量子コンピューターが2026年に化学を進展させる構え

研究者らは、2026年が量子コンピューターの化学分野での実用的応用の始まりとなる可能性があると見込んでおり、その固有の量子特性を活用して複雑な分子計算に取り組む。2025年の進展が基盤を築き、より大規模なマシンがより洗練されたシミュレーションを可能にすると期待されている。この進歩は、分子構造と反応性の予測を向上させることで、産業および医療分野に利益をもたらす可能性がある。

分子の構造、反応性、その他の化学的性質を理解する課題は、その電子の量子的な振る舞いに起因する。従来のスーパーコンピューターはますます複雑な分子に苦戦するが、量子コンピューターは量子デバイスそのものであるため、これらのタスクに自然な優位性を持つ。

2025年には、この可能性を示す重要な進展があった。IBMと日本のRIKEN研究所のチームは、量子コンピューターとスーパーコンピューターを組み合わせ、いくつかの分子をモデル化した。Googleの研究者らは、分子構造を決定する量子アルゴリズムを開発・テストした。一方、RIKENはQuantinuumと協力して分子エネルギーを計算するワークフローを構築し、量子システムが自身のエラーを検出するものとした。別途、Qunova Computingは、量子要素を用いて古典的手法より約10倍効率的にエネルギーを計算するアルゴリズムを導入した。

2026年を見据え、専門家らはより大規模な量子コンピューターがこれらの取り組みを加速させると期待している。QuantinuumのDavid Muñoz Ramo氏は、「今後登場する大型マシンは、この[既存の]ワークフローのより強力なバージョンを開発することを可能にし、最終的には一般的な量子化学問題に取り組めるようになる」と述べる。彼のチームはこれまで水素分子をシミュレートしており、産業触媒などの複雑な標的が見えてきた。

他のイニシアチブも同様に進んでいる。12月、Microsoftは量子ソフトウェアスタートアップのAlgorithmiqと提携し、量子化学アルゴリズムの開発を加速させた。Hyperion Researchの調査では、化学が来年の量子コンピューティング進展のトップ領域とされ、前回の調査での2位と4位から上昇し、関心と投資の増大を反映している。

しかし、完全な実現には量子システムのフォールトトレランス達成が不可欠で、これは全メーカーの共通目標だ。トロント大学のPhilipp SchleichとAlán Aspuru-Guzik氏がScienceの最近の論評で指摘するように、「量子コンピューターが古典コンピューターより高速に問題を解く能力は、フォールトトレラントなアルゴリズムに依存する」。それまではハイブリッドアプローチがギャップを埋め、産業・医療の化学研究を変革する可能性がある。

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12月のQ2B Silicon Valley会議の専門家たちは、量子コンピューティングのハードウェアにおける重要な進歩を称賛し、残る課題にもかかわらず進展を驚異的と形容した。科学と産業界のリーダーたちは、数年以内に産業的に有用で耐障害性のあるデバイスを実現することに楽観を表明した。健康、エネルギー、科学的発見への応用も勢いを増している。

AIによるレポート

研究者らは、従来のスーパーコンピュータを用いて、窒素固定に欠かせない分子FeMocoの基底状態エネルギーを計算し、長らく量子コンピュータのみが可能とされてきた精度を実現した。この画期的な成果は、このような化学シミュレーションにおける量子優位性の主張に挑戦する。この発見は、より効率的な肥料のための窒素固定の理解と再現に向けた取り組みを加速させる可能性がある。

科学者たちは、世界で最も強力なスーパーコンピューターを使って人間の脳をシミュレートする寸前であり、脳機能の秘密を解明することを目指している。ドイツのJülich Research Centreの研究者らが主導するこのプロジェクトは、JUPITERスーパーコンピューターを活用して200億個のニューロンをモデル化する。この画期的な進歩により、小規模モデルでは達成できない記憶や薬の効果に関する理論のテストが可能になる。

AIによるレポート

研究者らは量子もつれを利用して空間を超えて原子を連結し、物理量の測定において前例のない精度を達成した。もつれした原子雲を分離することで、チームは電磁場の検出を改善した。この画期的な成果は原子時計や重力センサーを洗練させる可能性がある。

 

 

 

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