理研、量子コンピューターをスパコン富岳と連携 25年めど実用化
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量子計算機と従来型計算機の融合とのことですが、自分の想像できる範囲では、最も現実的で望ましいアプローチだと思います。
そもそも、量子計算機は従来型計算機の上位互換ではありません。量子計算機は組み合わせ最適化や素因数分解など一部のタスクに限り力を発揮します。詳細は下記をご参照ください。
「量子コンピュータと従来型コンピュータは共存する」
～量子アニーリングの提唱者・東工大 西森教授がレクチャー
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1096455.html
話はそれますが、今のAIもCPUとGPUのハイブリッドです。CPUは複数の逐次処理が得意なのに対し、GPUは単純並列処理が得意であり、お互いに異なった設計思想をもった計算機構です。CPUがGPUに取って代わられることも、またありません。
数年前にNPの独自取材として出された下記の記事は大変読み応えのあるものでしたが、その記事の中でいまの深層学習の誕生についてこのような記述があります
「アレックスが試行錯誤の末にたどり着いた「CNN」と呼ばれるモデルは、膨大な計算を効率的に行うためのニューラルネットワークだった。
（中略）
しかし実際には、このモデルもうまく機能してこなかった歴史がある。それをアレックスは、GPUに高速なコードを書き上げることで、見事に実現して見せたというわけだ。」
ハイブリッドと言うと簡単に聞こえます。しかし、どの様にハイブリッド化するかは大変なノウハウの塊です。自動車・プリウスを見ていても分かる通りです。AlexNetの功績はCPUに加えGPUを積極的に使った（使えるようにした、使ってみせた）点にあります。
【世界初独占】「AIの時代」を作った男、初めて口を開く
https://newspicks.com/news/4308159/body/
そう考えると、量子コンピューターとスパコン富岳の連携によってどんな未来が拓けるのか、とても楽しみです。先日出たばかりの真山仁氏の新著「タングル」が、まさに量子コンピューターと古典コンピューター（現在のコンピューター）のハイブリッド型を取り上げている。
技術としては、東大の古澤教授がやられている光量子コンピューター（量子テレポーテーション）を取り上げていて、量子コンピューターの課題であるエラーコレクションへのアプローチがまさにど真ん中でくる。古澤教授は、理研の量子コンピューター研究センターの副センター長も務められていて、本記事では出ていないが、内容的にはピンポイント？
富岳についても、下記の新著がとても面白かった。
富士山の裾野の広さと併せたネーミング、その背景にある幅広く使えることへの思い、そこに至るまでの総責任者の松岡氏の任天堂・岩田氏との学生時代のエピソードなど含めて、色々な文脈・思いを含めて、知見面だけでなく熱くなる本だった。
タングル（真山 仁）
https://amzn.to/3vuLPIy
東大 古澤・遠藤研究室
http://www.alice.t.u-tokyo.ac.jp/index.php
スパコン富岳の挑戦 GAFAなき日本の戦い方（松岡聡）
https://amzn.to/3Ij6QgR私は、京コンピュータを使った成果で論文を書いたことがありますし、富岳も来年度に使用する予定です。私は量子化学や物性理論など量子力学を基盤としたシミュレーションを専門に研究してきましたが量子コンピューターについては概ねの概念は理解していますが、最先端の開発状況を注意深く追いかけているという程ではありません。そう思って私のコメントをご判断ください。
まず山崎先生の仰るように量子コンピュータは何でも速くなるわけではないので、注意が必要です。
量子コンピュータを使えば、私の専門である量子化学の分野では、何日もかかる高精度の計算をあっと言う間に終えてしまうポテンシャルを持つものの現状では、２０年前に私が学生時代、パソコンでやっていた規模の計算をして、学術雑誌の中で最も格の高いものの一つであるScience誌に論文が載るという状態です。
また、量子アニーリングについては、狭い意味での元々の量子コンピューターとはできる計算の種類が異なります。巡回セールスマン問題に代表される最適化問題が得意ですが、ただそれについても、古典コンピュータを利用するヒューリスティクスを使った解法でもかなりの速度を得ることができ、現状では、古典コンピュータの方が勝っている事が多いだろうと思います。
もう一つ、皆さんにお伝えしておきたいのは、科学のニュースでブームがきてから１０年や２０年経ったものが実は、企業の使用するレベルでは、最も適している事が多いということです。コンセプトが実証されてからそれが実用に至るまでには付随した技術の開発が必要でそれには時間がかかるからです。
技術を、すぐに使いたいのか、量子コンピューターに関する技術が飛躍的に向上した際に、他に先んじて使用したいのか、ということでこのニュースに対応すべきことは変わります。
