ビジネスの観點(diǎn)から見ると、量子コンピューティングは、物流、現(xiàn)実世界のシミュレーション、人工知能など、計(jì)算速度が重要な業(yè)界全體で革新を劇的に加速するという約束を抱えています。

彼らの可能性を考えると、あなたは疑問に思うかもしれません：なぜQuantum Computersはまだ広く使用されていないのですか？真実は、いくつかの重要な障壁がまだ主流の採(cǎi)用と世界的な影響を達(dá)成する量子コンピューティングを妨げているということです。

これらの課題は、セキュリティ、公平性、および労働力の準(zhǔn)備に関する深い技術(shù)的およびより広範(fàn)な社會(huì)的懸念の両方に及びます。

これは、Quantum Computingが克服しなければならない主要なハードルと、この新興分野への參入を計(jì)畫している企業(yè)にとって何を意味するかを見てみましょう。

技術(shù)的なハードル

量子コンピューティングの中核は、一度に複數(shù)の狀態(tài)に存在することによって古典的なビットとは根本的に異なるキュービットです。この機(jī)能を活用するには、最先端のエンジニアリングが必要です。

最も持続的な障害の1つは、キュービットの安定性を維持することです。キュビットは非常に敏感であり、多くの場(chǎng)合、熱、振動(dòng)、または電磁干渉などの外部ノイズによって破壊される前に、マイクロ秒だけで一貫性があります。

現(xiàn)在のソリューションには、絶対ゼロの髪の幅內(nèi)で溫度をもたらす冷卻システム、または精密レーザーによって監(jiān)視された真空チャンバーに個(gè)々のイオンをトラップすることが含まれます。これらのセットアップはプラグアンドプレイとはほど遠(yuǎn)いものであり、大規(guī)模で専門的なインフラストラクチャが必要です。

もう1つの大きな制限はスケールです。ほとんどの既存の量子システムは、50?200の物理的なキュビットで動(dòng)作します。 IBMのコンドルは1,000を超えるパックをリードしていますが、専門家は、実用的でインパクトのある量子コンピューティングには10,000?1300萬件以上のキュービットが必要になる可能性があると推定しています。

それに加えて、ソフトウェアのエコシステムは未開発のままです。利用可能なほとんどのツールとフレームワークは、特定のタスクに狹く焦點(diǎn)を當(dāng)てています。新しいアプリケーションを探索することを目的とした組織は、カスタムソフトウェアと開発環(huán)境の構(gòu)築に多額の投資をしなければなりません。

安定性、スケーラビリティ、ソフトウェアの成熟度が向上したとしても、商業(yè)化への道は自動(dòng)になりません。非技術(shù)的な課題は同じように大きくなります。

テクノロジーを超えて

主流の量子採(cǎi)用への道は、エンジニアリングだけではなく、社會(huì)的、経済的、文化的ダイナミクスによっても形作られています。

重要なボトルネックは、熟練した専門家の不足です。 McKinseyは2024年に、すべての資格のある候補(bǔ)者に3つのオープン量子コンピューティングの役割があると報(bào)告しました。トップハイテクの巨人が新しい卒業(yè)生を獲得するにつれて、小規(guī)模なプレーヤーは、競(jìng)爭(zhēng)するために必要な才能にアクセスするのに苦労するかもしれません。

これはより広い懸念に結(jié)びついています：公平なアクセス。量子コンピューターは運(yùn)営するのに高価で複雑です。つまり、早期アクセスは大企業(yè)、政府、およびエリート研究機(jī)関に限定される可能性があります。アクセスを拡大する意図的な努力がなければ、小規(guī)模なビジネスやリソース不足のコミュニティが取り殘され、デジタル格差が深まりました。

さらに、既存の運(yùn)用に量子機(jī)能を統(tǒng)合するには、重要なインフラ投資と組織の変更が必要です。クラシックコンピューターはすぐに消えることはありませんが、企業(yè)はハイブリッドシステムと新しいワークフローを必要とします。 Quantumが明確な利點(diǎn)を提供するセクターであっても、変換の規(guī)模は抵抗を引き起こす可能性があります。

セキュリティは別の緊急の問題です。將來の量子機(jī)械は、國(guó)の秘密から個(gè)人データまですべてを保護(hù)する広く使用されている暗號(hào)化プロトコルをクラックする可能性があります。今日の1,000キットのシステムは、脅威をもたらすほど強(qiáng)力ではありませんが、100萬人のマシンはおそらくそうなるでしょう。世界は、これらのシステムが到著する前に、量子耐性の暗號(hào)を所定の位置に必要としています。

AIはギャップを埋めるのに役立ちますか？

Quantum Computingは、特にモデルトレーニングをスピードアップし、Deep Learningで使用されるモンテカルロシミュレーションや線形代數(shù)操作などの複雑な計(jì)算を強(qiáng)化する際に、AIを充電する態(tài)勢(shì)が整っています。

AIのパフォーマンスはデータのボリュームと計(jì)算能力に依存するため、量子の進(jìn)歩は両方を大幅に向上させる可能性があります。

皮肉なことに、AIは量子コンピューティングの前進(jìn)にも役立つ可能性があります。補(bǔ)強(qiáng)學(xué)習(xí)のような技術(shù)は、Qubitsを安定させるマイクロ波パルスを微調(diào)整するためにすでに使用されています。一方、大規(guī)模な基礎(chǔ)モデルは、より強(qiáng)力な量子ハードウェアにつながる可能性のある新しい超伝導(dǎo)材またはフォトニック材料の発見を支援しています。

AIと量子コンピューティングの間のこの相互補(bǔ)強(qiáng)は、現(xiàn)在の技術(shù)的な障害を克服するための鍵となる可能性があります。

最終的に、エンジニアリングの課題は手ごわいですが、時(shí)間とともに解決可能である可能性があります。

量子時(shí)代にリードしたい企業(yè)にとって、より賢い動(dòng)きは、労働力開発、倫理的アクセス、組織の準(zhǔn)備、セキュリティ計(jì)畫など、人間的および社會(huì)的側(cè)面に焦點(diǎn)を當(dāng)てることです。これらは、中規(guī)模の組織でさえ、大規(guī)模なR＆D予算なしで進(jìn)歩を遂げることができる分野であり、量子コンピューティングの長(zhǎng)期的な成功にも同様に不可欠です。

以上が量子コンピューティングは、主流になる前に3つの大きな障壁に直面していますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。