お世話になります。量子コンピュータの発展とともに、量子ネイティブという量子コンピュータを使いこなす人材が必要といわれていますが、弊社では、量子ネイティブ不要のSDKやソフトウェアを開発し、量子コンピュータに馴染みのない技術者をどんどん採用し、成果を上げています。
では、どうしてそのようなことが可能でしょうか？もちろん量子に詳しい方が有利ですが、アプリケーションの成り立ちやハードウェアのトレンドによって必ずしも量子ネイティブ不要になってきています。
半導体量子コンピュータ
インテル社が開発している半導体量子コンピュータ方式は、我々のチームも企業や国の研究所などと開発をしています。しかし、チームとしては必ずしも量子の研究由来である必要はなく、どちらかというとLSI技術者が作った量子コンピュータという感じになっています。会議でもほとんど量子の話は出ません。
量子ソフトウェアによる
量子ネイティブが必要なのは、ソフトウェアが量子化学や量子物理学のような量子を利用する際にほぼ限られてきています。実際、量子アニーリングと呼ばれる計算では、実際に社会問題に落とし込んで計算をするわけですが、正直量子ネイティブはほぼいないと思います。しかも古典計算機でできるので、計算モデルを学べばほぼ量子不要です。
同様に、量子ゲートにおいても、量子金融は量子振幅増幅を利用しますが、量子の技術はあまり必要ないですし、最適化も量子アニーリングから派生したQAOAを利用しますが、最近はだいぶ人気がないです。また、量子機械学習もモデル自体はほぼ量子の知識を使っていないので、不要とも言えます。アプリケーションにおいては、ハードウェアの知識とソフトウェアの知識が分離するにつれて量子の知識不要かと思います。
重ね合わせやもつれなども意識する必要がなくなってきた
一見量子コンピュータの計算をしようとするとブラケット記号だとか、量子状態とか状態ベクトルだとか、量子ゲートだとかいろいろ知識が必要になるような気もします。実際には行列演算を行っているのですが、昨今のNISQに関してはかなり研究も進んできておりアプリケーションを作成する際にはそこまで知識も不要になってきました。状態ベクトルも場合によっては形を変えて利用しますが、単なる行列やベクトル演算としてブラケットを使わない方が高度な計算ができる場合も増えてきています。
量子と機械学習とHPCを一本化する
今後は実はこれらの知識は同じであるということがわかり始めてきました。ツール類もこれまでの古典と独立して開発されてきたものが独立して開発する必要がなく、既存の機械学習やHPCの知識で理解できる方法も出始めています。従来の量子の常識にとらわれるとかなり計算が逆に遅くなってしまう、つまり量子の世界は自分たちを狭い領域に自分たちで閉じ込めて参入障壁を高めていたと考えられると思います。
ということで、今日から量子ネイティブ不要な量子計算を広めたいと思います！以上です！