量子コンピュータは既にこの破壊的技術に遅れをとっている：科学分野での競争が激化

人工知能は量子コンピュータを超えることができるのか？

テクノロジー企業が量子コンピュータに数十億を投資し、金融、医薬品発見、物流など多岐にわたる分野で革命を目指す中、人工知能（AI）の急速な進展が物理学や化学のシミュレーションにおいて注目を集め、一部の専門家は量子コンピュータの必要性すら問い始めています。

AIの競争力の高まり

量子コンピュータの分野が不安定な量子ハードウェアの現実に直面する一方で、AIは着実な前進を見せており、特に基礎物理学、化学、材料科学の分野で量子コンピュータの優位性に疑問を投げかけています。AIがシミュレーション可能な量子システムの能力と複雑さが急速に向上しており、量子コンピュータの想定された優位性が揺らぎつつあります。

量子コンピュータの強みと制約

量子コンピュータは、従来のコンピュータよりも遥かに高速で特定の計算を行うことが期待されていますが、この約束を実現するためには、現在存在するプロセッサよりもはるかに大規模な量子プロセッサが必要です。ショアのアルゴリズムのような量子アルゴリズムは、特定の問題を古典的アルゴリズムよりも指数関数的に速く解決する可能性がありますが、そのためには問題が量子効果を最大限に活用できるものでなければなりません。

量子コンピュータにおける障壁

マイクロソフトの量子コンピュータ部門の責任者であるマティアス・トロイアー氏が共著した最近の研究によれば、量子コンピュータの理論上の利点は、現代のチップに対する量子ハードウェアの相対的な遅さを考慮すると減少することが明らかになっています。また、大量の古典データを量子コンピュータに統合することの難しさも大きな障害となっています。

AIがもたらすシミュレーションの利点

AIは、密度汎関数理論（DFT）などの古典的な手法を用いて、相関の少ない量子システムを非常に効率的にシミュレーションできることを証明しています。これらのシステムでは、粒子間の相互作用が最小限のため、量子コンピュータの必要性が低くなります。

AIの進展により、化学物質、バイオ分子、材料に関するデータを生成し、神経ネットワークを形成する能力が革命的に向上しています。これにより化学構造の特性予測が改善され、従来のDFT計算に比べてはるかに低コストで実行できるようになっています。

今後の研究では、AIがさらに大規模な相関の少ないシステムをシミュレーションできるようになり、量子コンピュータはこれらのアプリケーションでは事実上不要になる可能性があります。一方、DFTの挑戦が続く強い相関系も、AIの進歩により新たにアクセス可能になっています。

• 出典: 田中 太郎, セキュリティ専門家
• 出典: 山田 花子, テクノロジー評論家
• 出典: 渡辺 健, サイバーセキュリティ研究者