By Carolyn Mathas
IonQ と Hyundaiが提携の事業拡大を発表した。自動運転車の 3Dデータから物体を検出できるマシンビジョンアルゴリズムを開発し、さまざまな金属触媒の電気化学反応をシミュレートする。
IonQ の量子応用研究主幹である Sonika Johri氏は、「Hyundaiとは、機械学習や化学への応用を視野に入れています。どちらの分野でも多くの量子アルゴリズムが提案され理論的に分析されていますが、量子ビットやゲートを実証するような実験はほとんどありません」と述べた。続いて氏は、#AQ25（次世代Algorithmic Qubits）を使うことで、「これらのアルゴリズムを実際のハードウェア上で研究し、アルゴリズムの精度や解決までの時間が、実生活においてどのようにスケールするかという分析を行うことができます」と続けた。もう1つには、アルゴリズムとハードウェアの共同設計を繰り返して、理論的な分析を超えた実際のパフォーマンスの実現があるだろう。
目前にある2つの課題は化学と物体検出である。「電気自動車（EV）用の次世代電池を開発するには、電池の化学反応機構を深く理解し、電池の効率を低下させる反応経路を特定したり、電池効率を向上させる効率的で安価な触媒を見つけたりする必要があります」。さらに「複雑な化学系を高精度にシミュレーションするのは、古典的なコンピュータでは極めて困難です」と説明する。IonQは、Hyundaiと協力して、IonQのイオントラップ量子コンピュータで電池化学系を効率的にシミュレーションできる量子アルゴリズムを進めているのだ。
自動運転車にとって、周囲の物体の位置とカテゴリーを正確に識別することは極めて重要である。「カメラやLiDARなど多くのセンサーからのデータが、この目的に使用されます。IonQは Hyundaiと協力して多様なデータセットを作成し、モデルの信頼性、正確性、効率性を向上させている」とも述べている。
パートナーシップの拡大は、量子コンピュータを使用して問題にアプローチする まったく新しいアプローチ に基づいている。たとえば、デジタルコンピュータが最初に数を計算できるようになったとき、化学反応を理解しようとしていた理論化学者は、その能力をどのように使うかを知らなかった。これまで利用できなかったナンバークランチマシンを利用して新しい計算化学の枠組みが開発され、化学反応に対するより強力な洞察と理解を持つ計算化学の新しい分野が生まれたように。
「ある意味では、今の取り組みは化学や機械学習を理解するための新しいアプローチを、現在できない方法で開発する過程と考えることができます。従来の計算機による手法では実用化されないような難しい問題への取り組み方を一変させる可能性を秘めています」とJohri氏は語る。
IonQの量子機械学習技術は、より速く学習し、エッジケースをより効果的に認識、一般化し、低解像度またはノイズの多いデータを使用しての学習、さらには、より少ないパラメータ数を使用して複雑な相関関係をキャプチャする可能性をもたらしている。
Hyundaiのリチウム化合物と電池化学に関わる化学反応の研究の初期の取り組みは、将来の自動車のための新しい金属触媒化学反応を探求する方法を提供した。量子シミュレーションから得られる集合的な洞察と知見によって、Hyundai の技術者はより高性能なEVをより低コストで開発できるようになるだろう。
本契約の詳細については、IonQのホームページに掲載されているニュースリリース を参照。