Quantum sensors that compute: quantum computational magnetic-field sensing using a superconducting qubit

私たちが物理的な宇宙を測定するために用いる道具が、その測定対象について思考するための道具でもあるような世界を想像してみてください。何十年もの間、科学者たちは、磁場の微かな囁きや温度の変化、あるいは重力の引き寄せを検知できる、極めて高感度な装置を構築してきました。これらの量子センサーは、粒子が一度に複数の状態に存在し得るという、亜原子の世界の奇妙な規則に基づいて動作しており、古典的な計器では不可視となるであろう変化を検知することを可能にします。しかし、一つの根本的な限界が常に存在していました。それは、そのようなセンサーによる単一の測定では、情報の極めて小さな断片、多くの場合、単なる「はい」か「いいえ」の答えしか得られないということです。複雑な信号を理解するために、研究者たちは伝統的に、測定を何千回も繰り返し、結果を平均化して信号の精密な姿を構築し、その後に別のコンピュータを使用してその姿を分析し、それが何を意味するかを判断しなければなりませんでした。この「まず測定し、後で計算する」という二段階のプロセスはうまく機能しますが、これは遅く、量子システムが持つ独自のポテンシャルを無駄にするものでした。

「量子計算センシング（quantum computational sensing）」として知られる新しいアプローチは、この古い考え方に挑戦するものです。センサーを受動的な記録装置とし、コンピュータを分離された分析官として扱うのではなく、この手法は、センサー自身に思考させることを求めます。センシングの行為と量子操作のシーケンスを織り交ぜることで、デバイスは情報がまだ壊れやすい量子状態にあるうちに、その情報を処理することができます。目標は、生の信号を完璧な精度で測定することではなく、特定のタスク（例えば、信号がどのカテゴリーに属するかを判定することなど）に必要な特定の情報だけを抽出することです。これにより、システムは信号の完全な姿を構築するという中間ステップをスキップすることができ、従来の方法よりもはるかに速く、より高い精度で答えを導き出せる可能性があります。

最近の研究において、コーネル大学とマサチューセッツ工科大学の研究チームは、単一の、極めて小さな量子ビット（qubit）を用いて、この概念が実際に機能することを実証しました。彼らは、電流によって生成される磁場を検知できる、微小なワイヤーのループのように機能する超伝導回路からセンサーを構築しました。このデバイスは、すでに極限の感度で知られている技術である、超伝導量子干渉デバイスの一種です。チームは、この単一の量子ビットが磁場を感知するだけでなく、最終的な測定が行われる前に、その磁場に関する決定を下すことができるかどうかをテストすることを目指しました。彼らは、信号を二つのグループのいずれかに分類する問題、例えば、弱い磁場と強い磁場の区別や、ある周波数で振動する信号と別の周波数で振動する信号の違いを判別するような、バイナリ分類タスクに焦点を当てました。

研究者たちは、新しい手法を、磁場の強さや周波数を推定するために磁場を繰り返し測定し、その後に標準的なコンピュータ・アルゴリズムを使用して信号がどのカテゴリーに属するかを判断するという、従来のアプローチと比較しました。最初のテストセットでは、時間の経過とともに変化しない静的な磁場を使用しました。彼らは、磁場のセンシングと並行して、特定の回転と休止のシーケンスを行うように量子ビットをプログラムしました。このシーケンスは、分類タスクに関連する情報を増幅し、それ以外の情報を抑制するフィルターのように機能するように設計されました。最後に量子ビットを測定したとき、その結果は磁場のクラスを直接的に示していました。結果は驚くべきものでした。これらの静的磁場タスクにおいて、量子計算による手法は、両者が同じ作業時間を与えられた場合、従来の方法よりも最大で15パーセントポイント高い精度を示しました。

次に、チームは、波のように前後に揺れ動く振動磁場を含む、より困難な課題に取り組みました。これらの信号は、その位相、つまり波の正確なタイミングがランダムで予測不能である可能性があるため、分類がより困難です。伝統的なアプローチでは、ノイズをキャンセルして信号の周波数や振幅を孤立させるために、一連のパルスをセンサーに適用する「ダイナミカル・デカップリング」と呼ばれる技術がよく用いられます。研究者たちは、最適化された従来のパルスに対して、彼らの量子計算プロトコルをテストしました。振動磁場の振幅、すなわち高さの特定というタスクにおいて、彼らの手法は精度を最大20パーセントポイント向上させました。タスクが周波数、つまり磁場がどれほど速く揺れているかの特定へと移行した場合でも、新しい手法は依然として大きな優位性を保ち、精度を最大15パーセントポイント向上させました。

これらの結果を特に注目すべきものにしているのは、プロセス全体が単一の量子ビットによって実行されたことです。通常、量子コンピュータは複雑な計算を行うために多くの量子ビットを必要とすると予想されますが、この実験は、ノイズやエラーという実用的な制限にさらされている最小限のサイズのシステムであっても、標準的な技術を凌駕できることを示しました。鍵となったのは、研究者が磁場を完璧に測定してから答えを計算しようとしたのではなく、量子操作のシーケンスを訓練して、生の信号を最終的な測定結果に直接マッピングさせたことでした。そうすることで、彼らは、信号全体を再構成する必要性を事実上回避し、測定によって明らかになる単一のビットの情報に、関連する情報を集中させたのです。

また、この研究は、タスクの複雑さが結果にどのように影響したかも明らかにしました。分類ルールがより複雑になり、信号空間をより小さく多数の領域に分割するにつれて、量子計算アプローチの優位性は大きくなりました。最も複雑なシナリオにおいて、従来の手法は追いつくのに苦労しましたが、量子プロトコルは高い精度を維持しました。これは、センサーに解かせようとする問題がより洗練されるにつれて、センサー内で直接計算を行う能力がますます価値を持つようになることを示唆しています。研究者たちは、彼らの成功が「量子信号処理（quantum signal processing）」と呼ばれる技術に依存していると指摘しました。これは、量子状態が信号に応じてどのように進化するかを精密に成形することを可能にするものです。彼らは、実際のデバイスに固有のノイズに対してプロトコルが堅牢であることを保証するために、特定のハードウェアをモデル化したコンピュータ・シミュレーションを用いて、これらのシーケンスを最適化しました。

実験は制御されたラボ環境で行われましたが、その影響はこれ特定のデバイスにとどまりません。研究者たちは、このアプローチが、医療イメージングやナビゲーションに使用される他のタイプの量子センサーにも適応できる可能性があると示唆しています。核となるアイデアは、計算をセンシングプロセスに統合することで、より大きく複雑な機械を構築することなく、これらのデバイスをより効率的かつ強力にできるということです。この研究は、センシングとコンピューティングの境界が、これまで考えられていたほど強固なものではないこと、そして単一の量子システムが、信号を見る「目」であると同時に、それを解釈する「脳」にもなり得ることを証明しています。これは、物理的世界の単なる受動的な観察者ではなく、それを理解するための能動的な参加者としての、新しい世代のセンサーへの道を切り開くものです。