アリゾナ州立大学（ASU）のChristian Arenzが量子力学の講義を始めたとき、新入生たちが困惑した表情を浮かべることを予想していた。しかし数週間後、その不確かさはしばしば興奮へと変わった。Arenzは電気・コンピュータ・エネルギー工学部の助教授で、プリンストン大学からASUに移り、学生たちが徐々に量子コンピューティングの可能性を理解していく様子を目の当たりにしてきた。これは急速に発展している分野であり、現在のスーパーコンピュータでは解決できない複雑な問題を解決し、新薬の開発を加速させ、ネットワークセキュリティや金融モデリングを改善することを目指している。
ASUでは、科学者たちはすでに量子コンピューティングを材料発見の加速、サプライチェーン物流の最適化、人工知能の新しい手法の開発に応用している。また、量子技術をより実用的にするための基盤技術の課題にも取り組んでいる。
「『量子』という言葉を聞くと、誰もが『ああ、それは非常に複雑で、数学的に難しいに違いない』と思います」とArenzは言う。「それは動機と方法に大きく依存します……誰でも学ぶことができます。」
量子コンピューティングはまだ実験段階にあるものの、世界的な関心は急激に高まっている。マッキンゼー・アンド・カンパニーの報告書によると、2035年までに量子コンピューティングは最大720億ドルの収益を生み出す可能性がある。
量子コンピュータの製造と維持には費用がかかり——推定数千万ドルであり、非常に複雑である。ASUには自前の量子コンピュータはないが、研究技術オフィスの支援により、研究者や学生はツールを使用して古典的なハイパフォーマンスコンピュータ上で量子コンピューティングアルゴリズムをシミュレーションし、遠隔で量子コンピュータに接続する可能性もある、とASU計算研究アクセラレータのディレクター、Gil Speyerは述べている。
大学はまた、国家研究所、企業、学術機関、スタートアップを結びつける量子協力組織を主導している。この協力を通じて、学生は最先端の教育とトレーニングの機会を直接得られ、量子イノベーションの最前線で必要とされるスキルを身につけることができる。
ASUは量子分野の人材育成に力を注いでいる。Arenzの入門コースは一連のコースの一部であり、次世代の量子科学者を育てることを目的とした研究プロジェクトやワークショップを含むキャンパス内の多くのプログラムの一つである。
学生の発見を支援する
Gennaro De Lucaのコースを履修するほとんどの学生は、最初は量子の経験がない。彼は計算・拡張知能学部の講師であり、コースは量子コンピューティングの基礎から、自身の研究分野である量子生成モデルまでを扱う。概念を導入するために、彼は猫から始めた。
De Lucaは学生たちに思考トレーニングを促す：もし限られたセットの猫の画像しか与えられなかった場合、どうやって全く新しい猫の画像を生成するのか？ 本質的に、生成モデルは細部（毛並み、形、色）のパターンを分析し、新しい猫の画像を生成する。「理論的には、量子コンピュータは古典的なコンピュータよりも少ない画像から学習できます」とDe Lucaは言う。彼の学生たちは大学のリソースを活用して量子プロジェクトに取り組んでいる。量子機械学習の教育プロジェクトを簡素化するものから、完全に量子画像処理アルゴリズムで制御されるレゴロボットカーを構築するものまで多岐にわたる。使用するツールの一つがNvidiaのCUDA-Qソフトウェアパッケージで、専用チップ（GPU）の高速処理能力を活用する。CUDA-Qは量子環境をシミュレートでき、ノートパソコン上で動作するほか、大規模プロジェクトではASUのSolスーパーコンピュータ（現代のノートパソコンより約2000倍高性能な、世界最強クラスのスーパーコンピュータの一つ）上でも動作する。さらにCUDA-Qは、IBMの量子コンピュータなどの実際の量子計算プラットフォームへのクラウド経由のアクセスもサポートしている。
もう一つのツールはVector Engineと呼ばれるアクセラレータカードで、「量子最適化向けの専用量子計算プラットフォーム」をシミュレートする、とSpeyer氏は語る。このツールは最近、W. P. Carey経営大学院サプライチェーン経営学科の研究チームによって、輸送物流問題の解決に使用された。
量子コンピュータの内部
通常のコンピュータ（スマートフォンからスーパーコンピュータまで）では、すべての情報はビットで格納され、各ビットは0か1のいずれかである。量子コンピュータは量子ビット（qubit）を使用する。量子ビットは0か1だけでなく、両方の状態を同時に表現できる——空中のコインが表か裏かにあるように——これを重ね合わせ状態と呼ぶ。量子ビットはエンタングルメント（量子もつれ）も可能で、重ね合わせ状態で互いに内在的に関連し合う。これらの特性により、量子コンピュータは同時に大量の計算を行うことができ、潜在的な性能は指数関数的に向上する。
超強力材料の発見
新材料の発見には通常、数年にわたる試行錯誤が必要である。ASU物質・輸送・エネルギー工学部の准教授Houlong Zhuang氏は、量子計算を用いてこのプロセスを大幅に加速している。近年、彼はこの新興技術を利用して高エントロピー合金（超高温、応力、放射線下でも溶融や軟化しない材料で、極超音速機や原子力潜水艦などの先進防衛システムに使用される）を開発している。量子計算により、実験室での新材料の設計と生産を大幅に高速化できる。「通常、シミュレーションには数週間かかるが、ハイブリッド戦略を使えば今は数日で済む」とZhuang氏は語る。量子計算が発展すれば「理想的には、数日を一日、あるいは数時間に短縮できる」という。Zhuang氏はこれらの手法をサステナビリティ研究にも応用し、二酸化炭素を捕捉したり、水素を貯蔵・輸送したり、太陽エネルギー変換のための新半導体を開発する材料を探している。