現在、量子コンピュータは、開発中の段階ですが、徐々に商用化されつつあります。そして、将来は、もっと実用化されることになるでしょう。
以上の分野で、活用できるとされています。
セールスや宅配の車が、どのような経路で顧客の元を巡るかという問題に対して、最適なルートを導き出すことができます。
従来は、ベテランのノウハウを持って、最適なルートを作っていましたが、大変時間がかかっていました。
また、量子コンピュータの最適ルールは、そのノウハウによって導き出されたルートよりも、効率的であったという実例もあります。
さらに、自動運転車にも対応できますし、工事などにも対応できます。
量子コンピュータは、原子や分子を扱うことに長けています。
新薬を開発する際は、分子と分子を組み合わせて、相互作用のシミュレーションを行い、その効果を確かめます。
その時に、量子コンピュータの処理速度が効果を発揮します。
量子コンピュータは、以下のような特徴があります。
量子コンピュータは、AIとの相性がとても良いので、どんどん計算の確度・スピードが増します。
量子コンピュータが、複雑な計算を瞬時に行うことができる特徴を活かします。
例えば、金融のリスクや不確実性のシミュレーションに役に立ちます。
また、ポートフォリオのリスク最適化などへの利用も期待されます。
暗号を解読するには、古典コンピュータのように総当たりで計算をしていると、時間がかかりすぎて、解読できません。
ところが、量子コンピュータならば、一気に暗号を解読できる可能性があります。
もしも、違っていても、計算をし直せば良いのです。
詳細は、以下をご覧ください。
日本総合研究所量子コンピュータは、基本的に、確率で解を求めるので、誤りを導き出すことがあります。
そのため、不得手な分野というものがあります。
給与計算は、1円単位の正確性を求められます。
計算するたびに、若干の違いが生じるような局面では使用し辛いのです。
ただし、給料も、色々な要素を加味して、決める時代になりつつあります。
そのため、AIなどの活用も予見され、その時には、量子コンピュータで、給与計算をすることになるかも知れません。
項目 | 量子コンピュータ | 古典コンピュータ | ||
方式 | 【汎用型】量子ゲート方式 | 【特化型】イジングモデル方式 | ||
量子アニーリング方式 | レーザーネットワーク方式 | シミュレーション方式(量子インスパイアード方式) | ||
適用領域 | 汎用的な計算を実現 | 組み合わせ最適化問題に特化 | ||
環境 | 極低温/超高真空 | 常温/常圧 | ||
ハード | 超伝導量子回路 | 光パラメトリック発振器 | 従来の半導体 | |
主な推進組織 | IBM/Google / Microsoft/Intel/ Alibaba/Q-Leap | D-Wave /QEC/ NEC/NEDO | NTT/NII(国立情報学研究所) /量子人工脳 | 富士通/日立/ 東芝/NEC |
規模(商用化) | 53ビット (IBM) | 2,048ビット (D-Wave Systems) | 2,000ビット (NTT&NII共同開発) | 8,192ビット以上 |
100%の答えでなくとも、膨大な量の計算を短時間に処理できる量子コンピュータの利用範囲は、益々広がっていくでしょう。
誤りが発生しても、それをチェックする機能が確立されれば、万能型コンピューターとして、飛躍できるでしょう。
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