マイクロソフト Azure クォンタム

Microsoft Azure Quantumは、 Microsoftが開発したパブリッククラウドベースの量子コンピューティングプラットフォームであり、開発者が量子アプリケーションを構築するための量子ハードウェア、ソフトウェア、ソリューションを提供します。^{[1] [2]} Quantinuum、IonQ、Atom Computingなどのパートナーのさまざまな量子ハードウェアアーキテクチャをサポートしています。 ^[3]クラウドプラットフォームでアプリケーションを実行するために、MicrosoftはQ#量子プログラミング言語を開発しました。^[4]

Azure Quantumには、科学研究のためのプラットフォームであるAzure Quantum Elementsも含まれています。これは、人工知能、高性能コンピューティング、量子プロセッサを使用して、計算化学や材料科学における分子シミュレーションや計算を実行します。^[5]

Azure Quantumは、 2019年のMicrosoft Igniteで初めて発表されました。^[6]このプラットフォームは2021年にパブリックプレビューが開始され、^[1] Azure Quantum Elementsは2023年にリリースされました。^[5]

マイクロソフトは、プラットフォーム上のハードウェアパートナーに加えて、本質的にエラー耐性のある量子ビットを備えたトポロジカル量子コンピュータを開発しています。このアプローチは、マヨラナ準粒子に基づいています。マヨラナ準粒子は、それ自体が反粒子として機能し、電荷とエネルギーがゼロであるため、外乱に対してより耐性のある量子ビットになります。^{[7] [8]}

2023年9月、Azure Quantumの研究者は、トポロジカル量子コンピューティングのためのマヨラナ準粒子の作成と制御と一致する証拠を発見しました。^{[8] [9]}

2024年11月、量子ビット仮想化システムは、中性原子プロセッサ上で24個のエンタングルされた論理量子ビット（新記録）を作成しました。^[10]この研究では、計算実行中のエラーの検出と修正が実証され、Atom Computingの商用中性原子システムにおける損失修正の記録上初の実証も行われました。^[11]

マイクロソフトは量子コンピューティングの実装に3つのレベルを導入しました。基礎レベル（ノイズの多い中規模量子ビット）、復元力のあるレベル（信頼性の高い論理量子ビット）、スケールレベル（量子スーパーコンピュータ）です。^{[7] [12]}

2024年、マイクロソフトは量子ビット仮想化システムをクォンティナムのトラップイオン量子コンピュータに適用し、当時記録されていた最も信頼性の高い論理量子ビットである12個の論理量子ビットを作成した。^[13]この作業は、仮想化のない同じ量子コンピュータの成果よりも800倍優れたエラー率を達成した以前のデモンストレーションに基づいている。^{[13] [14]}

マイクロソフトとフォトニックは、物理的に40メートル離れた量子ビット間のテレポートCNOTゲートも実行しました。この研究により、Tセンター間の遠隔量子もつれが確認されました。これは長距離量子通信の要件です。^[15]

量子アプリケーション向けに、Azure Quantumは量子プログラミング言語であるQ#（発音：Qシャープ）と、量子アルゴリズムの開発とシミュレーションのためのオープンソースソフトウェア開発キットを開発しました。 ^[1]

Azure Quantum Resource Estimatorは、フォールトトレラントな量子コンピュータ上で特定の量子アルゴリズムを実行するために必要なリソースを推定します。^[16]

2023年にAzure Quantum ElementsにMicrosoft Copilotが追加されました。これはGPT-4ベースの大規模言語モデルツールで、データのクエリと視覚化、コードの記述、シミュレーションの開始を行うことができます。^[7]

同年、マイクロソフトはプログラミング言語とターゲット量子プロセッサ間の共通インターフェースとしてLLVMから量子中間表現（QIR）を開発した。 ^[17]

マイクロソフトはまた、ゲートの複雑さを抑えながらトロッターステップを高速に実行するためのゲート効率の高いアルゴリズム手法を開発し、必要な量子ハードウェアリソースを削減する効率的な量子シミュレーションを可能にしました。^[18]

Azure Quantum Elementsプラットフォームは、人工知能（AI）と従来の高性能コンピューティングを、材料科学、化学、製薬研究用の量子ツールと組み合わせたものです。^[19]このプラットフォームは、物理学に基づくAIモデルと高度なアルゴリズムを使用して、複雑な研究​​データを処理し、結論を導き出します。^[20]

2024年1月、マイクロソフトとパシフィック・ノースウエスト国立研究所は、AIとHPCを使用して、より効率的な充電式バッテリー材料を開発するために、3,200万の新しい候補材料をモデル化してスクリーニングしました。この共同プロジェクトでは、新しい材料候補を生成し、それらの中から超高速検索を実行して、リチウムイオンを置き換える可能性のある単一の適切な候補にたどり着きました。^[21]

2024年7月、マイクロソフトはAzure Quantum Elements用のGenerative Chemistryツールをリリースしました。これは、生成AIを使用して特定のアプリケーションに適した分子を識別するものです。マイクロソフトはまた、密度汎関数理論（DFT）を使用して分子の電子構造のシミュレーションをシミュレートするAccelerated Density Functional Theoryツールもリリースしました。^[22]

マイクロソフトはまた、AIとクラウド高性能コンピューティングを統合した2つの論理量子ビットを使用して、実用的な化学問題を解決しました。^[23]マイクロソフトによると、キラル分子を生成する触​​媒反応に関するこのケーススタディは、HPCシステム、AI、量子コンピューティングハードウェアが特定の科学的問題を解決するために一緒に導入された初めてのケースです。^[23]

医薬品分野では、Azure Quantum ElementsとHPCプラットフォームが、1910 Genteticsの計算およびウェットラボの生物学的情報、ロボット工学を活用した実験室自動化、創薬のためのマルチモーダルAIモデルと統合されました。^[24]