Name: 量子コンピュータの可能性｜マット・ランジョーネ (The promise of quantum computers | Matt Langione)
Uploaded: 2021-03-09T22:10:20.000Z
Duration: 12 min 14 s

What will the biggest challenges of the 21st century turn out to be today?

21世紀の最大の課題は、今日、何になるのでしょうか？

One might guess climate change, public health inequality.

気候変動や公衆衛生の不平等を 推測する人もいるかもしれません。

しかし、本当のところはまだわからない。

What we do know is that supercomputing will have to be part of the solution.

私たちが知っているのは、スーパーコンピューティングが解決策の一部になるということです。

For nearly 100 years, our reliance on high performance computers in the face of our most urgent challenges has grown and grown from cracking Nazi codes to sequencing the human genome.

100年近くにわたり、最も切迫した課題に直面している高性能コンピュータへの依存度は、ナチスのコードを解読することから、ヒトゲノムの配列決定に至るまで、成長を続けてきました。

Computer processors have risen to meet increasingly critical and complex demands by getting smaller, faster and better year after year, as if by magic.

コンピュータ・プロセッサは、年々小型化、高速化、高性能化が進み、ますます重要で複雑な要求に対応するために、まるで魔法のように上昇してきました。

But there's a problem at the very moment that our reliance on computers is growing faster than ever.

しかし、コンピュータへの依存度が今まで以上に高まっているのは、まさにその瞬間に問題がある。

Progress and compute power is coming to a standstill.

進歩と計算力が行き詰っている。

魔法は使われているだけです。

But for all that we've accomplished with computers, they remain a startling number of things that computers still can't do at a great cost to business and society.

しかし、私たちがコンピュータを使って成し遂げたことの中には、ビジネスや社会に多大なコストをかけても、コンピュータにはできないことがたくさんあります。

The dream of near instant computational drug design, for instance, has yet to come to fruition.

例えば、ほぼ瞬時に計算されたドラッグデザインの夢は、まだ実現していません。

Nearly 50 years after it was first conceived.

Never has that been clearer than now as the world sits in a state of isolation and paralysis as we await a vaccine for Covid, 19.

世界は孤立と麻痺の状態に陥っていますが...コビドのワクチンを待っている間は...

But drug discovery is just one area in which researchers are beset and in some cases blocked entirely by the inadequacy of even today's fastest supercomputers, putting great constraints in areas like climate change and in value creation in areas like finance and logistics.

しかし、創薬は研究者が悩まされている分野の一つに過ぎず、今日の最速のスーパーコンピュータでさえも不十分であるため、気候変動のような分野や金融や物流のような分野での価値創造に大きな制約を与えています。

In the past, we could rely on supercomputers simply getting better and faster as parts got smaller and smaller every year, but no longer.

昔は単純に部品が年々小さくなっていくとどんどん速くなっていくスパコンに頼ることができましたが、今はそうではありません。

For now, we're drawing up against a hard physical limit.

今のところ、ハードな物理的な限界に直面しています。

Transistors have become so minuscule that they're fast approaching the size of an atom.

トランジスタは原子の大きさに近づくほどの極小サイズになりました。

Such a state of affairs invites a natural follow up question, and it's one that I've spent the last several years encouraging business leaders and policymakers to address, if not traditional, supercomputers.

このような状況は、当然のことながら後追いの質問を招くものであり、私はここ数年、ビジネスリーダーや政策立案者に、従来のスーパーコンピュータではないにせよ、この問題に取り組むよう奨励してきました。

What technology will emerge to Armas against the challenges of the 21st century?

21世紀の課題に対抗して、アーマスにどんな技術が出てくるのか？

量子コンピューティングを入力してください。

Quantum computers like this one promised to address the atomic limitation by exploiting sub atomic physical properties that weren't even known to man 100 years ago.

このような量子コンピューターは、100年前には人間にさえ知られていなかった原子以下の物理的特性を利用することで、原子の限界に対処することを約束しています。

Quantum computing enables a departure from two major constraints of classical semiconductor computing.

量子コンピューティングは、古典的な半導体コンピューティングの2つの主要な制約からの脱却を可能にします。

Classical computers operate deterministic lee.

古典的なコンピュータは決定論的なリーを操作します。

Everything is either yes or no on or off with no in between.

すべてはイエスかノーのどちらかであり、その間には何もありません。

彼らは一度に一つのことしかできない。

Quantum computers operate probabilistic lee, and most importantly, they operate simultaneously thanks to three properties.

量子コンピュータは、確率的なリーを操作し、最も重要なことに、彼らは3つのプロパティのおかげで同時に動作します。

Superposition, entanglement and interference, which allow them to explore many possibilities at once.

重ね合わせ、絡み合い、干渉など、一度に多くの可能性を探ることができます。

これがどのように機能するかを説明するために

Imagine a computer is trying to solve a maze.

コンピュータが迷路を解こうとしているところを想像してみてください。

The classical computer would do so by exhausting every potential pathway in a sequence.

古典的なコンピュータは、シーケンス内のすべての潜在的な経路を排出することによってそうするだろう。

If it came across the road block on the first path, it would simply rule that out as a solution, revert to its original position and try the next logical path and so on and so forth until it found the right solution.

最初の経路で道路のブロックに出くわした場合、それは単に解決策として除外され、元の位置に戻り、それが正しい解決策を見つけるまで、次の論理的な経路を試してみたりしています。

Quantum Computer could test every single pathway at the same time, in effect solving the maze in only a single try.

量子コンピュータは、すべての経路を同時にテストすることができ、事実上、たった一回の試行で迷路を解くことができました。

As it happens, many complex problems are characterized by this maze like quality, especially simulation and optimization problems, some of which can be solved exponentially faster with the quantum computer.

偶然にも、多くの複雑な問題はこの迷路のような品質を特徴としており、特にシミュレーションや最適化の問題では、量子コンピュータを使って指数関数的に速く解くことができるものもあります。

But is there really value to this so called quantum speed up in order to believe that we need faster supercomputers.

しかし、より高速なスパコンが必要だと信じるために、このいわゆる量子スピードアップには本当に価値があるのでしょうか。

We need to first believe that our problems are indeed computational in nature.

私たちはまず、私たちの問題が本当に計算されたものであることを信じる必要があります。

It turns out that many are at least in part for an example.

少なくとも一部の例では多くの人がそうであることがわかります。

Let's turn to fertilizer production one of the hallmark problems in the science of climate change.

気候変動の科学における特徴的な問題の一つである肥料生産に目を向けてみましょう。

The way most fertilizers produced today is by fusing nitrogen and hydrogen to make ammonia, which is the active ingredient.

現在のほとんどの肥料の製造方法は、窒素と水素を融合させてアンモニアを作り、これを有効成分としています。

The process works, but only at a severe, a severe cost to businesses who spend 100 to 300 billion every year.

プロセスは機能しますが、毎年1000億から3000億をかけている企業には厳しい、厳しいコストしかかかりません。

3 to 5% of the world's natural gas is expended on fertilizer synthesis every single year.

世界の天然ガスの3～5％が毎年肥料合成に費やされています。

So why have scientists failed to develop a more efficient process?

では、なぜ科学者たちはより効率的なプロセスの開発に失敗してきたのでしょうか？

The reason is that in order to do so, they would need to simulate the maze like molecular interactions that make up the electrostatic field of the key catalyst.

そのためには、鍵となる触媒の静電場を構成する分子間相互作用を迷路のようにシミュレートする必要があるからです。

Nitrogenous scientists actually know how to do that today, but it would take 800,000 years on the world's fastest supercomputer with a full scale quantum computer less than 24 hours.

窒素の科学者は実際に今日の方法を知っていますが、フルスケールの量子コンピューターを搭載した世界最速のスーパーコンピューターでは80万年かかると言われていますが、それは24時間以下の時間が必要です。

For another example, let's return to drug discovery, a process Covid, 19, has brought into sharp focus for most of us for the very first time.

もう一つの例として、創薬に戻ってみましょう。19歳のコヴィドは、私たちのほとんどの人にとって、このプロセスに初めて焦点を当てました。

Designing a vaccine for an infectious disease like Covid 19, from identifying the drivers of the disease to screening millions of candidate activators and inhibitors is a process that typically takes 10 or more years per drug, 90% of which failed to pass clinical trials.

コビッド19のような感染症のワクチンを設計するには、病気の原因を特定することから、何百万もの活性化剤や阻害剤の候補をスクリーニングすることまで、通常、1つの薬剤につき10年以上かかるプロセスであり、そのうち90％が臨床試験に合格しなかった。

The cost of pharmaceutical companies is 2 to $3 billion per approved drug, but the social costs of delays and failures are much, much higher.

製薬会社のコストは、承認された薬1本あたり20～30億ドルですが、遅延や失敗による社会的コストは、それよりもはるかに、はるかに高いです。

More than eight million people die every year of infectious diseases.

感染症で毎年800万人以上が亡くなっています。

That's 15 times as many people as died during the first six months of the coronavirus pandemic.

コロナウイルスパンデミックの最初の半年間に死亡した人の15倍ですね。

So why is computational drug design failed to live up to expectations?

では、なぜ計算薬物設計は期待に応えられないのでしょうか？

It's a matter of limited computational resources, at least in part if identifying a disease pathway in the body is like a lock.

体内の病気の経路を特定することがロックのようなものだとすれば、少なくとも一部では、限られた計算資源の問題です。

Designing a drug requires searching through a massive chemical space, effectively amaze of molecular structures to find the right compound to find a key.

薬剤を設計するには、巨大な化学空間を探索する必要がありますが、効果的に分子構造を驚かせてキーを見つけるために右の化合物を見つけることができます。

言い換えれば、それがロックに合っているということです。

The problem is it tracing the entire relevant span of chemical space and converting it into a searchable database for drug design would take five trillion trillion trillion trillion years on the world's fastest supercomputer on a quantum computer a little more than a half hour.

問題はそれが化学空間の関連するスパン全体をトレースし、ドラッグデザインのための検索可能なデータベースに変換することで、量子コンピュータ上の世界最速のスーパーコンピュータで30分ちょっとで5兆兆年かかるということです。

The quantum computing is not just about triumphs in the lab.

量子コンピューティングは研究室での勝利だけではありません。

The flow of progress and industries of all kinds is currently blocked by discreet but intractable computational constraints that have a real impact on business and society.

現在、あらゆる種類の進歩や産業の流れは、ビジネスや社会に実際に影響を与える、目立たないが難解な計算制約によって阻まれています。

For what may seem an unlikely example, let's turn to banks what banks were able to land more freely to individuals, entrepreneurs and businesses.

ありそうもない例のように見えるかもしれないものについては、銀行が個人、起業家、企業にもっと自由に着陸することができたものを銀行に回してみましょう。

One of the key hold ups today is that banks keep 10 to 15% of assets in cash reserves, in part because their risk simulations are compute constrained.

今日の重要な問題の一つは、銀行が資産の10～15％を現金準備金に蓄えていることですが、その理由の一つには、銀行のリスクシミュレーションが計算上の制約を受けていることが挙げられます。

They can't account for global or whole market risks that are rare but severe and unpredictable.

彼らは、稀ではあるが深刻で予測不可能なグローバルリスクや市場全体のリスクを説明することはできません。

Black swan events, for example, 10 to 15% is a whole lot of money.

ブラックスワンのイベントとかだと10～15％は全体的に大金だからな

When you consider that for every 1% reduction in cash reserves, it would lead to an extra trillion dollars of investable capital.

現金準備金が1％減るごとに、投資可能な資本が1兆ドル増えることを考えると、それは投資可能な資本が1兆ドル増えることにつながります。

What this means is that if banks ultimately became comfortable enough with quantum powered risk simulations to reduce cash reserves to say 5 to 10% of assets.

これは何を意味するかというと、銀行が最終的に量子パワーリスクのシミュレーションで十分に快適になった場合には、現金準備金を資産の5〜10％と言って減少させることができます。

The effect would be like a covid 19 level stimulus for individuals and businesses every single year.

その効果は、毎年個人や企業にコビド19レベルの刺激を与えているようなものだろう。

Once the transformative power of quantum computing is clear, the question then becomes, well, how long must we wait?

量子コンピューティングの変革的なパワーが明らかになれば、問題は、どのくらい待たなければならないのかということになります。

Researchers are cautious when asked about the timeline to Quantum Advantage.

研究者は、Quantum Advantageへのタイムラインについて尋ねられたときに慎重になっています。

There remain a number of critical hurdles to overcome and not just engineering challenges, but fundamental scientific questions about the nature of quantum mechanics.

克服すべき重要なハードルが数多く残されており、工学的な課題だけでなく、量子力学の性質に関する基礎的な科学的な疑問も残されています。

As a result, it may be 12 even three decades before quantum computers fully mature.

その結果、量子コンピュータが完全に成熟するまでには、12年から30年かかるかもしれません。

Some executives that I've spoken with have come to the conclusion on this basis that they can afford to wait.

私が話をした幹部の中には、これを根拠に「待つ余裕がある」という結論に至った人もいます。

彼らは投資を先延ばしにする余裕があります。

これは本当に間違いだと思います。

For while some technologies developed steadily according to the laws of cumulative causation, many emerge as precipitous breakthroughs almost overnight, defying any timeline that could be drawn out in advance.

累積的な因果関係の法則に沿って着実に発展していく技術もあれば、あらかじめ想定されていたタイムラインを無視して、ほぼ一夜にして突如としてブレークスルーする技術も多い。

Quantum computing is a candidate for just such a breakthrough, having already reached a number of critical milestones decades ahead of schedule.

量子コンピューティングは、まさにそのようなブレークスルーの候補であり、すでに数十年前にいくつかの重要なマイルストーンに到達しています。

In the late eighties, for example, many researchers thought that the basic building block of quantum computing, the Cuban would take 100 years to build.

例えば、80年代後半には、量子コンピューティングの基本的なビルディングブロックであるキューバは、構築に100年かかるだろうと多くの研究者が考えていました。

Now IBM has nearly 500 cubits across 29 machines available for client use and research.

現在、IBMは、29台のマシンの中で、クライアントの使用や調査に利用できる500個近くの立方体を保有しています。

What this means is that we should worry less about quantum computers arriving too late and more about them arriving too soon before the necessary preparations have been made for the quote.

これが意味するのは、量子コンピュータの到着が遅すぎることよりも、引用に必要な準備が整う前に到着しすぎてしまうことを心配すべきだということです。

One Nobel Prize winning physicist Quantum computers are more different from current computers.

ノーベル賞を受賞したある物理学者 量子コンピュータは、現在のコンピュータとはもっと違う。

Then current computers are from the abacus.

そうなると、現在のパソコンはそろばんからです。

It will take time to make the necessary workflow integration.

必要なワークフローの統合には時間がかかります。

It'll take time to onboard the right talent.

才能のある人を乗せるには時間がかかるだろう。

Most importantly, it will take time not to mention vision and imagination, to identify and scope high value problems for quantum computers to tackle for your business.

最も重要なことは、あなたのビジネスのために取り組むべき量子コンピュータのための高価値の問題を特定し、スコープにビジョンと想像力を言及しない時間がかかります。

Governments are already investing heavily in quantum technologies.

政府はすでに量子技術に多額の投資を行っている。

$15 billion among China, Europe and the US and VCs are following suit.

中国、欧米とVCの間で150億ドルが追随している。

But what's needed now to accelerate innovation is business investment in developing use cases and onboarding talent.

しかし、イノベーションを加速させるために今必要なのは、ユースケースの開発と人材のオンボーディングへのビジネス投資です。

And I'm experimenting with real quantum computers that are available today.

そして、今ある本物の量子コンピューターを使って実験しています。

In a world such as ours, the demands of innovation can't be put off for another day.

このような世界では、イノベーションの要求は一日たりとも先送りできません。

Leaders must act now for the processor speed ups that have driven innovation for nearly 70 years are set to stop dead in their tracks.

70年近くにわたって技術革新を牽引してきたプロセッサの高速化が、今まさに止まらなくなってきているため、リーダーは今すぐ行動を起こす必要があります。

The race toward a new age of magic and supercomputing is already underway.

魔法とスパコンの新時代に向けた競争はすでに始まっている。

負けるわけにはいかないやつ。

量子コンピュータはポールポジションにある。