Quantinuum社が20キュビットのH1-1システムを発表、JPモルガン・チェースがその強さをアピール

John Russell　オリジナル記事

Quantinuum社は、イオントラップ量子コンピュータH1-1を大幅にアップグレードし、12量子ビットから20量子ビットに増やし、全対全接続を可能にしたことを発表した。同時に、JPMorgan Chaseの研究者は、アップグレードされたH1-1で行った研究を紹介する論文を発表し、量子ハードウェアの制約をネイティブに保持する量子最適化アルゴリズムの過去最大の実行結果を示した。

Quantinuum 社の社長兼最高執行責任者であるトニー・アットレイ氏は、「今回のアップグレードにより、開発者は性能を犠牲にすることなく、以前より複雑な計算を実行できるようになりました。今回のアップグレードは、商用利用後も継続的にシステムをアップグレードし、ユーザーに最高のパフォーマンスを提供するという、当社独自のビジネスモデルのもう一つの例です。」と公式声明で述べている。

H1-1マシンに施されたアップグレードは以下の通り。

• 完全接続された量子ビットの数を12個から20個に増やすと同時に、2量子ビットのゲート誤差の低さ（標準性能は99.7%、最高性能は99.8%）と、回路途中での測定、量子ビットの再利用、量子条件論理、全接続といった重要な機能を維持。
• ゲートゾーンの数を3つから5つに増やすことで、H1-1はより多くの量子演算を同時に完了できるようになり、回路実行の並列化も可能に。

システムモデルH1の第2バージョンであるH1-2も、今年後半に同様のアップグレードが予定されている。今のところ、H1-2のシステムアップグレードに関する詳細はほとんど明らかにされていない。

チャンバー内のトラップの様子

アトレイ氏は、「私たちは、機能を損なうことなく量子ビットを追加し、忠実度を維持しています。これは、将来のHシリーズ世代にスケールアップする際に絶対に必要なことです」と述べている。

もちろん、競合する多くの量子ビット技術（トラップドイオン、超伝導、フォトニック、中性原子など）のうち、どれが時間の経過とともに優勢になるかはまだ不明である。イオントラップ技術には、同一量子ビットの実現、長いコヒーレンスなど、明確な長所がある一方で、短所もある。今のところ、完全な量子ビットは存在しない。

JPMorgan Chase*の研究成果は、arXivのプリプリント（Constrained Quantum Optimization for Extractive Summarization (ES) on a Trapped-ion Quantum Computer）で発表され、トラップドイオン技術が着実に進歩していることを証明するものとなっている。

「JPMorgan Chase の量子コンピュータチームは、Quantinuum の量子コンピュータを使って、このコンピュータの非常に高い量子体積を利用して、中間回路の測定と再利用および量子条件論理を使用する実験を実行しています」と、同行の著名エンジニアで量子コンピュータ・通信研究部門の責任者のマルコ・ピストイア氏は述べている。「H1-1コンピュータの20量子ビットを使って、抽出的なテキスト要約を行う量子自然言語処理アルゴリズムに使用しました。その結果は、ノイズのないシミュレータで計算した基準値とほぼ同じであり、このコンピュータの高い忠実度を検証することができました。」

テキストの要約というのは、量子コンピュータのアプリケーションとして多くの人が想像しているものとは、おそらく異なるだろう、という興味深い演習だった。しかし、ESは難しい最適化問題の優れた例であり、実際、いくつかの異なる量子コンピュータ（IBM、Rigetti、IonQ）で実行され、システムの性能をテストするために使用されていることがわかり、それらの取り組みの一部がテキストで説明されている。

JPMorgan Chaseの研究をうまくまとめているのが、このアブストラクトだ。

「近い将来、量子コンピュータが産業界に関連する制約付き最適化問題を解決する可能性を実現することは、量子的な優位性を得るための有望な方法です。この研究では、抽出的要約の制約付き最適化問題を取り上げ、量子ハードウェア上で制約をネイティブに保存する量子最適化アルゴリズムの過去最大の実行を実証しています。量子コンピュータQuantinuum H1-1において、量子交互作用素アンサッツアルゴリズムとハミング重み保存XYミキサー（XY-QAOA）を用いた結果を報告します。」

「量子進化を制約内部分空間に制限するXY-QAOA回路を、2量子ビットゲート深さ159までの最大765個、H1-1デバイスの全20量子ビットを用いて実行することに成功しました。制約のない量子最適化手法を用いた場合に暗黙的に生じる制約内確率と解の質とのトレードオフを示すことで、量子回路に制約を直接組み込む必要性を示しました。このトレードオフにより、一般に良いパラメータを選択することが困難であることを示しました。我々は、XY- QAOAを、表現力の高い定深回路を持つ層変分量子固有値解法アルゴリズムや、量子近似最適化アルゴリズムと比較しました。我々の実験結果は、ハードウェアとアルゴリズムの急速な進歩により、量子ハードウェア上で制約付き最適化問題の解決が可能になったことを示しています。」

以下に示すのは、JPMorganの演習と同様に、同様の実験による結果を記載した論文の表だ。

研究チームは、「ESは、他の多くの産業関連ユースケースと同様の課題があるため、特に興味深い問題です」と書いている。まず、制約があるため、量子進化を対応する部分空間に限定するか、大きなペナルティ項を定式化に導入する必要があります。第二に、対称性のような単純な構造がないことです。第三に、Max-Cutのような一般的に考えられているおもちゃの問題とは異なり、目的の係数が必ずしも整数でないため、量子アルゴリズムのパラメータの最適化が難しくなる可能性があります。」

「非常に大雑把に言うと、ESはテキストマイニング/サマライズだと思ってください。この演習で実際に抜粋されたテキスト（ES）の例を見ることができれば、好奇心の観点だけでも面白かったかもしれません。とはいえ、この実験の価値は、NP困難な問題に対する最適化を量子コンピュータで実行したことです。この実験では、研究者は「CNN/DailyMailデータセットの記事」を使用しました。このデータセットには、CNNとDaily Mailのジャーナリストが英語で書いた300k強のユニークなニュース記事が含まれています。」

結論として、著者らはさらなる研究が必要であるとして、「さらに、使用する量子回路に直接制約を埋め込む必要性を示しました。回路が制約を保持しない場合、制約内確率と制約内解の質は互いにトレードオフされなければなりません。このトレードオフは、一般に困難であると考えています。この観測は、XY-QAOAに関する我々の研究をさらに動機付け、我々の結果にさらなる重みを与えています。同時に、このような回路を実装する際のハードウェア要件を減らし、ハードウェアの忠実度を向上させるために、さらなる進歩が必要であることも示しています。」

この種の技術ではいつもそうだが、論文を直接読むのが一番だ。

Quantinuum社は、自社システムへの直接アクセスのほか、トラップ型イオン量子コンピュータH1-1、H1-2、およびH1エミュレータへのアクセスをMicrosoftのAzure Quantumを通じて提供している。

「Quantinuum社のシステムの継続的なアップグレードは、マイクロソフトの顧客にとって大きな利益となっています。マイクロソフトは、Microsoft Azure Quantumと、量子ハードウェアへの無料アクセスを顧客に提供する当社のAzure Quantum Creditsプログラムを通じてQuantinuum H-systemsにアクセスする顧客に、20量子ビットを持つH1-1の新機能を喜んで提供します」と、Azure Quantum Principal Program ManagerのFabrice Frachonは述べている。新たにアップグレードされた H1-1 の詳細については、http://quantinuum.com/n20 を参照。

JPモルガンの論文へのリンク、https://arxiv.org/abs/2206.06290

* 本論文は、JPMorgan Chase Bank, N.A.の Future Lab for Applied Research and Engineering (FLARE) グループが情報提供を目的に作成したもので、JPMorgan Chase Bank, N.A. またはその関連会社のリサーチ部門が作成したものではありません。