Quantum Motion と NVIDIA は量子コンピュータ上での分子シミュレーションを簡素化しました - ForkLog

# 量子モーションとNVIDIAが分子シミュレーションを簡素化

英国の企業Quantum MotionとNVIDIAは、量子計算の最も難しい課題の一つである分子のモデル化に対する新しいアプローチを発表した。これはQuantum Computing Reportが報じている。

この段階はしばしば計算自体よりも多くのリソースを必要とし、化学や材料科学における量子コンピュータの実用化にとって大きな障壁となっている。

研究者たちは、人工知能を用いて事前にデータを準備することを提案している。複雑な分子の必要な状態を量子プロセッサに自ら探させる代わりに、従来のAIが一部の作業を担う。これにより、量子操作の数を削減し、装置の要求を低減できる。

チームは、GPUを用いた量子化学のタスク向けに作成されたパッケージのソースコードを公開した。これとともに、NVIDIAのCUDA-Qプラットフォーム上でのソリューションの使用方法に関するガイドもリリースしている。

コンパイラMPS-to-circuitを用いた状態準備問題のための量子モデル化スキーム。出典：Quantum Computing Report。## なぜこれが重要か

量子コンピュータの最大の約束の一つは、従来のスーパーコンピュータよりもはるかに正確に分子の挙動をモデル化できる可能性だ。こうした計算は、新薬、バッテリー、肥料、工業用材料の開発に役立つ。

しかし実際には、量子システムは未だ根本的な制約に直面している。その一つが、研究対象の分子の構造に対応した特殊な量子状態に問題を変換する必要性だ。複雑な結合に対しては、このプロセスは非常にコストがかかる。

ハイブリッド計算への期待

Quantum MotionとNVIDIAの取り組みは、業界内で高まるトレンドを反映している。理想的な量子コンピュータの登場を待つのではなく、AI、従来の計算、量子プロセッサの能力を組み合わせる方法を模索している。

研究者たちは、このハイブリッドアプローチにより、量子技術を科学や産業の実用的な課題により早く近づけられると考えている。商業的なブレークスルーにはまだ至っていないものの、この開発は長らく制約となっていた化学計算における量子コンピュータの応用の障壁の一つを取り除くものだ。

ちなみに、5月にIBM Quantumのグローバルセールスディレクター、ペトラ・フロリズンは、量子計算の実用時代の始まりを宣言した。