることができる浅いアルゴリズムと、各操作でエラーを修正するために冗長性を使用するエラー訂正符号です。
量子エラー軽減は、機械学習を使用してシステムをトレーニングし、計算全体が完了した後にエラーを理解し修正する手法です。この方法は、ノイズのある量子コンピューティングシステムの能力を拡張することが期待されていますが、企業のアプリケーションにおける有用な量子コンピューティングの閾値はまだ達成されていません。
インタビューでは、近い将来の量子システムで実装できるアルゴリズムの種類にも触れられています。これには、化学シミュレーション、最適化アルゴリズム、量子機械学習などが含まれます。ただし、これらのアプリケーション領域ごとにそれぞれの課題と制約があります。
エズラティは、量子スピードアップの理解の科学はまだ進行中であり、理論的な知識と実際の実装の間には大きなギャップがあると強調しています。進歩はなされていますが、真に有用な量子コンピュータを作成し、古典的なシステムに対して現実世界の利点を提供できるようにするためには、まだ多くの作業が残されています。
その後、キュビットと古典的な電子機器の相互作用についての話題に移ります。量子コンピューティングの基本単位であるキュビットは、古典的な電子機器によって制御され、光子がキュビットに送られて状態が変化します。その後の議論は、量子コンピューティングに極低温が必要であることに移ります。ほとんどの量子コンピューティング技術は、超伝導キュビットが約15ミリケルビンを必要とします。冷却プロセスは複雑で、多段階のアプローチが必要です。
シリコンキュビット、またはシリコンスピンキュビットは、やや高い温度（100ミリケルビンから1ケルビン）で動作する代替技術として言及されています。また、波路を使用して室温で個々の光子を制御する技術も議論されています。システムの両端で冷却が必要ですが、その間では必要ありません。
次に、レーザーを使用して冷却および配置できる中性原子についての話題に移ります。これはマグネトオプティカルトラップとして知られる技術で、ナノケルビンの温度を実現しますが、チャンバーから原子を除去するためには冷却が依然として必要です。
議論された別の量子技術はNVセンターであり、コンピューティングやセンシングに潜在的な応用があります。オーストラリアの企業であるQuantum Relianceは、室温で動作する5キュビットシステムを開発していますが、そのスケーラビリティは不確かです。
会話は、さまざまなタイプのキュビットと冷却要件の複雑さと多様性を強調しています。エズラティは、科学者、エンジニア、コンピュータ科学者の多様な範囲の専門家との会議の重要性を強調しています。
エズラティは、量子技術のさまざまなサブフィールドの専門家から多様な視点を求め、科学論文を読むことの重要性を強調しています。この分野の複雑さと絶え間ない進化にもかかわらず、開発に遅れを取らないように知識を常に更新することが不可欠です。
エズラティは、量子技術について学び、さまざまな科学者や専門家と出会う経験を共有しています。彼は、貴重な洞察と情報を提供できる人々との偶然の出会いの重要性を強調し、量子技術の現状を理解するために科学論文やベンダーとのコミュニケーションに手がかりを探しています。
インタビューで、ヴェルモレルは、量子技術の分野と自身の専門分野である供給チェーン最適化の間に類似点を見出しています。両分野は、ニッチな視点、ベンダー、競合する哲学が豊富に存在する特徴があります。ヴェルモレルは、主張を評価し、隠れたコストや隠れた欠点を探す際に敵対的なマインドセットを持つことの重要性を強調しています。
エズラティは、キュビットの品質や量子コンピュータの性能を評価する上で、量子技術で使用される指標の理解の重要性を指摘しています。ただし、異なる測定技術やベンチマークにより、一貫した指標を見つけることは困難な場合があります。彼はまた、クラウド上での量子コンピュータの最近の利用可能性により、研究者が異なるシステムを一貫した方法でベンチマーク化および比較することが容易になったと述べています。
分野の複雑さや科学論文の理解の難しさにもかかわらず、エズラティは、量子技術エコシステムは比較的オープンであると考えています。ベンダーが時折自分たちの性能を誇張することがあるかもしれないと認めつつも、この分野は学びたいと思う人々にとって一般的にアクセス可能であると主張しています。
ヴェルモレルとエズラティは、大企業がこの分野に与える影響について議論し、ベンチャーキャピタルを引きつける一方で、企業の歪みに陥る可能性もあることに言及しています。彼らはまた、ベンダーからの金銭的なインセンティブによりバイアスがかかることが多い市場アナリストの役割に触れ、業界の発展が歪む可能性があると指摘しています。
エズラティは、アナログ量子コンピュータなど、一部の量子コンピューティング技術が数年以内に実用的な利点を提供する可能性があると説明しています。ただし、広範な採用までのタイムラインは不確かであり、多くの専門家が技術がその全ての潜在能力に達するまでに10〜15年かかると推定しています。
量子コンピューティング技術のスケーリングにおける主な課題の1つは、数百のキュビットから数百万のキュビットに移行することであり、これには重要なエンジニアリングとエネルギーの課題が伴います。さまざまな競合する技術が存在するため、最終的に成功する技術を予測することは困難です。
エズラティは、現在、エラー訂正技術などの分野で、この分野内での創造性とイノベーションが非常に活発であることを指摘しています。数百万のエンタングルされたキュビットを実現することの実現可能性に対する懐疑論にもかかわらず、エンジニアや科学者の創造力がいつかブレイクスルーにつながるかもしれないと彼は信じています。
インタビューでは、量子技術の進展について常に情報を得ることの重要性について取り上げています。この分野は常に変化しているため、新しい発表やブレイクスルーの重要性を理解するためには、フライで教育を受けることが重要です。エズラティは、量子技術に対する個人的な興味と将来のプロジェクトについて共有し、量子技術にまつわる知的な挑戦と興奮について強調しています。
オリビエは、現在、自身の本の第6版の執筆、科学論文の執筆、フランスおよびヨーロッパの量子エコシステムを支援する活動に取り組んでいると述べています。彼はまた、教育、トレーニング、Fanny Piatと共に2つのポッドキャストシリーズを運営しており、Fanny PiatはOVHcloudで量子リーダーになっています。オリビエの究極の目標は、フランスとヨーロッパの量子エコシステムの成功に貢献することです。
両者は、思考を構造化し共有する手段としての執筆の重要性を強調しています。ジョアネスは、材料が公開されなくても執筆の運動は非常に有益だと信じています。これは、オリビエも同様であり、彼の本と同じ目次を持つWordドキュメントを使用して更新と新しい情報を追跡する方法など、彼の組織化技術の一部を共有しています。
オリビエは、量子物理学のノーベル賞受賞者、量子企業、およびキュビットの信頼性のリストなど、さまざまなデータベースも管理しています。彼は、独立して働く際に、組織化されていてコンテンツを巧みに再利用することが重要だと考えています。
量子コンピューティングのような不透明な分野に直面している企業のCEOやCTOに対して、オリビエは彼の本を読んで、量子コンピューティングが彼らのビジネスにもたらす可能性を把握することをお勧めします。彼は、報道だけに頼らず、専門家の意見を求め、情報源を多様化することの重要性を強調しています。
また、この分野に興味を持つ人々には、カンファレンスへの参加、YouTubeでの教育ビデオの視聴、量子技術の深い理解を提供するイベントへの参加もおすすめです。最終的に、オリビエは、トークやプレゼンテーションなど、1〜2時間の長さのさまざまな教育形式を通じて、現在の状態と量子システムの潜在能力を把握することができると考えています。
フルトランスクリプト
ジョアネス・ヴェルモレル: Lokad TVへようこそ。私はジョアネス・ヴェルモレル、LokadのCEO兼創設者のジョアネス・ヴェルモレルです。今日はゲストとしてオリビエ・エズラティを迎えます。オリビエは、20年以上にわたりテクノロジスト兼未来派であり、私にとっては非常に高い評価の形であると言えます。彼は非常に特異な方法論を持っており、非常に重要で広範なトピックを選び、それに意味を与えようとします。今回のエピソードのテーマは、量子コンピューティングとエンタープライズソフトウェアです。実際、オリビエは非常に特異なスタイルで、数年前にすべての量子技術に関する1100ページ以上の絶対的に巨大なレポートを作成しました。
実際には、私自身の量子力学の知識は、学生向けの教科書である「量子力学入門」という本の最初の200ページ程度です。ですので、私が専門家であるとは主張しませんが、この旅を一緒に進めていきます。そして、まず最初に、オリビエ、おそらく5〜6年前のある朝、あなたはこの量子の旅に入ることを決めたのでしょうか？そして、おそらく私がこれまで見た中で最も大きな総合書であるこのトピックについての巨大なレポート、実際には巨大な本を作り上げることになったのでしょうか？
オリビエ・エズラティ: まあ、私は量子で何をするかを計画していませんでした。それは約8年前の2015年に始まりました。その時、Google、NASA、D-WaveがD-Waveが生産しているこの奇妙なコンピュータについて話していることを知りました。彼らは、通常のノートパソコンよりも100倍高速に実行されるいくつかのものについて話していましたので、私は驚きました。当時私が驚いたこと、そして今もまだそうだと思うのは、そのコンピュータを説明しているすべての科学論文が信じられないほど複雑だったことです。私は、このコンピュータについて書いているすべての人々がそれについて何も理解していないと確信していましたので、「いつか私はそれを理解するかもしれない」と思いました。
そこで、2016年には、2018年に非常にシンプルなカンファレンスの1時間を行うための立場になることを決めました。私はフラン・イブトという友人と協力し、後で私たちの物語を話します。私たちは2018年にそのカンファレンスを行うことに決め、それから私はブログに18の投稿を書きました。それが私の本の根源となり、300〜350ページの本になりました。その後、最初の版、第4版、そして2022年9月に発行された第5版では、英語に切り替えました。それは実際に1000ページ以上あります。
その間、私はその世界でたくさんのことをしました。研究者と一緒に働いていますし、さまざまな学校で教えています。政府ともさまざまな活動で協力していますし、企業でのトレーナーでもあります。また、Bpifranceの専門家でもあります。他の多くの状況でアドバイザーを務めています。フランスの計画の将来のイテレーションを設計するために、政府とも大臣レベルで協力しています。
私が昨年もっとも重要だと思っているのは、「量子エネルギーイニシアチブ」と呼ばれるものです。これは、シンガポールを拠点とする親しい友人であるアレクシス・フェブ氏と共に立ち上げた研究イニシアチブです。このイニシアチブは、量子コンピュータやその他の量子技術を開発する人々が、設計段階でこれらの技術の環境への影響について早期に考慮することを目的としています。つまり、スケーラブルな量子コンピュータが原子力発電所から出力される以上の電力を消費しないようにすることを目指しています。そのためにはまだ作業が必要です。私はあなたのレポートを読んでいました。ちなみに、最初の300ページぐらいは読みましたが、後はざっと目を通しました。特に量子センシングに関する最後のセクションに飛びましたが、非常に興味深いです。ですので、聴衆の皆さんにお詫び申し上げますが、私は本を読んでいない人々がトークショーでよくすることをしています。つまり、部分的に読んだということです。非常に興味深かったことの一つは、知識的には知っていましたが、つながりがなかったのですが、トランジスタは実際には量子効果なのだということです。これがフィールド効果であり、あなたのレポートの最初のセクションで主張していることです。
ジョアネス・ヴェルモレル: 量子コンピューティングは最近トレンディな言葉になりましたが、実際には通常のコンピューティングについて考えると、それは既に1950年代に遡る最初の量子革命に根ざしていることがわかります。私たちが持っているハードドライブは、巨大な磁気抵抗を持つものも量子効果です。それはスピンドライブのためのもので、最近のもので、テラバイト以上のストレージを持っています。すべての既存の技術は量子物理学に基づいています。
オリヴィエ・エズラティ: はい、すべてです。例えば、ジェームズ・ウェッブ望遠鏡のような天体物理学も量子物理学を使用しています。通信用の光ファイバーも量子物理学です。すべてが電子、原子、または光子のスケールでの量子物理学です。ただし、現在使用している量子物理学の現象と、量子コンピューティングで使用したい現象は異なります。そこには少しの違いがあります。現在使用されている量子物理学では、光が物質と相互作用する方法をよく理解していることを主に利用しています。光子が電子を変位させ、電流を生成することで、太陽電池ができます。
オリヴィエ・エズラティ: トランジスタ技術では、シリコンなどの半導体材料のエネルギーレベルについて非常に強い理解があります。第二の量子革命である量子コンピューティングでは、これまで使用していなかった3つの非常に特定のメカニズムを使用しています。1つは量子状態の重ね合わせであり、これは数学的および物理的な解釈が非常に難しい実際の現象です。2つ目は量子もつれであり、一部の粒子が共通の過去と共通の未来を持つことです。それらは一つの粒子のように形成され、コンピューティング、通信、さらにはセンシングの多くのパワーの源となります。
オリヴィエ・エズラティ: そして、今では実験的に個々のナノ粒子を制御することができるようになりました。数十億の電子が出入りするトランジスタや数十億の光子があるレーザーではそれができませんでした。今では、単一の電子、単一の光子、単一の原子を生成、制御、測定することができます。さらにはレーザーで真空中の一つの原子を制御することさえできます。それは新しいことであり、それが私たちが今量子技術で行っていることです。
ジョアネス・ヴェルモレル: はい、私自身の理解では、一つの原子が実際に何であるかを理解しようとし始めると、少し曖昧になり始めます。一つって何？一つの位置にあるかもしれませんが、少し動いています。非常に小さな粒子は動かないことは不可能です。そうでなければ、ハイゼンベルクの原理は機能しないでしょう。私は量子物理学を見て、真空が存在しないということを発見しました。
オリヴィエ・エズラティ: そうですね。それはつまり、世界中のどこにも空虚というものは存在しないということです。例えば、閉じた箱で実験を行い、いわゆる超高真空ポンプを使用してすべての原子を取り除きます。そして、非常に低い温度、例えば数ナノケルビンまで冷却して、内部に何もないことを確認します - マイクロ波も電磁波も何もありません。もしもその中を測定すると、いくつかの粒子が生成され、破壊されていることがわかります。これを真空のゆらぎと呼びます。そして、この空虚は存在しないのです。それがとても驚くべきことです。
ジョアネス・ヴェルモレル: それは魅力的ですね。私自身の特に興味があるのは科学の歴史で、非常に面白いことは、これによってエーテルの概念が大いに再評価されたことです。20世紀初頭には、自然は真空を好まないという考えがあり、それを排除するためにエーテルという概念を捨てました。だから、実際の真空があると言えるようになったのです。そして、エーテルという古い用語は、古くて時代遅れの科学として押しのけられました。
興味深いことに、私たちは「自然は真空を好まないので、エーテルが必要だ」という考えから、「いや、私たちは真空があり、それがたくさんのことを説明している」という考えに移りました。そして、それは実際にうまくいったのです。そして今、私たちは「実際には、もっと正確に測定すると、真空は以前に人々が考えていたエーテルよりも理解が進んでいた」という結論に戻っています。
オリヴィエ・エズラティ: まさに、真空のゆらぎは非常に低い、量子の限界にあるものです。非常に小さな現象です。また、カジミール効果という実験もあります。金の二つの板を非常に近くに置く実験です。もしもそれらの二つの板を非常に低い温度の真空中に置くと、互いに引き寄せられます。これは真空のゆらぎによるものです。しかし、これは一種の自発的なエネルギーではありません。なぜなら、それらがくっついてしまったら、それを引き離すためにエネルギーを加えなければならないからです。ですので、熱力学の第二法則は常に守られます。それはまだ機能しています。しかし、それでもこのような永続的な運動があるのです。そして、なぜ原子や電子のような粒子は動かないことができないのかを説明しています。いつも少しだけ動いているのです。
ジョアネス・ヴェルモレル: では、量子コンピューティングとエンタープライズソフトウェアのアイデアに戻ると、エンタープライズソフトウェアの起業家として私が感じるのは、一般的に私の同僚たちは機械的な同情心に興味を持っていないということです。私が機械的な同情心と言うのは、一般的な人々を指しているのではなく、特にエンタープライズソフトウェアの分野を指しています。数十年にわたってコンピューティングハードウェアが進歩し続けてきたため、コンピューティングハードウェアに対する一般的な関心がなくなってしまったのです。本当に、因果関係があると言えます。もしもコンピューティングハードウェアが10年以内に1000倍も良くなることを期待していて、ベンダーとして何も変える必要がないのであれば、なぜ気にする必要があるのでしょうか？座って、乗り物を楽しんで、他の人々が魔法を使ってくれるのを待ち、あなたのソフトウェアがどれほど非効率でも問題を解決してくれるでしょう。それが、私が信じるところの、エンタープライズソフトウェアの多くの人々やエンジニアの主流の態度でした。
オリヴィエ・エズラティ: それは良い理由と悪い理由の両方で、今でもそうです。良い理由は、量子コンピュータのアイデアが約40年前に生まれ、進歩は重要でしたが、古典的なコンピューティングとは異なる速度で進んでいました。最初のコンピュータであるENIACが1946年に作られたとして、40年を加えると1986年になります。1986年にはマイクロコンピューティングとMacがあり、非常に多くの進歩がありました。40年の間に、メインフレームからミニコンピュータ、そしてワークステーションやPCへと進化しました。同じ時間枠で量子についてはまだプロトタイプがあります。それはもっともっさりとした進歩ですが、物理学者に話を聞くと、過去10年間で非常に大きな進歩があったと言います。ただし、産業にとって変革的なスケールではないのです。
大きな問題は、いつ「量子アドバンテージ」または「量子のしきい値」に到達するかということです。これは、量子コンピュータが古典的なコンピュータでは効率的に行えないことを行えるようになる状況です。私たちは本当のところわかりません。いくつかのパラダイムは5年未満で価値をもたらすかもしれませんが、他のパラダイムはもっと時間がかかるかもしれません、おそらく10年から20年です。不確実性がたくさんあります。量子コンピューティングに興味を持つ理由の1つは、進歩や産業への変革のペースがわからないということです。もしもうまくいけば、それは非常に変革的で、複雑な最適化問題を管理する多くの産業を変えるかもしれません。そのような問題は、量子コンピュータを使ってより効率的に解決することができます。したがって、少なくとも現在の状況を学び、理解する必要があります。進歩のペースに懐疑的であったり、用心深かったりしても、です。
IBMやGoogleなどの発表を解読できる能力が必要です。それができない場合、何かを見逃したり、実際よりも良いか悪いかと思い込んだりする可能性があります。新しいトレンドについて教育を受ける必要があります。メタバースや暗号通貨に関与する必要がなくても、教育を受ける必要があります。
ジョアネス・ヴェルモレル: 私は、機械的な共感を持つ起業家の一人だと考えています。Lokadのすべての従業員を代表するわけではありませんが、個人的には私たちが行っていることの基盤となる物理的なレイヤーに深い関心を持っています。この理解は重要であり、問題に取り組む方法に多くの影響を与えます。私がハードウェアがこの領域で素晴らしい進歩を遂げると直感的に感じるものを見ると、このアプローチとはまったく異なるアプローチをすることができると言います。しかし、他の領域では行き詰まることもあります。たとえば、光の速度はおそらく近い将来、おそらく決して改善されないでしょう。これは、分散コンピューティングの観点からできることに非常に現実的な影響を与えます。
大量のデータを処理する際には、地球全体に計算リソースを分散させることはほとんど実現不可能なことです。多くの理由から、それらのことを一箇所に集中させる方がはるかに簡単です。それ以外の方法で行うことが有利になる可能性があるいくつかの厳しい制限があると考える理由はたくさんあります。
さて、興味深いのは、私はあなたのレポートを読んでいたのですが、最初の誤解は、私が量子コンピューティングのことを考えていたということでしたが、正しい用語は量子技術ということです。量子通信、通信、および量子センシングなど、いくつかの興味深いことがありました。量子力学の理解を活用して、以前は不可能だったことをする可能性がある、またはより良い方法で行うために、どのような分野で最前線を改善するという大きな野望があるのでしょうか？量子力学の理解を活用して、以前は不可能だったことをする可能性がある、またはより良い方法で行うために、どのような分野で最前線を改善するという大きな野望があるのでしょうか？
オリヴィエ・エズラティ: 量子コンピューティングを最も簡単に説明する方法は、それが古典的にはできない計算を行うことを可能にするということです。つまり、いつかはより速く、より良く、またはより少ないエネルギーを消費することができるかもしれません。それが量子コンピューティングの利点の1つです。
一方、量子通信は双方向です。それは通信のセキュリティを向上させる方法として捉えることができます。量子通信の技術の1つである「量子鍵配送（QKD）」は、RSAプロトコルなどで使用される古典的なデジタル鍵よりも安全な暗号鍵を配布する方法です。しかし、それ以上に、量子通信はセキュリティだけでなく、はるかに洗練されたものです。将来的には、いわゆる「量子インターネット」または量子ネットワークを作成し、量子コンピュータを相互に接続することができるようになり、ある時点で分散型の量子コンピューティングを可能にします。
それにより、より正確な量子センサーの作成も可能になります。もし量子ネットワークを通じて連続的に接続された異なる量子センサーがあれば、それらを改善することができます。これらのセンサーは、物理的なパラメーターの測定の精度を向上させるためのものです。重力、圧力、温度、時間、周波数、磁力など、あらゆるものをより正確に測定することが潜在的に可能です。つまり、そこには無数の応用があります。
ジョアネス・ヴェルモレル: それは興味深いですね。なぜなら、私たちは非常に異なる目標を追いかける技術の体系を持っているからです。つまり、非常に異なる野心を持っています。
オリヴィエ・エズラティ: はい、私たちは計算について話しています。それは本当に新しいアルゴリズムのパラダイムについてのものです。私たちはさまざまな種類の問題に対して物理的な基盤を持ちたいと思っています。しかし、量子通信もまた、完全に新しいセキュリティ対策のクラスを可能にします。それはセキュリティを超えて興味深いものです。
ジョアネス・ヴェルモレル: そうですね、それは遥かに進んでいます。
オリヴィエ・エズラティ: セキュリティはただの一つの側面です。ポスト量子暗号など、セキュリティを向上させるための他のより古典的な解決策もあります。しかし、量子通信は、量子セキュリティを超えてはるかに興味深いものです。それは遠い未来の話であり、まだ存在しない多くの技術があります。例えば、量子リピーターなどです。それが機能すると、2つの量子コンピュータ間で通信するなど、非常に強力なことができるようになります。それはすべてを可能にすることができます。
まず、量子リンクで接続された2つの量子コンピュータがあれば、パワーを向上させることができます。それは単に追加するだけではなく、2つのシステムのパワーを指数関数的に増やします。これは古典的なコンピュータでは得られない完全に異なるものです。また、量子リンクに接続された2つの量子コンピュータがあれば、その接続のセキュリティも向上します。もし誰かがそれらのシステムを接続するファイバーオプティクスを傍受したとしても、何も得ることはできません。それは2つの当事者間の安全な通信を可能にする最高の曖昧化システムです。
あなたは、軽量な量子クライアントがラインの向こう側にある大規模な量子システムに接続されていると想像することができます。それにより、非常に安全な通信が可能になります。ところで、「ブラインド量子コンピューティング」というプロトコルがあります。これは、フランスに住んでいる研究者の1人を含む、数十年前に発明されたものです。彼女の名前はアンで、そのプロトコルの共同発明者です。
そして、量子センシングというものも、私はまだ実在するものだとは気づいていませんでした。
ジョアネス・ヴェルモレル: より正確な測定という言葉を使うと、磁力や重力など、通常測定したいと思うものについて、非常に小さなスケールでの潜在能力を感じることができますか？
オリヴィエ・エズラティ: 量子センサーについて私が知っていることは、現在持っている既存のIoTセンサーよりもかさばっているが、桁違いの精度を追加しているということです。ですので、いくつかの場合には非常に有用です。もしもっと正確な位置で重力を測定したい場合、地下に何があるかを検出するのに役立ちます。ですので、さまざまな状況で役立つことがあります。都市を再構築する際にトンネルをどのように検出するか、水をどのように検出するかなどです。それに加えて、石油を検出するためにも使用できますが、もっと石油を探す必要があるかどうかはわかりません。軍事的な応用も潜在的にあります。高精度の磁力検出と重力検出を組み合わせることができれば、海の下にある核潜水艦を検出することができるかもしれません。そのため、多くの国の核抑止戦略に大きな変化をもたらす可能性があります。そこには多くの含意があります。磁力はナノスケールでも使用できます。NVセンターセンサーと呼ばれるものがあります。これはダイヤモンド構造の欠陥を利用したもので、非常に小さな欠陥で、炭素の1つの原子が欠け、もう1つが窒素原子に置き換わり、穴の中を出入りするいくつかの自由電子があります。これはレーザーと組み合わせて磁力の非常に小さな変化を検出するために使用でき、MRIなどに使用することができます。脳内の電磁場の変動を検出するために使用することもできます。原子レベルでの生物学的な検査にも使用することができます。ですので、原子レベルやマクロスケールの重力センシングの両方で非常に大きな進歩があります。
そして、少し脱線しますが、あなたが話しているとき、「ああ、この技術があり、それが潜水艦を検出できるかもしれない」と言ったとき、私は内心で笑っていました。しかし、確かに、質量検出器やその周りの物質の質量密度を表示するようなものがあれば、それは完全に理にかなっています。ところで、もっとポジティブな用途もあります。地球を周回する衛星に量子重力センサーを搭載すれば、測地学的な研究を行うことができます。地球の動きを理解することができます。気候変動が地球の表面と水に与える影響を検出することができます。地球上で何が起こっているかを理解するために非常にポジティブな用途がたくさんあります。
ジョアネス・ヴェルモレル: まさにその通りです。科学の進歩のほとんどは、新しいセンサーのクラスの利用可能性によって大いに推進されてきました。そして、それが私を少し脱線させます。オリヴィエ・エズラティはフランスで数十年間知られており、量子技術に関するレポートを行う前に、AIとスタートアップについての巨大なレポートを作成していました。スタートアップに関するレポートは、私にとって非常に重要なものであり、Lokadを実際に行う上で非常に影響力のある文書でした。そして、あなたの文書が非常にフリンジで奇妙でねじれたものであり、通常のラインを完全にぼかしているのは、この超ホリスティックなアプローチを持っているからだと思います。例えば、私が量子力学について知っていることは、Griffithsの「量子力学入門」という本で読んだことだけです。この本は非常に美しく書かれており、最初のページからシュレディンガー方程式を始め、そこからたくさんのことを導出しています。これは非常に美しいアプローチですが、非常に狭い視野です。それをやっている教授たちには何の非難もありません。あなたのレポートが非常に興味深いのは、歴史、経済、インセンティブ、規制、持続可能性、数学など、さまざまな視点を持ち込んでいるように見えることです。完全に多様な構造を持っており、エンタープライズソフトウェアにつながると信じています。
エンタープライズソフトウェアの世界では、そしてこのチャンネルのほとんどの視聴者はサプライチェーンに関わっていますが、サプライチェーンは常にエンタープライズソフトウェアの層を介して操作されます。サプライチェーンと物理的に対話することはありませんが、何かを成し遂げるためには多くの間接的な手段が必要です。その問題の一つは、すべてのベンダーからのさまざまなレイヤーの議論があることです。私は長い間量子コンピューティングに興味を持っていましたが、多くの主張がなされており、時には壮大な主張がなされています。例えば、Googleが量子の至高性を達成したというものです。その言葉自体からしても印象的です。至高性、わかりました。
Olivier Ezratty: ところで、彼らはその言葉を発明したわけではありません。
Joannes Vermorel: そうなんですか？
Olivier Ezratty: 私は約2週間前にその言葉を発明した人と話しました。彼の名前はジョン・プレスキルといい、彼はカリフォルニア州のカルテックで教師であり非常に有名な学者です。彼がその言葉を作り出したのは、おそらく2011年のことです。Googleはその表現を使いましたが、それは量子コンピュータが古典的な方法では合理的な時間で行えない計算を行う状況を表していますが、それが有用かどうかは別の問題です。Googleや中国の他の企業の量子至高性は、エンタープライズソフトウェアで行っていた計算とは異なります。入力データも出力データもありません。それは単なる乱数生成器のようなものであり、量子システムと古典的なエミュレーションのサンプリングがほぼ同じであることを確認する必要があります。しかし、実際の計算は行われていません。
興味深いことに、Googleが有用な計算を行うために自社のシステムを使用する必要があったとき、至高性の実験で使用した53個のキュビットを使用することはできませんでした。ちなみに、その実験ではわずか0.14％の確率で良い結果が得られました。良い結果が得られる確率は0.14％です。彼らは53個のキュビットのうち最大で15個しか使用できず、15個のキュビットは自分のノートパソコン上でより効率的にエミュレートできます。興味深いことですね。彼らは何千年もかかる可能性のあることを行っていると言っていましたが、一方で役に立つことをすると駄目なんです。
Joannes Vermorel: 視聴者のための文脈として、ビットは地球上で作成できる非常に低レベルの情報の古典的なバージョンで、単なる0と1です。
Olivier Ezratty: まさにその通りです。
Joannes Vermorel: これは非常に控えめでエレガントな視点で、基本的な数学に根ざしています。ビットについての理解は視聴者には非常に良いものだと思いますが、多くのプログラマーはプロセッサがどのように動作するかを全く知りません。
Olivier Ezratty: そうですが、このエピソードの構成のために、ビットについての一般的な理解があると仮定しましょう。
Joannes Vermorel: 視聴者の皆さんはビットについて非常に良い理解を持っていると確信していますが、多くのプログラマーはプロセッサがどのように動作するかを全く知りません。このエピソードのために、ビットについての一般的な理解があると仮定しましょう。
Olivier Ezratty: まさにその通りです。基本的な論理などがあります。キュビットの領域に入ると、オンラインであらゆることとその逆のことを読んだので、非常に混乱しています。もし可能であれば、キュビットがキュビットとして何を特徴づけるのか、そしてそれが古典的な部分と完全に異なるのかについて、要点を教えていただければと思います。
Joannes Vermorel: 興味深いことに、キュビットは数学的なオブジェクトまたは物理的なオブジェクトとして記述することができますが、それらは絡み合っています。物理的な観点からは同じものです。
Olivier Ezratty: 物理的な側面から始めましょう。キュビットはいわゆるTLS（Two-Level System）と呼ばれるものです。それは2つのレベルを持つ量子オブジェクトであり、2つのエネルギーレベルを持つ原子のようなものです。地球上にはさまざまなエネルギーレベルの興奮状態が存在します。これらの2つのエネルギーレベルをレーザーや他の手段で制御することができます。例えば、スピン量子化された電子のスピンを制御することができます。スピンは上向きまたは下向きのみであり、2つの値しか持ちません。光子を取ると、異なる偏光を持つことができます。
また、超伝導ループのような複合オブジェクトもあります。超伝導キュビットは単一のオブジェクトではありません。億単位の電子がループ内を循環しています。非常に低温で保たれたこのループには、ジョセフソン接合と呼ばれるバリアがあります。このバリアにより、トンネル効果が生じ、ループ内を循環する電流の位相と振幅の異なる2つのエネルギーレベルまたは位相の重ね合わせが作成されます。
キュビットは量子系であるため、2つの異なる状態で重ね合わせることができます。原子の基底状態と励起状態、電子のスピンの上向きまたは下向きの重ね合わせ、光子の異なる偏光の重ね合わせなどが同時に存在することができます。
さて、数学的な側面を見てみましょう。重ね合わせは、ゼロと1に対応する重みとして表現することができます。これらの係数は通常、アルファとベータと呼ばれ、複素数である必要があります。正規化する必要があります。キュビットのこれら2つの状態の重ね合わせは、2つの数値として表現することができます。これらは、いわゆるブロッホ球と呼ばれる球面上で、ベクトルがキュビットの状態を表します。ベクトルが北極にある場合、ゼロを表します。南極にある場合は1を表します。赤道上などの他の中間の位置は、ゼロの一部と1の一部の重ね合わせ状態に対応します。南半球にいる場合、1の方がゼロよりも多いことを意味します。北半球にいる場合、ゼロの方が1よりも多いことを意味します。赤道を回転させると、信号の異なる位相が得られます。実際、キュビットと電子信号を比較することは興味深いことだとわかりました。ネットワーキング信号を管理する場合、正弦波信号のような位相と振幅があり、キュビットも多かれ少なかれそれに似ています。位相と振幅であり、それら2つの値でキュビットを記述します。
では、この重ね合わせとは何でしょうか？重ね合わせは、量子物理学で扱っているこれらの量子オブジェクトが、観測方法や管理方法によって粒子または波として振る舞うことから生じます。キュビットが何であるかを理解するためには、これらの量子オブジェクトの波動性を見ることが最も良い方法です。地上状態と励起状態に対応する2つの波がある場合、それら2つの波を加えることで第3の波が生成されます。それは、ちなみにシュレディンガー方程式に基づいています。シュレディンガー方程式の地上状態の解は1つの解であり、励起状態の解は別の解です。そして、シュレディンガー方程式で使用されているのは線形代数ですので、これら2つの解の線形結合は別の解を作り出します。
これがシュレディンガー方程式の数学的な視点です。2つの波の線形結合は、2つのピアノの音、ドとCのようなもので、別の音を生み出します。しかし、これはパワーの源を教えてくれません。パワーの源は、隣り合った複数のキュビットを接続し、データ空間を拡大できることにあります。キュビットの数に応じて指数関数的に成長するデータ空間を扱っています。たとえば、100個のキュビットがあるとします。100個のキュビットがある場合、その複合量子オブジェクトは、2の100乗の複素数の情報空間を扱っています。これは非常に多くのデータですが、アナログです。アナログデータ空間を扱っていますが、クラシックなビットよりもはるかに速く成長する巨大な空間です。
ジョアネス・ヴェルモレル: クラシックなパラダイムとは異なる点の一つは、人々がビットと言うと、ビットを追加することが非常に加算的なプロセスであると考えることです。メモリのビットを追加すると、線形に増えます。メモリが2倍になると、便利です。つまり、コンピューターでSlackのタブを2倍開くことができます。しかし、基本的には完全に線形です。そして、ここでは、明らかに、表面上では、ビットという言葉を使っているコンピューターシステムがありますが、数字が非常に巨大になるため、人々はビットとは言わないことがあります。まず、8つのパックであるバイトで話します。そして、人々は通常、メガバイト、ギガバイト、またはテラバイトで話します。私たちが慣れている数字は絶対に巨大です。しかし、本当に興味深いことをするには、クラシックな意味で巨大な数が必要ですので、「53ビットのものを持っています」と言っても感動しません。人々は「まあ、それはENIACの時代ですが、今ではもっとメモリがありますよね」と言うでしょう。
オリヴィエ・エズラティ: そうですね、まさにそうです。それはすでに数千ビットでした。ですから、それは物足りなく感じるかもしれませんが、それは本質を見逃しています。私が正しく理解しているならば、人々が20、50、60、または100のキュビットを持っていると言うと、それらはすべて完全に絡み合っているシステムを持っているということです。それらは1つのシステムの一部であり、一緒に作業することができます。50個のキュビットと50個のキュビットを足したものは、100個のキュビットとはまったく異なります。
ジョアネス・ヴェルモレル: まさにその通りです。しかし、そこには多くの誤解があります。
オリヴィエ・エズラティ: たとえば、量子コンピューティングの速度は、コンピューティングスペースから来ると思われるかもしれません。しかし、それは真実ではありません。スペースの利点と速度の利点があり、それらは関連していますが、異なります。実際には、n個のキュビットがある場合、2^n個の複素数のコンピューティングスペースがあります。ですから、正確に言えば、コンピューティングの意味で、2^(n+1)個の実数または浮動小数点数になります。しかし、それはなぜ計算が速くなるのかを説明していません。
より速く計算するということは、量子ゲートと呼ばれる操作の数が、古典的なコンピューティングよりも速く増えないということです。つまり、古典的なコンピューティングでは、変数の数に比例して指数関数的に増えるような問題を、量子コンピューターで指数関数的に増えないようにしたいのです。変数の数に比例して、線形的に、対数的に、または多項式的にスケーリングする操作の数が必要です。そして、古典的なコンピューターでは指数関数的にスケーリングします。そして、比較をするのが難しい定数があるかもしれませんが、それでもです。
アルゴリズムの長さが量子コンピューターの速度を決定します。アルゴリズムは多くの絡み合い、つまりキュビット間の接続を使用しています。効率的なアルゴリズムを組み立てる方法を見つける必要があります。それが量子コンピューティングの科学であり、それはサイズとは補完的なものです。
そして、もう一つの側面があります。それは誤解ではないですが、あまりよく知られていません。アルゴリズムの結果を最後に測定すると、nビットではなくn個のビットを得ます。つまり、持っている100個のキュビットごとに0または1を得ます。ですから、計算中には2^100個の複素数の情報を扱い、最後にはわずか100ビット、古典的なビットを得ます。
ですから、なぜこんな手間をかけるのでしょうか？それは、量子コンピューティングのパワーは、大量の情報空間を探索する能力によってもたらされるが、最終的にはより小さな結果を生み出すからです。たとえば、大きな数を因数分解したいとします。因数分解は、Shorのアルゴリズムを使用して空間を探索する複雑なアルゴリズムを使用します。最終的には、ビットで構成された小さな数を得ます。
これによって、事情が説明されます。また、多くのアルゴリズムでは、アルゴリズムを何度も計算し、結果の平均値を取ることで、各キュビットに対して浮動小数点数を得ます。もう一つの誤解は、量子コンピューティングがビッグデータに適しているということです。
ジョアネス・ヴェルモレル: はい、だから私が言いたかったのは、明らかにそれは機能しません。私が理解している方法では、私たちが何らかの方法でテラキュビットなどを持つことができるキュビットシステムを設計できない限り、それはまるで設計上のもののように思えます。億単位のキュビットを持つことはできますが、そこに到達するまで、データをシステムにチャネルするためのボトルネックがあることがわかります。
量子コンピューターにデータを入れることは大きな問題です。それはまだ研究分野です。なぜなら、データをキュビットに入れる量子ゲートは時間がかかるからです。それは非常に遅いです。私は10キロヘルツとか何かを読んだことがあります。IBMは現在、2キロヘルツから10キロヘルツの間です。つまり、1秒あたりの操作サイクル数です。それほど速くありません。
オリヴィエ・エズラティ: はい、アメリカのIonQやHoneywellから来るアルカリ系のトラップイオンですら、それよりも遅いです。ですから、情報をそこに入れるのは非常に遅いです。ほとんどの場合、私たちはいわゆるハイブリッドアルゴリズムを使用します。複雑なデータパスは古典的なアルゴリズムによって行われ、圧縮されたデータを純粋なビット単位で量子アルゴリズムに供給します。これには多くの制御ゲートは必要ありません。その後、計算は膨大な情報空間を探索し、小さな結果を生み出します。
しかし、現在の問題は別のことです。量子アルゴリズムを設計するとき、ほとんどの場合、私たちは完璧な数学的オブジェクト、つまり線形代数を行う数学的なキュビットについて考えます。ベクトルの乗算行列とベクトルの乗算を行い、数学的な結果を得ることができます。問題は、現在持っているキュビットや将来持つであろうキュビットはノイズがあります。各計算の周りに重大なエラーを生成します。ですから、データを平均的に取得する必要があります。
現在の量子システムでは、すべての操作が1%のエラーを生成します。つまり、最終的には単純に1つの操作を計算し、良い結果を得ることはありません。これは単純化された説明ですが、イメージをつかむのに役立ちます。指数的な加速をもたらすとされる多くのアルゴリズムは、10の9乗または10の14乗の操作が必要です。ですから、ノイズが多すぎると機能しません。このノイズに対する回避策を見つける必要があります。
2つの方法が探索されています。1つは、そのノイズに耐えることができるアルゴリズムを作成する方法です。これらは浅いアルゴリズムと呼ばれます。これらはゲートと操作の数が少ないアルゴリズムであり、すべてが崩壊するレベルに達しないようにします。もう1つは、いわゆる制御操作を使用する方法です。制御操作は、外部から見ると品質の良いソーシャルキュビットを作成する方法です。これは、特定のアルゴリズムに必要なものですが、その結果を得るためには、それらの論理ビットは多くの冗長な物理的キュビットで構成されており、その冗長性は非常に大きいです。
現在の計画では、非常に高品質なキュビットを得るためには、1万個のキュビットが必要です。純粋な数学的な観点から量子の利点を得るには、少なくとも50個のキュビット、むしろ100個が必要です。ちなみに、50から100の間です。したがって、100個の論理キュビットに10,000個のキュビットが必要であり、合計で100万個のキュビットが必要です。したがって、1つの量子の利点をもたらす実際に役立つ量子コンピュータを作成するには、非常に高品質な100万個の物理キュビットが必要です。現在、最新の記録はIBMからです。彼らは昨年11月に発表し、数週間後にオンラインでリリースする予定のシステムを433個のキュビットを持つと発表しました。しかし、これらのキュビットは非常に低い信頼性を持っており、おそらく99％未満の信頼性です。つまり、各操作に対して1％以上のエラーが発生するため、現時点では何もすることができず、非常に有用ではありません。これはIBMの長いロードマップの一環であり、非常に意味のある中間ステップです。したがって、433個のキュビットと1百万個の非常に高品質なキュビットの間には大きな違いがあり、このような実際の量子の利点を得るためにエラーコレクションを実装できる可能性があります。そこにはまだたくさんの作業が必要です。
もう1つの解決策が存在します。それはIBMやGoogleなどから提案されたものです。それは数年前に作成された新しい方法で、量子エラー軽減と呼ばれています。軽減と修正は異なります。修正は冗長性を介して各操作でエラーを修正することです。軽減は少し異なり、AIを使用する方法です。つまり、機械学習を多く使用します。システムをトレーニングして、システム内のエラーの現象を理解し、いくつかの事後選択の修正を行います。そのため、結果を何度も計算し、トレーニングの後、結果を修正することができますが、計算全体が完了した後です。これは、いわゆるノイズのある量子コンピューティングシステムの能力を拡張することが期待されています。また、「量子の至高性」というニックネームを考案した人物が、2018年に「NISQ」というニックネームを考案しました。これは「ノイズのある中規模量子コンピュータ」を意味します。ノイズのあるシステムと量子エラー軽減は、企業にとって有用な量子コンピューティングを可能にすることが期待されています。しかし、まだその閾値に達していません。数年後になるかもしれませんが、いくつかの不確実性があります。
ジョアネス・ヴェルモレル: 私の好奇心がそそられました。そして、これは非常に推測的な話です。私にとっては、まずは浅いアルゴリズムを使うことが短期的な展望であり、単に動作させるためのものです。誤り訂正の長期的な視点では、誤りがあまり問題にならないようなノイズのある物理基板を持つというアプローチもあるかもしれません。また、機械学習の中で、例えば、ディープラーニングと呼ばれる最新のAIの一つのボトルネックは、リソースを大量に消費する行列の乗算です。非常に興味深い論文がいくつかあり、数学的な観点からは行列の乗算が必要ですが、操作的に本当にそれが必要なのでしょうか？つまり、ディープラーニングでうまく機能するのは、純粋な線形バージョンを行っているからだけでなく、パワーコンシューマを削減するために精度を減らすことができるからかもしれません。具体的には、16ビットから8ビット、さらには1ビットまで、限られたシステムでは精度を減らすことができます。ノイズのある演算子を使って、ノイズがあるにもかかわらず非常に強力な操作を行う場所は見えますか？それによって、興味深くないと思われる量子コンピューティングの問題を解決する人々の場所は見えますか？それを行う手段があることが、それを興味深くすることが非常に頻繁です。
オリヴィエ・エズラティ: ほとんどの場合、答えは「いいえ」と言えます。以下に詳細を説明します。近い将来のシステムで実装できるアルゴリズムは主に3種類あります。1つ目は化学シミュレーションで、シュレディンガー方程式をシミュレートし、分子内の電子の軌道を見て、分子の構造を理解しようとするものです。分子の基底状態、最低エネルギーレベル、およびすべての分子を見つける必要があります。これには非常に高い精度が必要です。したがって、これはうまく機能せず、特に古典的なコンピューティングよりも優れた結果を得る場合には非常に高い精度が必要です。既にテンソルネットワークや異なる技術を使用した古典的なシステム上の化学シミュレーションがうまく機能していますが、限定的なものです。より複雑な分子を量子システム上でシミュレートするには、非常に高い精度が必要です。
2つ目のアルゴリズムは最適化アルゴリズムで、SAT問題、最大カット、さまざまな探索アルゴリズム、または有名な巡回セールスマン問題など、ほぼバイナリ最適化です。これらのシステムもエラーには弱いです。
最後のものは量子機械学習（QML）です。これらは、ある程度のノイズに対して許容できるシステムです。しかし、私の知る限りでは、量子機械学習でできることにはいくつかの制限があります。1つは、これらのアルゴリズムが非常に大きな古典的な部分と非常に小さな量子的な部分を持っていることです。2つ目は、データをシステムに入力することが非常にコストがかかることです。これまでのところ、量子機械学習は、近い将来のシステムでは計算時間の実際の高速化の証明があまりありません。まだ研究の途中です。
これは量子コンピューティング全般に当てはまりますが、私が説明した各カテゴリにおいて本当の高速化がどこにあるのか、さらには論理キュビットのカテゴリについても、まだ研究中です。理論はたくさんありますが、その理論はハードウェアの現実、量子エラー訂正のオーバーヘッド、およびその他のオーバーヘッドと対峙しなければなりません。また、ゲートの長さも考慮しなければなりません。使用するキュビットのタイプによって、ゲートの長さが異なるためです。
たとえば、現在主流の超伝導キュビットの場合、単一キュビット操作のゲート長は約20ナノ秒です。しかし、2キュビットゲートのゲート長は通常数百ナノ秒です。そして、ゲートを制御するための電子機器があります。ゲートは量子的ではありません。ゲートは、古典的な電子デバイスからの信号の発射によって生成されます。信号は、常温または非常に低温で生成される古典的な電子機器によって生成されるマイクロ波パルスの一種です。このシステムには遅延があり、データの生成には時間がかかります。そして、このシステムは古典的なシステムによって制御されなければなりません。なぜなら、ほとんどの場合、量子コンピュータは常に古典的なコンピュータであり、古典的な電子機器を制御して、ある種の光子を生成するからです。光子はマイクロ波領域、可視光または赤外線領域に存在し、通常は紫外線ではありません。そして、これらの光子はキュビットに送られ、状態を変化させます。そして、他の種類の光子または任意の周波数の光子をキュビットに送信します。キュビットが放射するものを見て、信号を見て、信号をアナログからデジタルに変換し、信号を見て、それが0または1かどうかを判断します。つまり、古典的なコンピューティング、古典的な電子機器、キュビットの間にはこのようなループがあります。
ジョアネス・ヴェルモレル: それは私の理解を少し試すための質問ですが、量子コンピュータはゲートレベルで電子機器によって制御されているということを、改めて理解しました。しかし、私の理解では、量子力学の美しい新興特性を持つためには、非常に低温である必要があると思っていました。
オリヴィエ・エズラティ: それは場合によります。ほとんどの場合、それは真実ですが、キュービットの種類には多くの違いがあります。温度に対して最も厳しいキュービットは超伝導キュービットで、約15ミリケルビンが必要です。そのため、それを制御する古典的な電子システムがエネルギーを追加し、少し温める可能性があります。そのため、各層で消費されるエネルギーのレベルを制御する必要があります。なぜなら、すぐに15ミリケルビンに到達するわけではないからです。通常、それは大きなシリンダーであり、50ケルビンから始まり、次に4ケルビン、1ケルビン、100ミリケルビン、50ミリケルビンに下がっていきます。したがって、その温度に到達するためには多くの段階があり、そのループに入るたびに光子の数を減らすために信号の減衰を行います。余分な光子を適切なレベルで取り除くために、15ミリケルビンのレベルで熱くなるものを最小限に抑えます。また、逆方向には増幅器もあります。キュビットの読み出しのためにシステムを増幅するためにこの段階に1つの増幅器が使用されます。しかし、これは超伝導キュービットの場合です。次に、いわゆるシリコンキュービットまたはシリコンスピンキュービットがあります。これらは半導体システムを使用し、電子のスピンを利用します。これらはより高い温度で動作することができます。ただし、高いと言っても、15ミリケルビンではなく、100ミリケルビンから1ケルビンの範囲です。それでも非常に寒いです。液体の窒素が77Kであることを考えると、それよりも低いです。水素が液体になるよりも低いです。ヘリウムです。ヘリウムは1ケルビン以上であり、ヘリウム-3とヘリウム-4の2つの同位体があり、それぞれ異なる温度で液体になります。基本的に、それは家庭用の冷凍庫ではありません。
ジョアネス・ヴェルモレル: そうですね、冷凍庫の価格は100万ユーロ以上かかるので、かなり高価です。しかし、他の異なる技術もあります。例えば、光子を取りましょう。
オリヴィエ・エズラティ: プロセッサで光子を制御する場合、室温でも可能ですが、光子の源を冷却する必要がある場合がほとんどです。光子の源は主に半導体効果に基づいており、それを冷却する必要があります。フランスにはCandelaというスタートアップがあります。彼らは独自の光子源を持っており、ガリウムヒ素とアルミニウムに基づいたいわゆる三五半導体システムを使用しています。多くの層とブラッグミラー、そしていわゆる量子ドットが内部にあります。この小さなものは約4ケルビンまで冷却する必要があり、個々の光子のストリームを生成します。その後、個々の光子は室温の波路回路に入り、最後に光子を1つずつ検出する必要があります。したがって、室温では個々に制御された光子を持つシステムが可能です。
ジョアネス・ヴェルモレル: ああ、それは興味深いです。波路は互いに干渉できるのですね。
オリヴィエ・エズラティ: はい、最後には各波路に存在する光子の数を数える必要があります。光子検出器自体も冷却する必要があります。光子を個々に検出するための最も有望な技術は超伝導効果に基づいており、これらのシステムも約4ケルビンまで冷却されます。したがって、システムの両端で冷却が必要ですが、その間では冷却は必要ありません。では、中性原子を見てみましょう。非常に異なるものです。
ジョアネス・ヴェルモレル: これらのベンダーのデータシートでは、冷却は必要ないと言っていますが、それは真実ではありません。
オリヴィエ・エズラティ: 彼らが行っていることは、原子を制御し、真空中の特定の場所に配置する必要があります。そのために、彼らは3つの方向にレーザーを使用し、アラン・アスペクトの博士課程の学生であったジャン・ダリバールが発明したいわゆるマグネト光学トラップ技術を使用しています。この技術は原子の位置を制御するために使用されますが、システムを冷却するためではありません。彼らは別のレーザーと異なる種類の特殊なデバイスを使用して、原子の位置を個別に制御します。原子が冷却されて非常に良い位置に配置されると、その温度はナノケルビンの範囲になります。驚くべきことに、冷蔵庫は使用していません。システム内の原子を取り除くためにポンプを使用し、レーザーを使用しているだけです。したがって、レーザーに基づいた冷却です。
ジョアネス・ヴェルモレル: しかし、光子を投げることでエネルギーを追加しているように感じられますが、実際にはネット効果は冷却です。
オリヴィエ・エズラティ: はい、ドップラー効果を使用しています。ドップラー効果は、あなたに向かってくる原子があり、光子でエネルギーを送ると、光子はボールのようなもので、原子を反対の方向に押し出します。原子は減速します。逆方向に動いていた原子は、ドップラー効果のためにエネルギーを受け取りません。エネルギーは低くなるため、それらに影響を与えません。したがって、平均的に、あなたに向かってくるすべての原子は減速されます。他の原子はそうではありません。これを6世代で行うと、すべての原子の運動が徐々に遅くなります。機械的な効果は使用しません。原子を減速させるのは光だけです。それでも、温度を下げているので、システムを冷却しています。なぜなら、温度とは、特定の媒体内の原子の運動の尺度だからです。
興味深いのは、たとえばフランスの企業パスカルや、米国のハーバードに拠点を置く競合他社Q-CTRLなどで発見されたことです。彼らは真空チャンバーに数百個以上の原子を追加すると、非常に高品質な真空を作り出すためにポンプに冷却を行う必要があります。ですので、冷却はキュビット自体ではなく、チャンバーから原子を取り除くポンプに行われます。このようなエンジニアリング、私はそれが好きです。これは本物のエンジニアリングです。
そして、最後に言及できるのはNVセンターと呼ばれる技術です。センサー用にそれを言及しましたが、計算にも使用できます。オーストラリアに拠点を置くQuantum Brillianceという会社がありますが、実際にはドイツとオーストラリアの合弁会社です。その会社はすでに常温で動作する5キュビットシステムを作成しています。スケーリングが非常にうまくいくかどうかはわかりませんが、それでも、その技術は潜在的に常温で動作する可能性があります。
ジョアネス・ヴェルモレル: この議論が本当に好きなのは、ベンダーがいるときには、見せびらかす動機があり、私のような人間にとっては、この分野に投資されていないものが信じられないほどの主張の連続を見ることです。そして、興味深いことは、人々が嘘をついているわけではないということです。それは非常に興味深いことです。それはさまざまなことを意味するかもしれませんし、さまざまな条件やその他の注意事項があるかもしれません。
オリヴィエ・エズラティ: まったくその通りです。そして、それは問題ありません。ベンダーとして、すべてをすべての時点で伝えることはできません。選択をしなければなりません。簡略化する必要があります。
ジョアネス・ヴェルモレル: まさにその通りです。私たちが行っているすべてのことについて知っているわけではありません。こちらには、ソースコードのコピーと私たちが行ったすべての実験のコピーがあります。理論的には、それを考えることができるかもしれません。しかし、実際には、それはさらに多くのノイズになるでしょう。
では、私の認識では、この量子技術の分野はかなり不透明です。あなたのレポートはたくさんの光を当ててくれています。そして、私が最も興味を持っているのは、具体的には、非常に複雑なものに取り組む際にどのように運営するのかです。簡単ではないことには同意できると思います。多くの主張があり、多くのノイズがあります。エンタープライズソフトウェアもほぼ同じようなものです。誰かが素晴らしいことをしていると主張します。確かに、ある意味ではそうですが、それには調整が必要であり、依存関係やコストがあります。あなたは、ある意味では非常に複雑な分野で活動しています。サプライチェーンでは、複雑さは偶発的なものであり、必要以上に複雑な方法で物事を行っているだけです。それに対して、量子コンピューティングでは、複雑さが減少していると言えます。宇宙というものに取り組んでいるので、それは偶発的なものではありませんが、それでも非常に困難になるという事実には触れていません。
オリヴィエ・エズラティ: この分野での進歩をどのように理解していますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 人々と話すと言いましたが、私の見込み客のほとんどが驚くべきことですが、このようなゲームでは誰もがベンダーのような存在です。だから、信頼できる人物をどのように特定しますか？たとえば、もし私が量子の領域に入ったら、理解するためにはたくさんの情報を得る必要があります。詐欺と非詐欺を区別するにはどうすればいいのでしょうか？はい、物理学のノーベル賞受賞者と話すという解決策がありますが、彼らも全知ではありません。それは問題を解決する一つの方法ですが、理解を得るための中継点となる人物を特定するにはどうすればいいのでしょうか？詐欺や明らかな主張がたくさんあり、それを見極めるためにも時間が限られています。
オリヴィエ・エズラティ: どのように進めていますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 基礎研究の科学者とできるだけ多く会うようにしています。物理学者とエンジニアの両方、アルゴリズムとコンピュータサイエンスの分野に詳しい人々との会議が重要です。現時点では、物理学者よりもコンピュータサイエンスの人々と会うべきだと思いますが、私はまだ物理学者との会議の方が多いです。過去の人生では、ハイパフォーマンスコンピューティングやスーパーコンピューティングの人々と会っていましたが、それは古典的なコンピューティングの異なる領域です。
できるだけ多くの科学論文を読み、その言語を理解しようとします。新しい論文を読むときに最初にすることです。しかし、これは継続的なゲームです。日常の挑戦です。その理由の1つは、多様性です。多様性という意味では、現在は少なくとも20〜30種類の異なるキュビットがあります。一方、トランジスタと古典的なチップセットでは、CMOS型のトランジスタが1つだけです。いくつかのバリエーションはありますが、iPhone、Mac、PC、またはサーバーのトランジスタの違いは1％です。ほぼ同じ技術です。常にシリコンNPドーピングとゲートです。量子コンピューティングでは、さまざまな技術があります。それは素晴らしいことです。そして、時には、ある特定の技術には、世界に50人しか知らない人がいません。例を挙げましょう。2週間前、私はラスベガスにいましたが、CESではありませんでした。私は3年前にそれをやめました。私はアメリカ物理学会（APS）の会議のためにラスベガスにいました。それは世界最大の物理学者グループであり、同じ場所に13,000人の物理学者がいます。
オリヴィエ・エズラティ: そして、私は会社と会いました。その会社の名前はIroquoで、ほとんどの人は彼らをよく知りません。彼らはアメリカ、シカゴ地域に拠点を置いており、スピンキュビットではなくシリコンキュビットを使用しています。したがって、彼らは電子のスピンを制御しますが、その電子はヘリウム基板、つまり冷たい液体ヘリウムの上にあり、その上に電子スピンがあります。それは奇妙です、つまり非常に奇妙です。なぜそれを使用するのかというと、ヘリウムは周囲の回路からスピンを絶縁します。これは、周りには多くの奇妙な技術があるということです。そして、それぞれの技術について、何がどうなっているのか、利点と欠点は何かを教えてくれる科学者はほんのわずかです。
それについては生きていかなければなりません。不確実性と共に生きていかなければなりません。部分的な情報を持って生きていかなければなりません。直感を持たなければなりませんし、すべての次元について広いエンジニアリング知識を持たなければなりません。たとえば、最近、Alexaや他の研究者と共同創設者としてQuantum Energy Initiativeの一環として働くことで、電子機器を見ることが非常に重要だとわかりました。キュビットに送られるレーザーやマイクロ波を制御する電子機器の品質は、キュビット自体と同じくらい重要です。
ですから、電子工学は一般的ではありません。コンピュータサイエンティストであっても、方程式については何も知りません。だから、フーリエ変換に戻って、信号理論を理解し、位相、振幅、周波数の変動であるジッターを理解する必要がありました。古典的な電子機器によって生成される信号の電力を理解し、減衰、フィルタリングなどを理解する必要があります。そして、電子工学は量子コンピューティングシステムのエンジニアリングに影響を与えています。
ジョアネス・ヴェルモレル: 私にとって非常に興味深い教訓は、企業ソフトウェア、サプライチェーンの興味がある分野では、ニッチな視点、ニッチなベンダーなど、驚くべき数の異なる視点やベンダーが存在すると言えるでしょう。たとえば、サプライチェーンの問題を見るだけでも、アプローチ方法についてはおそらく20の競合する哲学があります。メインストリームのもの、フローキャスティング、DDMRP、SNOPなどがあります。これらは文字通り異なる視点です。そして、ベンダーもたくさんあります。
私が本当に興味を持っているのは、あなたが説明する中で、直接的な制御実験を行わずに、それらのものが機能するかどうかについて比較的教養のある意見、比較的正確な意見を形成する可能性があるということです。つまり、この論文が複製されるかどうかを確認するために、実験を行うしかないという稚拙な考え方があるわけです。ソフトウェアをオンラインでテストすることはできます。しかし、企業ソフトウェアの場合、テストを行いたいとしても、一度に多くの場所に展開する必要があります。非常に実用的ではありません。だから、ほとんどのベンダーは無料トライアルを提供しないのです。それはまったく意味がないからです。始めるためには、そのものを20か所に展開する必要があります。
オリヴィエ・エズラティ: 興味深いことは、私はこのアプローチを非常に信じているところです。一人の人物にアプローチして主張を守らせ、そして別の人物、理想的には非常に多様な視点と対立を持つ人物にアプローチし、それを通じて別のことを学ぶのです。私の場合、私は定期的に多くの科学者と会っており、そこには偶然性がたくさんあります。時々、私は「あの人と会うべきだ」とか「この女性と会うべきだ」と言われ、それから会って彼らから何かを学びます。たとえば、私は昨年11月にグルノーブルにいて、1日でおそらく15人の科学者に会いました。私は困惑しました。なぜなら、私はいくつかの人々に会い、彼らがいわゆるトポロジカルキュービットに取り組んでいることを知りました。これはMicrosoftがその種のキュビットに賭けている唯一のベンダーとして有名です。私はグルノーブルでこれらの4人の人々を見つけ、彼らに「では、あなたたちは誰と一緒に働いているのですか？」と尋ねました。そして彼らは「ああ、私たちはアメリカのあの人と一緒に働いています」と言いました。私はその人の名前を知っていました。なぜなら、私は彼がMicrosoftの人々からネイチャーの論文を撤回させた人物だと知っていたからです。彼はピッツバーグ大学に所属しています。だから、私はそれらの人々に会うことでたくさん学びました。
ジョアネス・ヴェルモレル: あなたのレポートに戻りますが、私はあなたのレポートで見つけたものを盗んでいます。たとえば、最初のセクションでは、科学論文の読み方についてのヒントを与えています。これは非常に興味深いことです。これらの論文には20人の著者が付いていますが、それらの人々が関連しているのかどうかはわかりません。そして、最初の人の名前は実際にその仕事をした博士課程の学生であり、他のすべての人は基本的にはその仕事を支援した人々であり、直接的には関与していないかもしれません。そして、最後の人は実際には監督者または研究室の責任者であり、論文の内容を本当に理解しているかどうかはわかりません。
オリヴィエ・エズラティ: 興味深いことは、あなたが非常に興味深いことを明らかにしたことです。つまり、手がかりを見つける方法やナビゲートする方法です。それは魔法ではありません。こうした手がかりがあると、その分野をナビゲートすることができます。そして、それらは非常にシンプルです。私の本のその部分でそれを説明したかどうかはわかりませんが、穴を見つけることです。たとえば、ある研究所が「ああ、私たちはより良い新しい種類のキュビットを発見しました」と言っています。では、何が良いのでしょうか？ だから、彼らが公開している数値を見つけようとしますが、ほとんどの場合、他の数値は公開されません。たとえば、彼らはある所謂T1の安定化についてマイクロ秒単位の数値を示していますが、驚くべきことに、キュビットの能力については何の数値も与えていません。おそらく、そこではあまり良くないのかもしれません。そして、時には、実験のキュビット数さえもわからないことがあります。つまり、彼らは多くのキュビットを持っていないということです。時には、欠落した情報から何かしらの手がかりを見つけることができるかもしれません。
典型的なのは、量子コンピューティングでは、ほとんどの場合、ベンダーとのコミュニケーションの一部です。北米に拠点を置く会社がありますが、その名前は伏せます。彼らは自分たちのキュビットの品質を披露していますが、数値は公開していません。これは興味深いことです。なぜなら、数値を公開しないということは、2つのことを意味します。まず、数値が非常に低いことを意味し、また、キュビットの信頼性も誤解を招いていることを意味します。通常、キュビットの数が多いほど、キュビットの信頼性を高めることはより困難であり、数が少ない場合は、信頼性が高くても、3つまたは4つまたは5つのキュビットだけであるとは言わない場合、人々を誤解させています。これは非常に興味深い例です。
ジョアネス・ヴェルモレル: そうですね、根本的には、私たちは他の分野の他の人間と同じような傾向を持つ知的な人間と取引していると思います。私の特に興味がある供給チェーンソフトウェアに行くと、手がかりは異なるものの、同様に存在します。たとえば、ベンダーがスクリーンショットを持っていない場合、そのUIはひどい見た目です。なぜなら、UIが素晴らしければ、たくさんのスクリーンショットがあるはずだからです。彼らが持っているアルゴリズムが移動平均の派生バージョンに過ぎない場合、それについては話しません。彼らはただ「超高度なAIを持っています」と言うだけで、予測には移動平均しか使っていません。しかし、それをちゃんと言ってくれるでしょう。逆に、人々が何かを持っている場合、それについてのウェブサイトのセクションが延々と続いているはずです。逆に、彼らのソフトウェアが非常に遅い場合、スピードについては全く話しません。彼らはこの垂直の心構えを完全に理解していることを強調しますが、ソフトウェアが遅いことについては全く触れません。だから、私はこのようなメタな側面を探すアイデアが本当に好きです。基本的には、このような対立的な心構えを持つ必要があるということです。誰かが私に何か注目すべきことを伝えるとしたら、最初のフィルターは、このことがこの人を追いかける価値があるほど注目すべきかどうかを決めることです。しかし、それはつまり、あなたの手段が「この主張の最も可能性の高い価格は何ですか？隠されたコストは何ですか？」と言うことを意味します。
オリヴィエ・エズラティ: まあ、量子コンピューティングでは他にも複雑になる要素があります。存在する種類のメトリクスや、それらがどのように測定されるか、さらにはさまざまなベンチマーク技術について学ぶ必要があります。量子コンピューティングでは、そうしたものがたくさんあります。ISOなどの標準化団体によって強力な取り組みが行われており、フランスもこれらの取り組みに参加しています。しかし、それらのものがどのように測定されるかを理解するためには、多くの教育が必要です。たとえば、私は最近、キュビットの品質の対数対数スケールのグラフを作ろうとしました。一貫した方法で正しい数値を得るのは困難でした。したがって、たとえばキュビットの品質を測定する場合、いわゆるランダム化ベンチマーキングで品質が測定されていることを確認する必要があります。非常に注意が必要です。数値に惑わされることがあります。
ジョアネス・ヴェルモレル: 絶対にその通りです。供給チェーンでは、それが至る所にあります。非常にありふれたことですが、たとえば人々が尋ねている質問の1つは、予測システムの正確さはどれくらいですか？問題は、それが入力データの正確さに非常に依存していることです。ですから、そのような数値は意味をなさないのです。答えは、データに依存するということです。コミュニティが「より正確な」ものを見極めるために採用している唯一の方法は、実際にKaggleのような競技会を行い、人々が競い合うことです。しかし、根本的には、予測能力の本質的な測定基準を定義する方法に問題があります。
オリヴィエ・エズラティ: 最近変わったことは、より多くの量子コンピュータとクラウド上で利用可能な情報があることです。アクセスするのにコストがかかることもありますが、とにかくです。IBM、Amazon、Microsoftにはそれぞれのシステムがあり、GoogleにもIonQシステムがあります。ですから、世界中で約60台のコンピュータがクラウド上で利用可能です。これは、人々がそれらをベンチマークにすることができ、一貫した方法で行われたベンチマーキングを通じて、それらの異なるシステム間の比較を示す非常に興味深い科学論文が出てきていることを意味します。本当にどこにいるのかについてのいくつかの教養ある推測ができるようになってきました。それは興味深く、ポジティブなことです。それはオープンなエコシステムです。
ジョアネス・ヴェルモレル: しかし、それはオープンであり、また複雑です。科学的な背景が多く必要です。多くの科学的な出版物があり、ベンダー自体も論文を発表していますが、論文を読むだけでも苦労します。ときどき非常に複雑です。私は4年前にGoogleの量子優位性の論文の70ページを見つけたときに笑いました。私が笑った理由は、その論文に含まれる事柄の数を考えると、その論文に何が書かれているのかを理解することができる人は誰なのかということでした。量子物理学、アルゴリズム、コンピューティングとの比較、電子工学、低温工学など、70ページには理解が難しいグラフがたくさんあります。
オリヴィエ・エズラティ: 私は4年前、おそらくその論文の5〜10％くらいは理解できませんでした。今では50％以上理解できると思います。論文全体ではありませんが、時間がかかります。論文を再読するたびに、他の場所で何かを読んだり、トレーニングを受けたり、ビデオを見たりすることで新しい発見があります。それはまだオープンですが、複雑さは隠蔽です。比較の欠如も隠蔽の形態になり得ます。たとえば、非常に異なるベンダーからのデータを調整する場合、そのデータを統合した論文を作成した人物が必要です。または、最近行っているこのチャートのように、自分自身で行う必要があります。非常に異なるソースからデータを収集し、これについて本当にどこにいるのかを把握する能力にはまだ余地があります。私は現在、それに関して2つの論文を執筆しています。
ジョアネス・ヴェルモレル: 私の視点からは、この作業は絶対に必要で非常に役立つものです。しかし、長期的には恐ろしいインセンティブも伴います。あなたがこの作業をしているのは、あなたを知っていますが、あなたを特別なのは、どのベンダーにも簡単に流されないということです。非常に特定のマインドセットが必要です。過去にベンダーであり、Microsoftに所属し、ゲームの一部でした。それがあなたに一種の知的な抗体を与えたと思います。MicrosoftはMicrosoftであり、黒と白の意見ではありません。200,000人以上の人々の集まりのように、グレーです。非常に優れた人々、非常に悪い人々、その他がいます。大規模な人々の集まりから生じる企業の問題に対する知的な抗体を持っていると思います。
オリヴィエ・エズラティ: はい、資金調達をしなければならないからです。
ジョアネス・ヴェルモレル: 正確な名前は言いませんが、エンタープライズソフトウェアの領域で「G」で始まる会社があり、非常に有名な市場分析会社です。私が見ている方法は、市場分析家である場合、あなたがやっているようなものは、ベンダーのアウトソースされたプレスマネジメントになることです。それがエンタープライズソフトウェア、特にサプライチェーンの領域で実際に起こっていることです。
オリヴィエ・エズラティ: そうですね、そして私が見ているのは、その役割を果たす人々はすぐに多くのお金を稼ぐということです。アナリストとして、彼らは常に自分たちの収益の大部分を、説明を行うクライアントから得ていると主張しますが、現実は、ベンダーはバイアスのある専門家により多くの報酬を支払っており、その専門家は第三者のアナリストが市場に伝えるべきことをベンダーが望むことを言うだけです。その結果、歪みが生じます。
ジョアネス・ヴェルモレル: あなたの場合、あなたのレポートは非常に公平な評価をしていると言えます。しかし、私が興味を持っているのは、量子コンピューティングの確立されたベンダーが少ない分野では、あなたの役割を果たすべき人々が腐敗してしまい、ベンダーからのメッセージングを提供するようになってしまうことです。
あなたは多くの助けを借りながら、ほぼ一人でこのような仕事をしています。私が驚くのは、現代の企業は、わずか数年で一人の賢明で意欲的な人物ができることを過小評価しがちであるということです。量子コンピューティングを見ると、企業は困惑しており、通常、コンサルタントを雇い、3ヶ月間20人のチームを組んで多額のお金を費やすことで問題に取り組んでいます。しかし、あなたは、数年間一人の賢明で意欲的な人物によって得られる理解のレベルが同じくらい効果的であることを証明しています。
オリヴィエ・エズラティ: はい、もう少し連絡先を追加します。1つは、IBMなどが大規模な顧客と新しい技術を推進しようとしているため、顧客自体です。世界中には多くの大規模な顧客がおり、一部はフランスのTotal、EDF、MBDAなどの顧客が公開した論文に署名しています。これらの企業の科学者と会うと、実際のビジネスの問題に対してさまざまな技術と実際のアルゴリズムをテストしているため、多くの洞察を得ることができます。
ジョアネス・ヴェルモレル: サプライチェーンで論文を発表しているクライアントを見るのは本当に素晴らしいことです。現在のところ、私たちが持っているのは完全な広告のケーススタディです。ケーススタディのポイントは、広告用にフォーマットされた情報の一部に過ぎないということです。
オリヴィエ・エズラティ: 私は研究チーム、ベンダースペースの人々、および顧客が関与するプロジェクトに関与しています。これらの3つの要素を持つ研究チームがあれば、良い組み合わせが作成されます。それが地元の場合、つまり研究チーム、スタートアップ、および顧客がすべて同じ国または場所にある場合、非常に役立ちます。これは、研究を新しい方法でアプローチし、研究を新しい領域に適用するための良い方法です。
ジョアネス・ヴェルモレル: では、さらに進んで見てみましょう。量子コンピューティングは数十年にわたって進化してきました。それには非常に基本的な理由があります。それは文字通り宇宙自体が動作している方法です。量子力学の美しさは、以前の視点からは不可能だったことができるようになったことで、宇宙をより豊かにしました。それは制約を与えるだけでなく、多くのことを可能にします。私たちは既に、トランジスタやスピンディスクの巨大磁気抵抗など、それらの多くの要素を活用しています。では、この第2のコンピューティング技術の新たな産業化について、どのようなタイムラインを見ていますか？何かを期待できるのでしょうか？
オリヴィエ・エズラティ: まあ、人々が言っていることをお伝えできます。最良の答えは「わかりません」ということです。ほとんどの場合、15年を中心としたガウス曲線が得られます。それがどこから来るかという平均的な見方ですので、少し単純化されています。
オリヴィエ・エズラティ: いくつかの計算パラダイムには、ゲートベースの量子コンピュータとは異なる、いわゆるアナログ量子コンピュータというものがあります。これらのアナログコンピュータは、10〜15年待つ必要はなく、数年以内にいくつかの量子の利点をもたらす可能性があります。
NISQ（ノイズのある中規模量子）の量子利点は、現在のノイズのあるシステムによって不確定です。私はそれが達成されるかどうかわかりません。それは、IBMのような企業が将来生産するキュビットの品質に依存します。IBMは、この分野に投資している世界最大の企業であり、超伝導キュビットの先端技術を持っています。彼らは非常に短期間である次の18ヶ月で大きな変化をもたらす可能性があります。彼らは、私たちコミュニティを量子コンピュータで有用なことを始めることができる領域に導くかもしれません。
しかし、それからスケールする必要があります。数百のキュビットから数百万のキュビットに移行することは非常に困難です。物理学、エンジニアリング、エネルギーの面で非常に困難です。すべてがそこで挑戦的です。予測を困難にするもう一つの要素は、さまざまな種類の技術の存在です。たとえば、マイクロソフトが数年以内にトポロジカルキュビットとメジャナフェルミオンを開発に成功したとしましょう。多くの人々は懐疑的ですが、もし成功すれば、彼らは非常に速く状況を変えるかもしれません。
したがって、ガウス曲線のゆっくりとした傾向があるかもしれませんが、驚きもあるかもしれません。新しいアルゴリズムの設計や新しい誤り訂正の設計を見つけるかもしれません。私は過去2年間で誤り訂正においてこれほどの創造性を見たことがありません。フランスにはアンソニーという名前の人物がいて、彼らが行っていることは驚くべきものです。たとえば、品質の低いキュビットに対応できる誤り訂正符号を発明しています。キュビット間の接続性を調整すれば、誤り訂正符号の効率を向上させることができることを彼らは知っています。接続性の向上は困難ですが、不可能ではなく、それほど難しくもありません。
テクノロジーにはさまざまな微調整、回避策、バリエーションがありますので、常に希望があります。ただし、フランスや海外のいくつかの人々は非常に懐疑的です。数百万のキュビットが互いに絡み合った状態に到達することが困難である理由には、科学的に根拠のある懐疑論があります。しかし、エンジニアや科学者の想像力と創造力を信じることもできます。さまざまなオプションが検討されているため、私たちは見ていくでしょう。
答えは本当にわかりません。しかし、変化する状況について即座に教育を受ける必要があります。新しい発表を解釈し、それが重要かどうかを判断するために教育を受ける必要があります。それがこの分野の魅力です。だから私はまだこの分野にいます。常に変化し、常に進化しているし、知的な挑戦を与えてくれるからです。
ヨアネス・ヴェルモレル: 一旦話を戻して、そして少し締めくくりになりますが、このインタビューの最初に触れたこと、非常に実践的な興味を引くものについて、次は何をしていますか？この分野でのあなた自身のロードマップは何ですか？現在、あなたの時間と注意を引くものは何ですか？
オリヴィエ・エズラティ: ああ、私の手元にはたくさんのことがあります。1つは、まだ正式な組織ではないが、世界中の研究者のコミュニティであるQuantum Energy Initiativeの共同創設者です。私たちは昨年11月にシンガポールで最初のワークショップを開催しました。世界中の主要な科学者が参加しました。ウェブサイトを立ち上げ、コミュニティを立ち上げ、YouTubeチャンネルを立ち上げなければなりません。なぜなら、私たちは限られたリソースの世界にいます。それを避けることはできず、科学者やベンダーにそれについて説明しなければなりません。新しい技術を市場に投入する際に、リソース消費を増やすことなく、責任あるイノベーションエコシステムとして振る舞うことは不可能です。ビットコインはそうしましたが、私たちは新しい技術をもたらすことで産業全体とエコシステム全体が責任を持つことが合理的だと考えています。
オリヴィエ・エズラティ: 2つ目は、私が自分の本の第6版の執筆を始めなければならないことです。これには多くの帯域幅が必要です。私は科学論文の執筆も始めています。物理学のジャーナルで超伝導キュービットに関する最初の論文を査読用に書きました。それが受理されるかどうかはまだわかりません。常にフランスとヨーロッパの地域のエコシステムを強化するために関与しています。最近はヨーロッパで多くのコンタクトを持つようになりました。フランスでスタートアップを支援し続けていますが、非公式です。また、Fanny Boutonとの2つのポッドキャストシリーズも運営しています。彼女も私と同じく5年前に量子分野でスタートしました。現在、彼女はOVH Cloudの量子リーダーであり、主要なヨーロッパのクラウドオペレーターであるOVH Cloudのクラウドオファリングを立ち上げました。素敵なストーリーです。
多くのことを忘れてしまったかもしれませんが、私には多くの顧客がいます。トレーニングを行い、エピテックで教えています。私がするすべてのことは、私がする他の部分にエネルギーを与えています。量子コンピューティングを教えることは、自分の考えを整理する必要があります。本を書くことも同様です。自分の考えを整理し、共有します。論文を書くことやポッドキャストで人々とインタビューすることは、多様な人々に出会うことを奨励します。顧客と一緒に働くことで、できるだけ多様な働き方を心がけています。それが私のライフスタイルです。フランスとヨーロッパのエコシステムの成功に少しでも貢献したいと思っています。それが最終目標です。研究の成功に貢献したいと思っています。特にQuantum Energy Initiativeのために。また、私が支援しているOVH Cloudを通じて、フランスに「主権を持つ量子クラウド」を持ちたいと思っています。さまざまなことがありますが、それはエコシステムを助け、私が学び、オープンな方法で共有することに関係しています。
ジョアネス・ヴェルモレル: 自分で書き留めるというあなたのアプローチは、知識を広めるだけでなく、それを公開しなくても非常に有益です。この作業を行うこと自体が素晴らしいエクササイズです。私の企業のクライアントにとっても教訓の1つです。数十年にわたる取り組みを行っている多くの大企業は、自分たち自身のためにもこの長期的な視点を持つべきです。マネージャーは自分の分野を理解するために自分自身の人生の仕事をまとめることを試みるべきです。それによって会社がより良くなるのです。人々は「でも、おそらくこれらの人々は2年後に私たちを去るかもしれない」と言うかもしれません。しかし、私がサプライチェーンディレクターと話すとき、それはまだ同じ会社に30年間いるようなポジションです。ですから、これは単なる言い訳であり、自分自身のために執筆エクササイズを行う価値を認識することではありません。
オリヴィエ・エズラティ: 私は若い頃から常にそうしてきましたし、それは生き方の一つでもあります。少しは組織化されている必要があります。情報をさまざまな場所で再利用し、メモを取るための簡単な組織のトリックがあります。例えば、私が本を更新する方法は少し特殊ですが、それほど特殊ではありません。私がすることは、本と同じ目次を持つ小さなWordドキュメントを作成し、そこに日々受け取るすべての更新情報を入れることです。新しいアーカイブ論文、ニュース、アナウンスなどです。それは本と同じ場所に正しく配置されます。本と同じような内容ですが、もちろん更新のみを含んでいます。そして、本を更新するときには、トピックごとにすべてがすでに整理されています。
だから、たとえばアルゴリズムの部分を更新したいとしましょう。すでにリンクが含まれたアルゴリズムの章があります。そして、私はテクノスクリーニングを行う顧客や公開されていないニュースのために、本の更新に使用できる多くの書面の説明も持っています。すべてを自分で行う場合、組織化されていて内容を賢く再利用する必要があります。私は継続的に更新するための多くのチャートも作成しています。量子技術の企業のデータベース、多くのテーブルを含むExcelシートなど、私自身のデータベースを持っています。さらに、量子物理学のノーベル賞受賞者のデータベース、企業のデータベース、キュビットの信頼性のデータベースなど、データベースになり得るものはすべて私のExcel スプレッドシートにあります。
ジョアネス・ヴェルモレル: そして、もし分からないことがあれば、ChatGPTに尋ねて、データを提供してもらうこともできます。私自身はあまり組織化されていませんが、自分の専門分野についての書面の理解を培おうとしています。最後に、非常に不透明な分野に直面する企業のCEOやCTOに対して、どのような提案がありますか？あなたのように量子コンピューティングに全力投球することはできません。量子コンピューティングに関して、それらの人々に対してどのような提案がありますか？
オリヴィエ・エズラティ: 私の提案は、もちろん私の本を見ることです。全体を読む必要はありませんが、中身を見てください。銀行や化学産業、交通など、私の本には必ずあなたに関連する章があります。まだ機能していないかもしれませんが、すべてのユースケースがリストアップされています。量子コンピューティングがあなたのビジネスにもたらす可能性を想像できます。私の本には20の異なる産業の章があります。防衛や情報機関なども含まれていますので、必ず関連する情報が見つかるでしょう。そして、私がファニーと一緒に運営しているポッドキャストも聴くことができます。月に1〜2回のペースで行っています。ただし、プレスだけを読んではいけません。私が言うプレスとは、どのようなプレスであってもです。ほとんどのジャーナルには、科学的なジャーナルでさえ、形式があるため、実際の状況を正確に把握することは不可能です。
人々に会い、専門家を見る必要があります。また、情報源を多様化する必要があります。私が言うことは他の人とは異なるものであり、異なる意見があります。それは科学に基づく意見であり、陰謀論的な意見ではありませんが、異なる視点を得る必要があります。楽観的な視点、悲観的な視点、中間的な視点を持つ必要があります。私たちが実際にどこにいるのかはわかりません。
最短の方法は、私や他の人が1〜2時間で説明するカンファレンスに参加することです。私は最後のカンファレンスをたくさん行っており、その多くはYouTubeにアップロードされています。フランス語または英語で行われています。しかし、最適な形式は、私が1時間未満で量子コンピューティングを説明するよう求められたときです。それはあまり良くないかもしれません、短すぎるかもしれません。YouTubeで検索すれば、私が単独であるかどうかに関係なく、機会がある形式を見つけることができます。例えば、2年前の12月にボルドーでエレナと一緒に行ったものがあります。とても素敵なイベントでした。2022年6月には、モッド・ヴェニアとファニー・ボットンと一緒にNorthで別のイベントを行いました。これらは1時間から2時間の間のイベントであり、教育に適していると言えます。
最近、マークDJとのためにLimited Universal向けに別のイベントを行いました。2時間のプレゼンテーションで、1時間20分の長さで、その後40分の質疑応答がありました。それが私たちがどこにいて、これらのシステムで何ができるのかを把握するための適切な形式だと言えます。
Joannes Vermorel: 本当に楽しかったです。私にとっては非常に興味深い分野です。視聴者の皆さん、お楽しみに。次回をお楽しみに。
