AIが量子コンピューター組み立てを20倍高速化、Nature誌が報告

2025年08月16日

AIがルビジウム原子2024個を60ミリ秒で配列、従来の20倍高速化を実現
中国科学技術大学チームがレーザー光パターン最適化技術を開発
シュレーディンガーの猫アニメーション作成で精密制御能力を実証

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AIが実現した量子コンピューター「脳」の超高速組み立て

中国科学技術大学の潘建偉教授率いる研究チームが、人工知能を活用して量子コンピューターの「脳」部分となる中性原子配列の組み立てを劇的に高速化することに成功しました[1]。この革新的な手法により、2024個のルビジウム原子をわずか60ミリ秒で所定の配列に組み立てることが可能になりました。従来の非AI手法では800個の原子を配列するのに1秒を要していたことを考えると、処理能力の向上は20倍以上に達します。

研究チームが開発したAIモデルは、レーザー光のパターンを最適化することで原子の配置を制御します[1]。この技術は量子コンピューターの基本構成要素である量子ビットの配列を効率的に作り出すために不可欠です。Physical Review Letters誌に掲載されたこの研究は、量子コンピューティング分野における実用的なブレークスルーとして注目を集めています。

この技術革新は、まるで巨大なパズルを組み立てる際に、従来は一つ一つ手作業で配置していたピースを、AIが瞬時に最適な位置を計算して配置してくれるようなものです。量子コンピューターでは原子一つ一つが情報処理の基本単位となるため、これらを正確かつ迅速に配列することは、コンピューター全体の性能を左右する重要な要素となります。20倍の高速化は単なる効率改善ではなく、より大規模で実用的な量子コンピューターの実現に向けた重要な一歩と言えるでしょう。

シュレーディンガーの猫で実証された精密制御技術

研究チームは開発した技術の精度と制御能力を実証するため、原子を操作してシュレーディンガーの猫のアニメーションを作成しました[1]。この実験では、ルビジウム原子を望ましいパターンに誘導することで、量子力学の有名な思考実験を視覚的に表現することに成功しています。この実証実験は、AIによる原子操作技術が単に高速であるだけでなく、極めて精密な制御が可能であることを示しています。

中性原子を用いた量子コンピューティングでは、個々の原子の位置と状態を正確に制御することが計算精度に直結します。今回の技術により、従来では困難だった大規模な原子配列の迅速な構築が可能になり、より複雑な量子計算の実行に道筋が開かれました。

シュレーディンガーの猫のアニメーション作成は、一見すると単なるデモンストレーションに見えるかもしれませんが、実際には極めて高度な技術的成果を表しています。これは、映画のCGアニメーションを作る際に、コンピューターが数百万個のピクセルを同時に制御するのと似ていますが、量子の世界では各「ピクセル」が実際の原子であり、その配置が計算結果に直接影響します。この精密制御能力は、将来の量子コンピューターが複雑な問題を解決する際の基盤技術となるでしょう。

量子コンピューティング実用化への影響

今回の研究成果は、量子コンピューターの実用化に向けた重要な技術的障壁の克服を意味します。中性原子を用いた量子コンピューティングは、超伝導量子ビットやイオントラップ方式と並ぶ有力な量子計算手法の一つですが、原子配列の構築時間が実用化の課題となっていました[1]。AIによる最適化により、この課題が大幅に改善されたことで、より大規模で実用的な量子コンピューターの開発が加速される可能性があります。

特に、2024個という大規模な原子配列を60ミリ秒で構築できる能力は、量子コンピューターの計算能力向上に直結します。量子ビット数の増加は計算能力の指数的向上をもたらすため、この技術革新は量子優位性の実現に向けた重要な進歩と位置づけられます。

この技術進歩を理解するには、従来のコンピューターチップ製造の歴史を振り返ると良いでしょう。1970年代のマイクロプロセッサーは数千個のトランジスタを搭載していましたが、現在では数十億個のトランジスタを精密に配置しています。量子コンピューターでも同様に、より多くの量子ビット（この場合は原子）を正確に配置できる技術が、計算能力の飛躍的向上をもたらします。今回のAI技術は、量子コンピューティング分野における「ムーアの法則」的な進歩を可能にする基盤技術として機能する可能性があります。

まとめ

中国科学技術大学の研究チームによるAIを活用した量子コンピューター組み立て技術は、量子コンピューティング分野における重要な技術的ブレークスルーを示しています。20倍の高速化と精密な制御能力の実現により、より大規模で実用的な量子コンピューターの開発が現実的になりました。この技術進歩は、量子優位性の実現と量子コンピューティングの実用化に向けた重要な一歩として、今後の研究開発に大きな影響を与えることが期待されます。