ミリ秒量子ビットが量子技術のブレークスルーとなる

ミリ秒スケールの超伝導量子ビットのブレークスルー

量子コンピューターは、暗号化の実行方法や、タンパク質の 3D 構成などの複雑なシミュレーションの計算方法に革命を起こす可能性があり、おそらく現在私たちがほとんど想像していないほど多くの用途を持つでしょう。

量子計算の基本要素である「量子ビット」は、機能するためには可能な限り安定している必要がある。これまでのところ、「トラップイオン」量子コンピュータだけが、極めて安定した量子ビットを生成できている。しかし、この技術は超伝導量子ビットよりもスケールアップが本質的に困難である。

したがって、超伝導量子ビットがこの技術の将来となる可能性はあるが、その量子ビットのコヒーレンス時間の安定性の向上が必要である。

プリンストン大学の大規模な研究チームがまさにこれを達成しました。彼らは、1ミリ秒以上もコヒーレンスを維持できる超伝導量子ビットの一種を発明しました。これは、これまでの最高記録の3​​倍に相当します。

彼らはその研究結果をネイチャー誌に発表した。¹』というタイトルで、2Dトランスモン量子ビットのミリ秒寿命とコヒーレンス時間"。

量子ビットのコヒーレンス限界

量子計算を実行するには、量子コンピュータは「コヒーレンス」を維持する必要があります。これは、環境からの干渉に対して非常に脆弱な特殊な量子状態です。一般的に、熱雑音や粒子の動きは、ナノ秒単位でコヒーレンスを破壊する傾向があります。

極低温などの特殊な条件下では、量子ビットの寿命は長くなります。しかし、それでもなお、十分に長いコヒーレンスは今日のほとんどの量子コンピューターにとって大きな制約となっており、計算エラーを引き起こし、全体の計算能力を低下させるだけでなく、ソフトウェアのアップグレードでは容易に補うことができません。

したがって、どの材料がより長くコヒーレンスを維持できるかを判断することは、量子コンピューティング業界にとって商業段階に到達する前に必要な重要な前進です。

「本当の課題、つまり今日私たちが実用的な量子コンピュータを実現できない原因は、量子ビットを構築してもその情報があまり長くは持続しないということだ。

これは次の大きな前進です。」

プリンストン大学工学部長アンドリュー・ハック

研究者がトランスモン量子ビットのコヒーレンスを拡張した方法

研究者たちは、GoogleやIBMなどの企業が自社の量子コンピュータで使用しているのと同じタイプの超伝導量子ビットを使用した。 tランスモン量子ビット.

Transmon 量子ビットの利点は、忠実度が高く (単一量子ビットのゲート忠実度は 99.9% を超える)、大規模に生産でき、コヒーレンス時間が 0.1 ミリ秒と長いことです。

これは有望ですが、コヒーレンス時間はまだ短すぎます。

したがって、プリンストン大学の研究者が平均 1.68 ミリ秒持続する量子ビットの作成に成功したと発表したとき、これは大きな進歩でした。

出典： 自然

これは、これまで研究室で作られた最高の量子ビット持続時間よりも 3 倍長く、量子コンピューターを開発している民間企業が使用する量子ビット持続時間よりも 15 倍強力です。

タンタルとシリコンが量子コヒーレンスを向上させる理由

タンタルによるコヒーレンスの向上

この結果を達成するために、研究者は使用する材料に2つの異なる改良を加えました。

まず、脆弱な回路のエネルギー保存を助けるため、タンタルと呼ばれる金属をベース層として使用しました。これは、金属の表面に存在する微細な欠陥が、エネルギーの移動時にエネルギーを捕捉・吸収するからです。

特に問題となるのは、チップにさらに多くの量子ビットが追加されるにつれて、このタイプのエラーが一定数を超えると使用できなくなるまで増加することです。

走査透過型電子顕微鏡 (STEM) を使用して、タンタルの立方結晶の非常に規則的な構造を確認しました。

出典： 自然

タンタルはアルミニウムなどの金属に比べて欠陥がはるかに少なく、不純物を除去するために使用される厳しい洗浄プロセスに対して非常に耐性があります。

「タンタルを酸に入れても、その性質は変わりません。」

ファラナク・バーラミ – プリンストン大学の研究

シリコン上に直接タンタルを成長させることは、克服するのに多大な努力を要する課題でした。
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サファイアに代わるシリコン

コヒーレンスの喪失につながるもう一つのエネルギー損失の原因は、量子チップに使用されているサファイア基板です。

代わりに、研究者らは、従来のコンピューティング業界で一般的な標準材料である高品質（高抵抗）シリコンを使用しました。

このタンタルオンシリコン プラットフォームで使用される材料のこれらの改良により、結果として得られる単一量子ビット ゲートは 99.994% の忠実度を達成しました。

研究室での画期的な成果からスケーラブルな量子チップへ

研究者たちはこの手法を使って、これまでのすべての設計を上回る性能を持つ、完全に機能する量子チップを構築した。

エラー率は乗法性を持つため、この種の改善はシステム規模に応じて指数関数的に増加します。その結果、個々の量子ビットにおけるエラー率の10～15倍の改善は、マルチ量子ビットコンピュータにおいてははるかに大きな効果をもたらします。

重要なのは、このような量子ビットは珍しい新しい概念ではなく、単に異なる材料を使用した「従来の」超伝導量子ビットであるため、既存の量子コンピュータに簡単に統合でき、既存の量子コンピューティング ソフトウェアで使用できることです。

「プリンストンのコンポーネントを、ウィローと呼ばれるグーグルの最高の量子プロセッサに交換すれば、1,000倍も優れた性能を発揮できるようになります。

プリンストン量子ビットの利点はシステムサイズが大きくなるにつれて飛躍的に増大するため、量子ビットをさらに追加すると、さらに大きな利点がもたらされます。」

プリンストン大学工学部長アンドリュー・ハック

これは、プリンストンの設計により、仮想的な 1,000 量子ビットのコンピューターがおよそ 1 億倍も優れた性能を発揮できるようになることを意味します。

さらに良いことに、タンタルとシリコンを使用することで、製造方法が半導体業界ですでに使用されている方法に適合し、まったく新しい技術よりも大量生産のマイルストーン達成がはるかに容易になります。

この研究はシリコン量子チップが 以前議論したは、量子コンピューティング業界にとって正しい方向である可能性が高い。

と共に より優れた量子光源、 ハイブリッド量子光子チップ, 通常の通信データフローとともに量子情報を伝送する可能性しかし、はるかに大型の量子コンピュータに向けたこれらのステップは、この技術が急速に商業的成熟に達していることを示しています。

量子コンピューティングイノベーションへの投資

1.アルファベット株式会社

Googleは量子コンピューティングに非常に積極的であり、主に サンタバーバラの Google Quantum AI ラボと Quantum AI キャンパス.

Googleの量子コンピュータは2019年、Sycamoreマシンで「量子超越性」を達成したと発表し、歴史に名を残しました。このマシンは、従来のスーパーコンピュータでは10,000万年かかる計算を200秒で実行しました。

これは今では 最新チップ「ウィロー」の性能これは、量子ビットを追加すればするほどエラー率が低くなる、世界初の量子コンピューティングチップです。これにより、スケーラブルな量子チップ設計の先駆けとなります。

しかし、おそらく Google の最大の貢献はソフトウェアにあるでしょう。ソフトウェアは、Google がハードウェア (検索、G Suite、Android など) よりも優れた実績を誇っています。

すでに、Google の Quantum AI は、科学者による量子アルゴリズムの開発を支援するために設計された一連のソフトウェアを提供しています。

また、同社は「研究者、エンジニア、開発者の皆さん、ぜひこの旅に参加して、 オープンソースソフトウェア 教育リソース、 Coursera の新しいコース開発者は量子エラー訂正の基本を学び、将来の問題を解決できるアルゴリズムの作成に協力することができます。　

このオープンなアプローチのおかげで、Googleは現在、ハードウェアだけでなくクラウドソリューションでもリードしています。Googleは量子コンピューティングソフトウェアと量子プログラミングの標準を確立する企業の一つであり、この分野の将来の発展を導く特権的な立場にあると言えるでしょう。

一方、ウェイモの自動運転車を含むAIソリューションは、検索・広告業界で依然として圧倒的な優位性を保つアルファベットにとって、新たな収益源となる可能性がある。

Googleの量子関連以外の活動、特に広告とAIについて詳しくは、 2024年XNUMX月の専用レポートで.

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参照研究:

^{1. Bland, MP, Bahrami, F., Martinez, JGC et al. 2Dトランスモン量子ビットにおけるミリ秒寿命とコヒーレンス時間. Nature 647, 343–348 (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09687-4}