IBMが世界で初めて耐障害性を備えた大規模量子コンピューター「IBM Quantum Starling」の開発に着手
世界初の商用量子コンピュータ「IBM Q System One」を2019年に発表したIBMが、これも世界初となる、耐障害性(フォールト・トレラント)を備えた大規模量子コンピューターの開発に着手したことを発表しました。 IBM Sets the Course to Build World's First Large-Scale, Fault-Tolerant Quantum Computer at New IBM Quantum Data Center - Jun 10, 2025 https://newsroom.ibm.com/2025-06-10-IBM-Sets-the-Course-to-Build-Worlds-First-Large-Scale,-Fault-Tolerant-Quantum-Computer-at-New-IBM-Quantum-Data-Center IB
量子コンピューターの実用化「5－10年先」－グーグルＣＥＯが見通し
グーグルのスンダー・ピチャイ最高経営責任者（ＣＥＯ）は12日、量子コンピューターについて、約10年前の人工知能（ＡＩ）を引き合いに出し、実用的なものの実現は５－10年先になるとの見通しを示した。ドバイで開催の世界政府サミットで発言した。 ピチャイ氏は「量子コンピューターの登場は、2010年代のＡＩの状況を思い出させる。当時、私たちは『グーグル・ブレイン』と初期の開発に取り組んでいた」と振り返った。ピチャイ氏はグーグルの親会社、アルファベットのＣＥＯでもある。 米国と中国を筆頭に、各国政府や企業は未来的な技術を追求すべく、量子コンピューティングの研究に数十億ドルを拠出する考えだ。量子コンピューターは処理可能なデータの速度と容量を劇的に増加させ、複雑なシステムのモデリングや、さまざまなシナリオの結果をより正確に予測し、現在の暗号化システムは破られることになる。
量子コンピュータ受託事業の終了と今後の展望：現実的な最適化・機械学習の提供へ | blueqat
量子コンピュータ受託事業の終了と今後の展望：現実的な最適化・機械学習の提供へ 近年、量子コンピュータの実用化が期待され、多くの企業がその技術を利用した革新的なソリューションを模索してきました。私たちの会社も例外ではなく、受託事業として量子コンピュータを活用した最適化や機械学習の提供に取り組んできました。しかし、現時点では量子コンピュータの実用化が見通せない状況にあり、事業の収益性に限界を感じています。 量子技術は非常に魅力的であり、多くの研究者や企業がそのポテンシャルを信じているものの、現段階での技術的制約や商業化のハードルは依然として高いです。このため、当社では量子コンピュータを入り口とする受託事業を見直し、現実的な解決策として、普通の最適化や機械学習にフォーカスする方針へと舵を切りました。量子コンピュータの技術が進展すれば再度取り組む可能性はありますが、現状では技術的ブレークスルーが起
何度でも言う。AI開発に「失敗したので諦めます」は絶対にない。
俺は量子コンピュータを研究してたからわかる。 意味がわからないか？ お前らはAI以外の科学研究分野になんて興味もないから知らないんだろうが、この業界には「もはやだれもできると信じてないけど、政治的にやり続けなければいけない研究」というものがある。 量子コンピュータがそうで、20年前には「無理。できない。ほぼ間違いなく」という答えが出てる。 それでもなぜ研究を辞められないか？ 「ほぼ」でなく「絶対」でない限り、もし万が一にも億が一にも「敵対勢力」に先に開発されたら安全保障に重大なリスクが出るから、というだけの話だ。 かつての原爆や宇宙開発と同じだ。 違うのは、これらがある程度の結果にたどりつくことで開発競争にもケリがついたことと違って、量子コンピュータはどこまで行っても何にもならないから、ただ無駄に研究費を食うだけなこと。 成果が出ていると強弁するために、「量子超越性」などと20年前はなかっ
24年4月の量子コンピュータ業界の動向がよくわからんというので書いてみました。 | blueqat
昨年から量子コンピュータ業界は大きな転換期に入りました。これまで人類には難しすぎるという量子コンピュータはみんなで四苦八苦しながら開発をしてきたと思います。具体的な沿革としては、 １、2012年に簡易型量子コンピュータみたいな量子アニーリングマシンが出る。 ２、量子アニーリングマシンは2016年をピークに2018年ごろに廃れる。（デスクトップパソコンと大差ないことがわかる） ３、その代わりに第一世代のNISQと呼ばれるエラーあり量子コンピュータが流行る。（この時点で一旦リセット、NISQは量子と普通のコンピュータのハイブリッド） ４、2019年にGoogleが量子超越を発表スパコンで1万年かかる計算が200秒と発表。（しかし実はその後1万年もかからないで数百秒程度で計算できることがわかる） ５、NISQも2019年をピークに、2021年ごろに廃れる。 ６、NISQがダメなら本格的な量子コン
BitNetから始める量子化入門
はじめに BitNet、最近話題になっていますね。 そもそも量子化って何？という方もいると思うので、この記事は DeepLearning の量子化から入り、その上で BitNet の触りについて見ていこうと思います。色々とわかってないことがあり、誤読してそうなところはそう書いてるのでご了承ください。 図を作るのは面倒だったので、様々な偉大な先人様方の図やスライドを引用させていただきます。 量子化 DeepLearning における量子化 DeepLearning の学習・推論は基本 float32 で行います。これを int8 や Nbit に離散化することを量子化といいます。 計算に使う値は、モデルの重み、アクティベーション（ReLUとか通した後）、重みの勾配等があります。 学習時については一旦置いておいて、この記事では推論における量子化について焦点をあてます。推論時に量子化の対象となる
量子機械学習とは何か？「量子技術」と「AI技術」の可能性をグッと広げる理由とは
AI技術の開発と普及が加速し、その中心で大きな役割を担う機械学習は社会になくてはならない技術となりました。一方、既存のIT技術を大きく変えると言われている量子コンピューティングでも大きな進歩があり、商用量子コンピューターの提供も始まっています。しかし、現代の量子コンピュータは商用であっても大きな欠点があり、まだまだ普通のコンピュータのようには使えません。そこで注目されるのが「量子コンピューティング」と「機械学習」を組み合わせた「量子機械学習」の分野です。これにより、量子コンピュータはその欠点を克服できるだけではなく、古典的な機械学習アルゴリズムが抱える欠点を量子アルゴリズムで克服することができるようになります。互いを補い合うことで、可能性を広げる量子機械学習に関連する基本用語とその特性について簡単に解説していきます。
Microsoft、量子コンピューティングサービス「Azure Quantum」の新たな進化を発表
Microsoftは2023年6月21日（米国時間）、クラウド量子コンピューティングサービス「Azure Quantum」の新たな進化を発表した。 Azure Quantumは、「世界最高の量子ハードウェアの実験を始めることができ、量子スーパーコンピューティングが現実のものとなった際に、より複雑な問題を解決するための準備ができる」サービスだ。 Microsoftは、量子コンピューティングによって科学的発見を加速させ、科学者や企業がこれまで解決できなかった問題を解決し、成長と人類の進化を実現できるようにするというビジョンを掲げており、このビジョンに向けた「Azure Quantum Elements」「Azure QuantumのCopilot」「量子スーパーコンピュータに向けたMicrosoftのロードマップ」というAzure Quantumの3つの進化を紹介した。 Azure Quant
量子コンピューターで機械学習や数理最適化、その期待と課題
しかしHHLアルゴリズムには大きな課題があった。HHLアルゴリズムを実行するには大量の量子ゲートが必要であり、量子ビットの誤り訂正ができないNISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum Computer、ノイズがありスケールしない量子コンピューター）どころか、量子ビットの誤り訂正ができるFTQC（Fault Tolerant Quantum Computer、誤り耐性量子コンピューター）にとっても難しいタスクだと見なされていたのだ。 NISQ向けの「量子回路学習」が登場 ところが2018年、NISQによって機械学習を実行しようとする野心的なアルゴリズムが発表され、状況は大きく変わった。大阪大学の御手洗光祐助教が発表した「量子回路学習（QCL、Quantum Circuit Learning）」だ。 QCLは、NISQの量子コンピューターと現行方式のコンピュータ
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SCSK、FPGAの活用で従来比1000万倍高速化した量子AIシミュレーターを開発