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機器の前で腕を組んで自信を持って立っているインベンター・オブ・ザ・イヤーのヒラ・サフィの肖像画。

工場現場向け量子コンピューティング

ヒラ・サフィ | インベンター・オブ・ザ・イヤー | PhD

量子コンピューターは、従来のコンピューターでは処理できない問題を解決できる可能性を秘めています。理論的には。しかし実際には、これらはきわめてデリケートなものです。トラックが通り過ぎたり、エアコンから突然ハム音がしたり、隣の部屋の照明が点灯したりすると、システムが環境の変化に敏感に反応することがあります。そのため、これらの機器は、これまで集中治療室の患者のように保護された高度に専門化された検査室に限定されていました。量子コンピューターを生産的な環境に統合することを目指す企業にとって、これは大きな課題です。

ヒラ・サフィは、同僚とともに、この問題に対する画期的な解決策を開拓し、「博士号」部門で2025年のインベンター・オブ・ザ・イヤー賞を受賞しました。彼らの革新は デジタルツイン 量子コンピューターがどのように機能し、一般的な産業環境に統合されるかを正確にシミュレートするように設計されています。「このデジタルツインにより、量子コンピューターを実際の環境で安全、安定、確実に運用できます」と、レーゲンスブルク応用科学大学の博士課程の候補者は説明します。

A woman in a factory floor discussing quantum computing with a large screen behind her.

問題:現実世界には敏感すぎる

量子コンピューターは以下に依存しています 量子ビット —情報の基本的な量子力学的単位。量子ビットは物理システムの状態を表し、情報キャリアとして機能し、重ね合わせやエンタングルメントなどの量子現象を活用します。

これらの物理的状態は非常に壊れやすいです。電磁界や部屋の構造の微妙な変化など、ごくわずかな妨害でも計算に支障をきたす可能性があります。これらの要因は、制御された実験室環境では管理可能ですが、工場の現場では大きな課題となります。

「量子コンピューターの信頼できる動作は、実際には周囲の環境に依存します」とSafi氏は説明します。「小さな振動や温度変化でもエラーを引き起こす可能性があるため、これらの影響を早い段階でシミュレートして理解することが非常に重要です。」これまで、業界では量子システムの信頼性が十分であるとは考えていませんでした。強力で予測可能な結果が得られなければ、ビジネスでの使用はリスクが高すぎます。それらをどこに配置するか、どの程度安定するか、そして全体的な有用性について多くの疑問があるため、企業は投資するかどうか、どこに投資するかを決めるのが難しくなっています。

Hila Safi

解決策:最初にシミュレートしてからインストールする

これこそまさに、Safiの革新的なデジタルツインが飛躍的な進歩をもたらすところです。物理的にインストールする前に、量子コンピューターとその目的の動作環境を仮想的に複製します。このモデルは、環境センサーからのデータ、エラー統計、および潜在的な干渉源のシミュレーションを既知のハードウェア特性に統合します。

この先を見越したアプローチにより、「量子コンピューターは産業環境で効果的に動作できるか」という重要な質問に事前に答えることができます。どのような種類のエラーが予想されますか?それらはコンピューティング品質をどの程度大幅に低下させるでしょうか?また、システムを安定させるには、シールドの強化、代替配置、アダプティブキャリブレーションなど、どのような対策が必要ですか?

たとえば、輸送ロボットが使用され、製造工場が振動を発生し、電力線が電磁干渉場を生成する生産ホールを考えてみましょう。デジタルツインは、これらの要因が量子ビットの安定性に及ぼす影響を正確にシミュレートし、エラー率が許容できる領域と、決定的に許容できない領域を明らかにします。さらに、双子は動作中もアクティブなままです。構造の変更や新しい機械の導入によって環境が変化した場合、センサーがこれらの変化を検出し、潜在的な影響を評価します。

メリット:量子コンピューティングが予測可能になる

デジタルツインのおかげで、企業はついに産業用量子コンピューティングに関する意思決定の指針となる信頼できるデータを手に入れることができます。多額の投資をする前にリスクを十分に評価し、システムを安定して機能させるために何が必要かを明確に理解できるようになりました。

サフィは次のように説明しています。「私の研究では、従来の方法では扱いにくかったり、非常に非効率的だったりする複雑な最適化や産業上の課題に対処するために、量子アルゴリズムとハードウェアの共同開発を検討しています。これには、量子コンピューティングに特有な問題クラスを特定し、効率的なモデリングアプローチを開発することが含まれます。」

彼女のデジタルツインは、理論研究と実用化との間の重大なギャップを効果的に埋めます。量子コンピューターを専門の研究室から実際の産業環境にうまく移行するには、私たちが日常的に使用しているITシステムと同じくらい安定し、スケーラブルで、信頼性が高くなる必要があります。

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