Pasqalは、中性原子量子プロセッサの組み合わせ最適化問題における性能を探る新しい研究を発表しました。この研究では、現実的で古典的に困難なベンチマークの作成に焦点を当てています。過度に単純化された問題に基づく以前の高速化の主張の限界を認識し、この研究では実運用で使用される古典的なソルバーに対する厳密なベンチマーキングの必要性を強調しています。研究チームは、ユニットディスクグラフ上の最大独立集合（MIS）問題に方法論を適用しました。これは無線ネットワークや分子設計などの分野で見られる課題です。この研究は、量子ハードウェアがいつ、どのように実用的な優位性を達成できるかを明らかにすることを目的とした3部作シリーズの第1弾です。 実験はPasqalのOrion Alphaプロセッサで実行され、最大100量子ビットを使用し、10万の実験データポイントを収集しました。これらのベンチマークでは、より複雑で産業的に関連性のある条件下での性能を評価するため、低密度と高密度のグラフインスタンスの両方をテストしました。この研究では、EDF、Thales、BMWなどのPasqalの産業パートナーが使用する古典的なソルバーと量子の結果を比較し、現在の性能ギャップの現実的な状況を提供しています。著者らは結果の正確性だけでなく、実世界での関連性における重要な指標である実行時間にも焦点を当てました。 研究で特定されたハードウェアの制限には、遅い繰り返し率が含まれます。これは、MHz規模の量子操作が原子の装填とイメージング制約によってボトルネックとなり、実行率が数Hz程度に制限されているというものです。Pasqalは、これらの制約に対処するための明確なエンジニアリングロードマップを概説しており、貯蔵装填、アセンブリアルゴリズム、高速イメージング技術の改善を含み、kHz規模の繰り返し率の達成を目指しています。さらに、同社はより大規模なシステムへのスケーリングの重要性を指摘しています。Pasqalは実験的に1,100以上の原子を捕捉しており、学術的なデモンストレーションでは6,100原子に達しており、現在の古典的なソルバーでは扱いきれない大規模な問題サイズに対応できる実現可能な道筋を示唆しています。 大規模で密なグラフに対するMISでの量子優位性はまだ実証されていませんが、Pasqalの結果は重要な一歩前進を表しています。ターゲットを絞ったハードウェアの改善と、古典的に困難な問題インスタンスの継続的なベンチマーキングにより、中性原子量子プロセッサは複雑な組み合わせ最適化タスクの解決において、ますます重要な役割を果たすことが期待されています。Pasqalの今後の研究では、量子優位性がさらに顕著になる可能性のある追加のアプリケーション分野へとこれらのベンチマークを拡大していく予定です。 2025年3月21日