このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 カナダの研究所Perimeter Institute for Theoretical Physicsとエジンバラ大学に所属する研究者らが発表した論文「The Penrose Tiling is a Quantum Error-Correcting Code」は、繰り返さないパターンである「ペンローズ・タイリング」が、量子コンピュータの誤り訂正に応用できることを提案した研究報告である。 量子コンピュータは量子力学の原理を利用することで、従来のコンピュータでは解くことが難しい問題を高速に解くことができる。しかし、量子情報は環境ノイズからの影響に

ハーバード大学やキュエラ・コンピューティングの中性原子によるエラー訂正は業界に衝撃を与えた（写真：キュエラ・コンピューティング） 量子コンピューターにおける中性原子方式とは、量子計算を担う量子ビットとして中性原子（冷却原子）を利用するゲート型量子コンピューターの方式である。開発が先行する超電導方式やイオントラップ方式に続く、「第3の量子コンピューター」として期待が高まる。量子ビット数を容易に増やせるほか、量子誤り（エラー）訂正の技術開発も進んでいることから、実用的な量子コンピューターの最有力候補として注目されている。日本でも事業化に向けた取り組みが加速している。

量子コンピュータがもたらすリスク 暗号資産（仮想通貨） イーサリアム（ETH） の共同創業者ヴィタリック・ブテリン氏は9日、近い将来、量子コンピュータがもたらすリスクに対処する方法として、リカバリー（回復用）ハードフォークの実施を提案した。 従来のコンピュータの約1億倍の処理能力を持つと言われる次世代の「量子コンピュータ」は、現在広く利用されているあらゆる暗号技術を容易に解読できる可能性があり、インターネットのセキュリティ基盤に重大な脅威をもたらす可能性があるとの指摘もある。 この点についてブテリン氏は、最新のブログで量子コンピュータの主なリスクに言及。安全だと考えられているデジタル・ウォレットやトランザクションの暗号化が復号化される可能性を指摘した。 「量子コンピュータを使用すると、楕円曲線の乗算が可逆になるため、トランザクションの署名によって公開鍵が明らかになり、さらに秘密鍵の公開も可

米ハーバード大学や米スタートアップ、クエラ・コンピューティングなどは6日、量子コンピューターの運用で最大の課題とされる「計算エラー」の克服につながる実験に成功したと発表した。量子コンピューターは計算時にエラーがつきまとい、求める答えを得るのが難しい。実用化の妨げになっており、解決が求められていた。量子コンピューターはスーパーコンピューターでも解くことが困難な問題を高速で処理できると期待される次

東京大学のアサバナント・ワリット助教と古沢明教授らは、光子を用いた論理量子ビットを実現した。論理量子ビットはエラー情報を元に正しい情報を復元できる。光を利用すると大量の量子ビットを生成できる。計算間違いをしない誤り耐性量子コンピューターの構築につながる。 情報通信研究機構や理化学研究所などとの共同研究で論理量子ビットの一種であるＧＫＰ論理量子ビットを生成した。パルスレーザーで位相が反転した光の重ね合わせ状態を作り、線形光学素子でＧＫＰ論理量子ビットに変換する。 実験では一つのパルス光の中に一つの論理量子ビットを生成できた。光のＧＫＰ論理量子ビットの生成は世界初。超電導方式などでは一つの論理量子ビットを構成するために多数の量子ビットを用意する必要があった。新方式はパルス光をレーザーとして連続的に生成すれば大量の論理量子ビットを生成できる。 光の測定には情通機構と開発した光子検出器を利用した。

量子コンピューターの計算エラーを訂正する新技術について発表する東京大の古沢明教授（右）と、新しく設立する会社の最高技術責任者（ＣＴＯ）となる予定のアサバナント・ワリット助教＝２０２４年１月１８日、東京都文京区の東京大（松田麻希撮影） 光を使った量子コンピューターの実現に向け、東京大の古沢明教授らのグループが９月にも会社を設立する方針であることを明らかにした。量子コンピューターで課題となっていた、計算エラーを訂正する画期的な技術を開発し、１８日（日本時間１９日）に米科学誌サイエンスに論文が掲載された。この成果により、必要な技術開発に目途が立ったため、起業するという。 量子コンピューターは、情報の基本単位となる「量子ビット」を使って、スーパーコンピューターより大規模で高速な計算ができると期待されているが、量子ビットは外乱に弱く計算エラーが発生しやすい。計算エラーを防ぐには、膨大な数の量子ビット

ビットコインを発明し、未だその正体が分かっていないサトシ・ナカモト。そんなサトシが残した約2年間の文章を、小宮自由氏の解説と共に紹介する連載「サトシ・ナカモトが残した言葉〜ビットコインの歴史をたどる旅」の第38回。 まずサトシのメールの前に、本連載の元になっている書籍『ビットコイン バイブル：サトシナカモトとは何者か？』の著者フィル・シャンパーニュ氏の解説も掲載する。 フィル・シャンパーニュ氏の解説 サトシは、異なるスレッドで議論された異なるテーマに対して同じ解決策を提示した。以下のスレッドのうち、二つはSHA-256に関するもので、ビットコイン取引を記録した公開台帳の代わりとなるブロックで、「メッセージダイジェスト」の作成に利用されているのがこの暗号学的ハッシュ関数である。SHA-256は銀行業界や金融機関で広く使われている。この暗号手法の脆弱性が発見されれば、金融業界全体に影響が及び、

量子コンピューター向けソフトウエアを開発するQuemix（キューミックス）。材料シミュレーションの世界でメジャーをとるソフトウエアの開発を目指す。研究者でもある「盟友」が編み出したアルゴリズムが切り札だ。 「材料シミュレーションの分野では、主要なソフトウエアは全て外国製で占められている。これからの量子コンピューターの世界でメジャーをとれるプロダクトを生み出したい」。Quemix（キューミックス）のCEO（最高経営責任者）を務める松下雄一郎はそう力を込める。 Quemixは材料シミュレーションと量子コンピューターの技術に強みを持つスタートアップで、量子化学計算の研究者ら博士号取得者が多数参画している。既存のコンピューターを活用した材料シミュレーションソフトQuloudをクラウドで提供する傍ら、量子コンピューターで稼働するシミュレーションソフトの開発を進めている。 実は、Quemixはクラウド

KDDIとKDDI総合研究所は12月26日、次世代暗号(耐量子暗号)として標準化が進められている「Classic McEliece」方式において、これまでは総当たりによる探索での解読には1兆年以上要するとされてきた1409次元の暗号を、わずか29.6時間で解読に成功し、2023年11月13日に世界記録を更新したことを共同で発表した。詳細は、2024年1月23～26日に長崎で開催される「2024年 暗号と情報セキュリティシンポジウム(SCIS2024)」で発表される予定。 量子コンピュータの性能が向上した将来、現在の方式では暗号強度が不足することが指摘されており、アメリカ国立標準技術研究所(NIST)は2030年ごろに向けて、将来の量子コンピュータの性能にも耐えうる耐量子暗号の検討を進めている。NISTは2022年7月に、耐量子暗号の標準として4つの暗号方式を選定しており、さらに現在はCla

量子力学の法則を利用することで通常のコンピューターよりも複雑な計算を高速で行えると考えられている量子コンピュータは、MicrosoftやIntelなど、さまざまな企業が研究開発に取り組んでいます。しかし、一部の専門家は、量子コンピューターの実現について「多くの人が思っているよりもさらに未来のことになる可能性がある」と指摘しています。 Quantum Computing’s Hard, Cold Reality Check - IEEE Spectrum https://spectrum.ieee.org/quantum-computing-skeptics 素粒子の世界で見られる「重ね合わせ」や「量子もつれ」などの性質を利用して、従来のコンピュータでは不可能な処理を行うことができると考えられている量子コンピューターは、財務モデリングや物流の最適化、機械学習の高速化など、現実のさまざまな問題

IBMが量子プロセッサ「IBM Quantum Condor」と「IBM Quantum Heron」を発表しました。CondorはIBMの量子プロセッサで最多となる1121量子ビットを搭載し、HeronはIBMで最もエラー率が低い量子プロセッサとなっています。また、このHeronを搭載した次世代量子コンピューティングシステム「IBM Quantum System Two」も発表されました。 IBM Quantum System Two: the era of quantum utility is here | IBM Research Blog https://research.ibm.com/blog/quantum-roadmap-2033 IBM Debuts Next-Generation Quantum Processor & IBM Quantum System Two, E

0. はじめに 突然ですが、皆さんは「最新技術」を学んでいますか？（学べていますか？） 私の場合は、ふだん企画系の業務を担っていることもあり、新しい技術がどういったもので、ビジネスにおいてどのように役立てられるか、という観点で調査をすることがあります。 興味・関心の高い技術であれば深めに追うこともありますが、どう頑張っても専門家や実際の開発現場の方々にはかないませんので、基本的には浅く・広く学ぶことになります。 勝てないからといって 「学ばない」という選択肢はあり得ない というのは、おそらくですが、ここにいらっしゃる皆さまとの共通認識ではないかと想像します。これは情報技術に限らず、他の分野でも同じことが言えるとも思います。 もし、「学ばない（学んでいない、学べていない）」という方がいたとしたら、それはなぜでしょうか？ 実務で使わないから、興味がないから、あるいは学び方が分からないから・・・

ChatGPTのヤバいところは、論理処理が必要だと思っていたことが、じつは多数のデータを学習させた確率処理で解決可能だと示したことだと思います。 たとえば、このように正規表現にマッチする文字列を生成するには、特別に専用の論理処理が必要だと思っていました。 前のブログのときには特殊処理が必要だと考えてましたね。 ウソはウソと見抜ける人じゃないとChatGPTを使うのは難しい - きしだのHatena けど、123_45678world.mdはマッチするのにマッチしないと言っているので、そのような誤りが入ることを考えると、どうも確率処理だけでやっているようです。 考えてみると、3層以上のニューラルネットであれば論理素子を再現できるので、ディープラーニングで論理処理を模倣することは可能なんですよね。 バックプロパゲーションでニューラルネットの学習 - きしだのHatena そもそも論理は、多数の

次世代の技術として期待される量子コンピューターの研究とあわせて、関連技術を活用する動きが始まっています。複雑な勤務シフトを自動で作成するシステムなど新たなサービスの実用化が進みそうです。 量子コンピューターはスーパーコンピューターで1万年かかる計算を数分で行う能力があるとされ、各社が研究を進めていますが、その過程で生まれた関連技術の活用も始まっています。 このうち、日立製作所は量子コンピューターに使われる高度な計算方法を応用し、100人を超える従業員の勤務シフトを自動で作成できるシステムを開発しました。 個人で異なる休みの希望や勤務時間、時間帯ごとに必要な人数などを入力するとシフトが自動で作成され、人の場合は11時間以上かかった時間を半分以下に短縮できるとしています。来年度以降の実用化を目指しています。 新規ビジネス推進部の山本啓介技師は「金融や製造業、それに鉄道運送などの分野に幅広く適用

最近，量子コンピュータの話題をニュースや新聞で見かけることが増えてきました． その中で気になってきたのが，組合せ最適化と量子コンピュータ（特に量子アニーリング）に関する怪しい言説．私自身は（古典コンピュータでの）組合せ最適化の研究をやってきて，量子コンピュータを研究しているわけではないのですが，さすがにこれはちょっと・・・と思う言説を何回か見かけてきました． 最近の「量子」に対する過熱ぶりは凄まじいので，こういう怪しい言説が広まるのは困りものです．すでにTwitter上には，“組合せ最適化は今のコンピュータでは解けない”とか“でも量子なら一瞬で解ける”という勘違いをしてしまっている人が多数見られます*1． さすがに危機感を覚えてきたので，この場できちんと指摘しておくことにしました． 今北産業(TL;DR) “古典コンピュータは組合せ最適化を解けない” → 古典コンピュータで組合せ最適化を解