Slide 1: VIKNVDOMSASBTFAREV AY
VIKNVDOMSASBTFAREV AY YIRND ORAS FMF Holm RAFESB ABR /)MELW Bax
Slide 2: 構造的課題を抜本的に解決
構造的課題を抜本的に解決 現在 次世代社会インフラ 2 データ処理/電力消費が データ処理/電力を 都市部に集中 地産地消・平準化 © 2023 SoftBank Corp. 2
Slide 3: © 2023 SoftBank Corp.
iS cCFT —OUBRE ORS YIKNYID AAZSI FE i” eee Ayya—-Y—Y—-EX in AYA: PC+ Bas te 2 x LES a 2) a | R Ex -LYSZ—FSIX aeiy & ree “> HPC VIA ALIS Ly a aap _& ec % (CPU/GPU) GR eFIy¢1—3— © 2023 SoftBank Corp.
Slide 4: 誤り訂正なしの量子コンピューターの活用研究が進展
誤り訂正なしの量子コンピューターの活用研究が進展 2020年頃 2025年頃 2030年以降 • 誤り訂正なし • 誤り軽減 • 誤り訂正あり • 数百量子ビット • 千量子ビット超え • 10万量子ビット以上 © 2023 SoftBank Corp. 4
Slide 5: 量子コンピューターが期待される領域
量子 ビット数 量子コンピューターが 期待される領域 50量子ビット スパコンでも 計算可能な領域 量子コンピューター © 2023 SoftBank Corp. 5
Slide 6: スパコンと量子コンピューターの計算量
指数関数時間 多項式時間 線形時間 スパコン 計算量 A N N K N 量子アルゴリズム 例 例 N K N K-m 量子 コンピューター 計算量 © 2023 SoftBank Corp. 6
Slide 7: NISQ (誤り訂正なし) FTQC (誤り訂正あり)
ゲート方式 量子アニーリング NISQ (誤り訂正なし) FTQC (誤り訂正あり) - 誤り抑制技術が必要 制約 - 深いロジックが必要な処 - 全ての計算 - 組み合わせ最適化に特化 理が困難 - 量子化学計算 - 暗号解読 (素因数分解) 活用例 - 量子機械学習 - 組み合わせ最適化 - 連立一次方程式 - 組み合わせ最適化 ビット数 - 約400量子ビット - 100万量子ビット以上 - 約5千量子ビット (現時点) (現時点) © 2023 SoftBank Corp. 7
Slide 8: 量子ビット数以外の指標も重要
量子ビット数以外の指標も重要 量子ビット数 回路の深さ 忠実度 ＝量子ゲート数の深さ ＝量子ゲート操作・測定の正確さ エラー率や量子状態 “1”に近いほど理想 扱える問題の を維持できる時間に 的な動作している 大きさに影響 影響 ことを示す © 2023 SoftBank Corp. 8
Slide 9: NISQアルゴリズム FTQCアルゴリズム
NISQアルゴリズム (ハイブリッドアルゴリズム) FTQCアルゴリズム NISQ FTQC スパコン スパコン 量子コンピューター 量子コンピューター NISQ単体では計算できないため FTQCを 双方の得意な計算を分担 アクセラレータとして利用 © 2023 SoftBank Corp. 9
Slide 10: 実課題と量子技術の架け橋
実課題と量子技術の架け橋 短期 長期 量子ビット数 エラー抑制 FTQC 回路の深さ エラー訂正 忠実度 ベンダー ベンダー NISQアルゴリズム FTQCアルゴリズム SIer、量子技術コンサル 量子コンピューター環境の提供 顧客 顧客 事業上の実課題 © 2023 SoftBank Corp. 10
Slide 11: 導入には量子技術の専門スキルが必要
お客さま お客さま 要件整理 課題設定 設計/動作検証 実機計算 納品 /設計 成果物の 実験データ 数式化 シミュ 課題の確認 コード化 実機 古典解析 成果物 確認 の収集 データ加工 レーター ハミルトニ アルゴリズ アン定義 ム決定 成果物 量子技術で 成果物定義 パラメータ 複数回 高速化可能か？ 決定 測定 DATA 希望する 計算結果 計算結果 量子回路 複数回 エラー 古典データ 古典解析 抑制 構築 測定 導入には量子技術の専門スキルが必要 © 2023 SoftBank Corp. 11
Slide 12: 5G/6Gなどの通信技術との連携が期待できる分野
量子化学 最適化問題 量子機械学習 量子ダイナミクス 例）物性シミュレーション 例）基地局配置や出力の最適化 例）時系列予測 現在の量子コンピューターで 5G/6Gなどの通信技術との連携が期待できる分野 早期に成果を示しやすい分野 一方、優位性を示すのが難しい領域 © 2023 SoftBank Corp. 12
Slide 13: 量子化学分野
量子化学分野 重ね合わせ状態 - 複数の状態が確率で分布 もつれ状態 分子内の電子、原子は - ある量子の状態が他の量 量子として振る舞う 子の状態に影響する © 2023 SoftBank Corp. 13
Slide 14: 古典 vs 量子コンピューター
古典 vs 量子コンピューター 古典 各状態を個別に管理し 量子 コンピューター 全ての組み合わせを計算 コンピューター 量子ビット上でそのまま表現 量子重ね合わせ状態 量子重ね合わせ状態 Bit 0 Bit 1 01 量子もつれ状態 量子もつれ状態 Bit 0 Bit 0 Bit 1 Bit 1 0 0 1 1 もつれ状態も Bit 0 Bit 1 Bit 0 Bit 1 0 1 0 1 重ね合わせで 表現 メモリー空間、計算量のコストが高い 古典からの優位性を実現しやすい © 2023 SoftBank Corp. 14
Slide 15: KQCC 国内有数のUC実績を持つ研究機関
※プレスリリース（2023/7/19） 6月20日に共同研究契約を開始 共同研究のスコープ 慶應義塾大学量子 KQCC コンピューティングセンター ①量子技術の共同研究 • 量子化学分野での共同研究の検討 原子核量子効果(NQE)のシミュレーションを NISQ上で実現 ②ノウハウ獲得 • 量子コンピューターの使用ノウハウ獲得 • 量子コンピューターのユースケース検討 ③人材育成プログラム • 量子人材育成のためのカリキュラムを開設 • 若手を育成し2025年までに量子人材を拡充 国内有数のUC実績を持つ研究機関 NQE：Nuclear Quantum Effect NISQ：ノイズがある中規模
Slide 16: NQEsを考慮
古典コンピューター NQEsを考慮 原子を粒子として近似 原子を量子として計算 ＝より精度の高い量子化学計算 © 2023 SoftBank Corp. 16
Slide 17: 国内最大規模のIBM-Q 127量子ビットが利用可能に
※プレスリリース（2023/9/20） • 9月1日より参加 • 国内最大規模のIBM−Q 127量子ビットが利用可能に 操作する 測定する 量子ゲート数の増加 量子ビット数の増加 量子イノベーションイニシアティブ協議会 IBM-Q実機を調達し国内企業へ提供 • 2020年7月 東京大学を中心に発足 • 量子アルゴリズムのソフトウェア開 発において国内を牽引 量子ビット数の増加による増大するエラー への対応に取り組むことで、実用化に向け たユースケースと要件の検証を実施 © 2023 SoftBank Corp. 17
Slide 18: © 2023 SoftBank Corp.
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