デロイト トーマツ、ソフトウェア会社Classiq、三菱ケミカルが材料開発用途での量子コンピュータ早期実用化に向けて最大97％のアルゴリズム圧縮を実現

量子コンピュータを活用した高性能な有機EL材料探索の計算における、量子アルゴリズム実装の効率化を実証。創薬、AI、金融、製造、物流など様々な領域への量子コンピュータ早期実用化を加速

デロイト トーマツ グループ（東京都千代田区、グループCEO：木村研一、以下「デロイト トーマツ」）は、量子コンピュータの活用が期待される業種・業界でのユースケースを先駆けて実証しています。その一環として、このたびイスラエルの量子ソフトウェアスタートアップのClassiq Technologies（CEO：Nir Minerbi、以下「Classiq」）と三菱ケミカル株式会社（東京都千代田区、代表取締役：下平靖雄、福田信夫、以下「三菱ケミカル」）の協力の下、高性能な有機EL材料探索の計算における量子回路＊1を圧縮する実証実験（以下「本実証」）に成功したことを発表します。

＊1量子コンピュータ上で利用するアルゴリズムの実装形態。情報の基本単位である量子ビットと、それらの量子ビットに対して操作を行う量子ゲートの組み合わせから成る。

【実証の成果～量子回路圧縮成功が示唆する量子コンピュータの早期実用化】
本実証を通じて、2つの量子アルゴリズムの実装形態である2種類の量子回路のうち、一方で最大97％、もう一方で最大54％の圧縮を実現しました。量子コンピュータでアルゴリズムを実行するには、量子回路という形式で実装する必要があり、回路が長いほど、計算中のエラー発生のリスクが高まります。本実証では、効率的な量子回路設計技術を活用することで、新材料探索時の計算精度向上の可能性が示されました。この結果は、化学分野はもとより、本実証で用いた回路圧縮の手法が様々な量子回路に適用できることから、創薬、AI、金融、製造、物流など幅広い分野での量子コンピュータの早期実用化を加速させるものと言えます。近年、量子コンピュータの誤り訂正技術が進展し量子コンピュータの信頼性が向上することで、より複雑で長い量子アルゴリズムの実行が可能になると想定されています。そのため、量子回路の圧縮は量子コンピュータの実用化に向けてますます重要な課題となっています。

【実証の概要～量子コンピュータ活用による新材料開発時の計算精度向上に向けて】
本実証は、量子分野の技術およびグローバルプレーヤーに関する知見を持つデロイト トーマツが、従来から量子コンピュータの化学分野への活用を見越し研究を行っていた三菱ケミカルの保有する材料探索向けの実データと、量子コンピュータソフトウェアの先端テクノロジーを保有するClassiqの量子回路設計技術を掛け合わせることで、実材料のデータを用いた有望な材料探索の場面での量子回路圧縮が可能かを検証しました。
三菱ケミカルは以前より、有機EL材料開発への量子コンピュータ適用を題材に、量子近似最適化アルゴリズム（Quantum Approximate Optimization Algorithm、以下「QAOA＊2」）を用いて新材料における最適解の探索研究を行ってきましたが（Intell. Comput. 2023;2:Article 0037）、長い量子回路の操作が必要なため、量子ビットの状態に影響を与えるノイズの影響が蓄積し、実機の計算精度が担保できないことが課題となっていました。そこで、量子回路の圧縮が実現すれば、量子コンピュータの化学分野での実用可能性が高まると考え3社共同による本実証の実施に至りました。
また、近年量子コンピュータのエラーを訂正する誤り訂正技術の進展が著しい中、誤り耐性ハードウェアにおいて真価を発揮する量子位相推定アルゴリズム（Quantum Phase Estimation、以下「QPE＊3」）においても実証を行うことで、更なる将来を見越した取り組みを行いました。