デロイト トーマツ、ソフトウェア会社Classiq、三菱ケミカルが材料開発用途での量子コンピュータ早期実用化に向けて最大97%のアルゴリズム圧縮を実現~量子コンピュータを活用した高性能な有機EL材料探索の計算における、量子アルゴリズム実装の効率化を実証。創薬、AI、金融、製造、物流など様々な領域への量子コンピュータ早期実用化を加速
2024/12/11〶事業関ģ
三菱ケミカルグループ(以下「三菱ケミカル」)は、デロイト トーマツ グループ(東京都千代田区、グループCEO:木村研一、以下「デロイト トーマツ」)およびイスラエルの量子ソフトウェアスタートアップのClassiq Technologies(CEO:Nir Minerbi、以下「Classiq」)と連携して、高性能な有機EL材料探索の計算における量子回路*1を圧縮する実証実°ֽ以下「本実証」Vに成功したことを発表しますĂ
*1量子コンピュータ上で利用するアルゴリズムの実装形態Ă情報の基本である量子ビットとāそれらの量子ビットに対してոを行う量子ゲートの組み合わせから成る。
【実証の成果~量子回路圧縮成功が示唆する量子コンピュータの早実用化】
実証を通じてā2つの量子アルゴリズムの実装形態でɡ2種類の量子回路のうち、一方で大97%āもう一方で大54%の圧縮を実現しましたĂ量子コン㳥ュータでアルゴリズムを実行するにはā量子回路とい形で実装する必要がɡ、回路が長いほど、計算中のエラー発生のリスクが高まります。本実証では、効率的な量子回路設計技術を活用することでā新材料探索ɡ計算精度向上の可能ħが示されましたɡの結果は、化学分野はɡより、本実証で用いた回路圧縮の法がӶąな量子回路に適用できることから、創薬āA、金融ā製造ā物流など幅広い分野での量子コンピュータの早実用化を加速させるɡと言えますĂ近年ā量子コン㳥ュータの誤り訂正抶術が進展し量子コン㳥ュータの信頼が向上することでāより複雑で長い量子アルゴリズムの実行が可能になると想定されていますɡのためā量子回路の圧縮は量子コン㳥ュータの実用化に向けてますます要な課題となっていますĂ
【実証の概要~量子コン㳥ュータ活用による新材料開発時の計算精度向上に向けてđ
本実証は、量子分野の技術およびグローバルプレーヤーに関する知見を持つデロイト トーマツが、従来から量子コンピュータの化学分野への活用を見越し研究を行っていた三菱ケミカルの保有する材料探索向けの実データと、量子コンピュータソフトウェアの先端テクノロジーを保有するClassiqの量子回路設計技術を掛け合わせることで、実材料のデータを用いた有望な材料探索の場面での量子回路圧縮が可能かを検証しました。
*2 ϴ:量子コン㳥ューティングの分野で注目されているアルゴリズムの丶つĂ特に組合せ適化問題を解くために設計されておりā従来のコンピュータのアルゴリズムでは解くのが難しい問題に対して量子コンピュータの優位ħを示すことを期待されている。
*3 ϱʷ:量子の状態(位相Vを推定するためのアルゴリズム。多くの量子アルゴリズムの基盤として機能する。
*4 Qmod(Quantum Modeling Language):Classiqが開発した、量子コーディングのための高水準モデリング言語。ユーザーが量子コンピュータで実現したい機能を記述できる。
*5 Classiq Platform:ユーザーの量子アルゴリズムの設計を手助けするクラウド型の量子回路生成プラットフォーム。Qmodで記述されたモデルから量子コンピュータで計算するための量子回路を自動的に生成できる。幅広いハードウェアおよびシミュレーション環境向けに最適化された量子回路を生成可能であり、ユーザーの量子回路設計過程だけでなく生成された量子回路に基づく計算実行時間も短縮される。
図ϸ量子回路圧縮の結果ֽ左ϸϴ、右:Qʷ)

【背景~新規材料開発における量子コンピュータ活用への待の高まり】
化学分野では、主にү究ąの知見・経験や実験に大きく依存している従来型の究開発アプローチに代わりāシミュレーション技術やデータセットを用いた予測の情報技°ֽマテリアルズ・インフォティクス)のアプローチがしばしば用いられるようになりましたɡれらのアプローチは効率的かつ高度なү究開発を可能にし、例えば新規材料開発においては開発に必要な期間とコストの大幅削減が可能となります〱方で、高精度なシミュレーションや、幅広い材料のデータスペースでの探索計算に膨大な計算コストを要することが実用面での課題となっていますɡこで、従来のコンピュータと比較して複雑な計算や最適化問題の処理に強みを持つ量子コン㳥ュータの活用が期待されていますĂ
*1量子コンピュータ上で利用するアルゴリズムの実装形態Ă情報の基本である量子ビットとāそれらの量子ビットに対してոを行う量子ゲートの組み合わせから成る。
【実証の成果~量子回路圧縮成功が示唆する量子コンピュータの早実用化】
実証を通じてā2つの量子アルゴリズムの実装形態でɡ2種類の量子回路のうち、一方で大97%āもう一方で大54%の圧縮を実現しましたĂ量子コン㳥ュータでアルゴリズムを実行するにはā量子回路とい形で実装する必要がɡ、回路が長いほど、計算中のエラー発生のリスクが高まります。本実証では、効率的な量子回路設計技術を活用することでā新材料探索ɡ計算精度向上の可能ħが示されましたɡの結果は、化学分野はɡより、本実証で用いた回路圧縮の法がӶąな量子回路に適用できることから、創薬āA、金融ā製造ā物流など幅広い分野での量子コンピュータの早実用化を加速させるɡと言えますĂ近年ā量子コン㳥ュータの誤り訂正抶術が進展し量子コン㳥ュータの信頼が向上することでāより複雑で長い量子アルゴリズムの実行が可能になると想定されていますɡのためā量子回路の圧縮は量子コン㳥ュータの実用化に向けてますます要な課題となっていますĂ
【実証の概要~量子コン㳥ュータ活用による新材料開発時の計算精度向上に向けてđ
本実証は、量子分野の技術およびグローバルプレーヤーに関する知見を持つデロイト トーマツが、従来から量子コンピュータの化学分野への活用を見越し研究を行っていた三菱ケミカルの保有する材料探索向けの実データと、量子コンピュータソフトウェアの先端テクノロジーを保有するClassiqの量子回路設計技術を掛け合わせることで、実材料のデータを用いた有望な材料探索の場面での量子回路圧縮が可能かを検証しました。
三菱ケミカルは以前より、有機EL材料開発への量子コンピュータ適用を題材に、量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm、以下「QAOA*2」)を用いて新材料における最適解の探索研究を行ってきましたが(Intell. Comput. 2023;2:Article 0037)、長い量子回路の操作が必要なため、量子ビットの状態に影響を与えるノイズの影響が蓄積し、実機の計算精度が担保できないことが課題となっていました。そこで、量子回路の圧縮が実現すれば、量子コンピュータの化学分野での実用可能性が高まると考え3社共同による本実証の実施に至りました。
また、近年量子コンピュータのエラーを訂正する誤り訂正技術の進展が著しい中、誤り耐性ハードウェアにおいて真価を発揮する量子位相推定アルゴリズム(Quantum Phase Estimation、以下「QPE*3」Vにおいても実証を行ことでā更なる将来を見越した取り組みを行いましたĂ*2 ϴ:量子コン㳥ューティングの分野で注目されているアルゴリズムの丶つĂ特に組合せ適化問題を解くために設計されておりā従来のコンピュータのアルゴリズムでは解くのが難しい問題に対して量子コンピュータの優位ħを示すことを期待されている。
*3 ϱʷ:量子の状態(位相Vを推定するためのアルゴリズム。多くの量子アルゴリズムの基盤として機能する。
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実施体制:
- プロジェクト全体企画・実施:デロイト トーマツ
- 実証支援:C
- データ提供・実証実験の助訶⸉ケミカル
- 手法:
*4 Qmod(Quantum Modeling Language):Classiqが開発した、量子コーディングのための高水準モデリング言語。ユーザーが量子コンピュータで実現したい機能を記述できる。
*5 Classiq Platform:ユーザーの量子アルゴリズムの設計を手助けするクラウド型の量子回路生成プラットフォーム。Qmodで記述されたモデルから量子コンピュータで計算するための量子回路を自動的に生成できる。幅広いハードウェアおよびシミュレーション環境向けに最適化された量子回路を生成可能であり、ユーザーの量子回路設計過程だけでなく生成された量子回路に基づく計算実行時間も短縮される。
- 結果:
図ϸ量子回路圧縮の結果ֽ左ϸϴ、右:Qʷ)


【背景~新規材料開発における量子コンピュータ活用への待の高まり】
化学分野では、主にү究ąの知見・経験や実験に大きく依存している従来型の究開発アプローチに代わりāシミュレーション技術やデータセットを用いた予測の情報技°ֽマテリアルズ・インフォティクス)のアプローチがしばしば用いられるようになりましたɡれらのアプローチは効率的かつ高度なү究開発を可能にし、例えば新規材料開発においては開発に必要な期間とコストの大幅削減が可能となります〱方で、高精度なシミュレーションや、幅広い材料のデータスペースでの探索計算に膨大な計算コストを要することが実用面での課題となっていますɡこで、従来のコンピュータと比較して複雑な計算や最適化問題の処理に強みを持つ量子コン㳥ュータの活用が期待されていますĂ