Gaussian Boson Sampling with Pseudo-Photon-Number Resolving Detectors and Quantum Computational Advantage
その論文は、九章3.0量子コンピュータが、最大255個の光子クリックイベントを伴うガウスボソンサンプリングを1.27マイクロ秒で実行することにより、厳密な古典的アルゴリズムを用いるとスーパーコンピュータ「Frontier」で数十億年かかると推定されるタスクにおいて、顕著な量子計算優位性を達成したことを報告している。
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今日の最も強力なスーパーコンピュータの及ばない領域にある問題を解決できる機械を構築しようとする探求の中で、科学者たちは「量子サンプリング」として知られる特定の種類の計算を調査しています。光や物質が極微の世界でどのように振る舞うかを記述する科学である量子物理学の奇妙な法則に支配された、複雑なゲームの結果を予測しようとしているところを想像してみてください。この領域では、光子のような粒子は複数の状態に同時に存在したり、古典的なコンピュータでは効率的に追跡できないほど複雑なパターンを生み出す方法で互いに干渉したりすることができます。量子サンプリングの目的は、これらの複雑な光のパターンを生成し、それらが量子理論の予測と一致していることを検証することです。もし機械が、古典的なコンピュータが計算し得るいかなる方法よりも速くこれを行うことができれば、それは「量子計算優位性」を実証することになり、量子デバイスが真に新しい能力の時代に入ったことを証明するマイルストーンとなります。これは単なる速度の問題ではありません。宇宙が、現在の古典的な理解では容易にシミュレートできない方法で振る舞っていることを検証することであり、それは数十年にわたり理論化されてきましたが、最近になってようやく実験室でテストされるようになった概念です。
研究チームは現在、「Jiuzhang 3.0」と呼ばれる機械を用いた新しい実験によって、このフロンティアをさらに押し広げました。この装置は「ガウス・ボソン・サンプリング」と呼ばれるタスクを実行するように設計されており、これには光の粒子を鏡とビームスプリッターの複雑なネットワークに送り込み、その後、どれだけの数の粒子が出口に到着したかを数えることが含まれます。研究者たちは、光の粒子が到着したかどうかだけでなく、一度のバーストの中にどれだけの数が到着したかまで判別できる特別な検出法を用いることで、セットアップをアップグレードしました。これにより、彼らは1回の実行で最大255個の異なる光粒子イベントを記録することができ、これは以前の試みからの大幅な増加となりました。これほど詳細な情報を捉えることで、チームは古典的なコンピュータが模倣するには極めて困難なサンプリングタスクを作り上げました。彼らは、この複雑な光のパターンの一つのサンプルを、わずか1.27マイクロ秒（1秒のほんの一部）で生成できることを見出しました。これとは対照的に、世界最強のスーパーコンピュータである「Frontier」であっても、利用可能な最も高度な厳密な手法を用いて同じ分布の理想的なサンプルを1つ生成するのに、約600年を要すると彼らは推定しています。
この研究の意義は、単なる生の速度を超えたところにあります。それは、彼らの結果が真に量子的なものであり、古典的なコンピュータによる巧妙なトリックではないことを、いかに厳密に証明したかという点にあります。長年にわたり、懐疑派は、実際に量子力学を使用することなく実験の統計的パターンを再現しようとする様々な「模擬モデル（mockups）」、すなわち古典的なシミュレーションを提案してきました。これらの提案されたトリックの中には、光粒子が互いにわずかに区別可能であると仮定したり、あるいは粒子が特定の種類のノイズを含んだ熱光のように振る舞うと仮定したりするものがあります。本研究の研究者たちは、最近提案された「スクアッシュド・ステート（squashed state）」モデルや、回路の接続の制限を利用するように設計されたその他のモデルを含む、現在知られている最も競争力のある全ての古典的な模擬モデルに対して、自分たちのデータを体系的にテストしました。データが真の量子源から来たのか、あるいは古典的な模倣品であるのかの尤度を比較する統計的テストを用いて、彼らは実験結果が一貫して量子理論と一致し、あらゆる古典的な代替案から強く逸脱していることを見出しました。データセットのサイズが大きくなるにつれ、結果が真に量子であるという確信が高まり、古典的なコンピュータが結果を偽っている可能性を事実上排除しました。
結果の堅牢性を確保するために、チームは、すべての光粒子が完全に同一であるわけではないといった、現実世界の実験に内在する不完全性を考慮するための、より完全なモデルも開発しました。粒子の部分的な区別可能性の影響を含むこの新しいモデルは、従来のどのモデリング手法よりも実験データによく適合しました。彼らはさらに、システム全体にわたって光粒子がどのように相関しているかを分析することで、結果を検証しました。彼らは、全体の小さな部分のみを見ることで実験を近似しようとする様々な古典的なアルゴリズムと、これらの相関を比較しました。分析の結果、これらの古典的な近似は単純で低次のパターンを模倣することはできても、完全な量子システムに存在する複雑で高次の関係性に直面すると完全に失敗することが示されました。実験データは量子理論の予測の周囲に密に集まった一方で、古典的な模擬モデルはコースから大きく外れていました。
研究者たちは、最も困難な実験サンプルをシミュレートするために必要な計算コストを算出しました。彼らが生成した最も困難なサンプルについて、Frontierスーパーコンピュータが厳密な手法を用いてその結果を計算する場合、宇宙の年齢よりも長い時間を要すると推定しました。このタイムスケールは宇宙の年齢よりもはるかに長く、彼らの量子マシンが達成したマイクロ秒単位の成果と、古典的なマシンにとって理論的に可能なこととの間の巨大なギャップを浮き彫りにしています。以前の検出法の限界を克服し、既知のあらゆる古典的な反論に対して結果を検証することで、チームは量子計算優位性の新しいベンチマークを確立しました。彼らの研究は、量子システムがより大きく、より複雑になるにつれて、古典的なシミュレーションを圧倒的な差で凌駕し続けていることを示しており、量子的な加速が現実的かつ測定可能な現象であるという強力な証拠を提供しています。
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