量子物理と情報科学のあいだ

東京大学

大学院工学系研究科物理工学専攻
吉岡 信行
2024.07.04

自己紹介・2015年

東京大学 理学部物理学科 卒業

・2016年

スイス連邦工科大学 チューリッヒ校 留学

・2020年

東京大学 理学系研究科物理学専攻 博士課程修了

量子物理の研究・2020.4-12 理化学研究所 特別研究員
・2021.01 - 東京大学 工学系研究科物理工学専攻 助教
・2021.10 - JSTさきがけ研究者
研究を通じて知りたいこと・やりたいこと科学者の夢：自然界の森羅万象を理解したい
量子物理学者の夢：量子力学が生む森羅万象を理解したい

私の夢：量子力学が生む森羅万象を理解し、情報処理・制御したい（理学と工学の架け橋）

2

あらすじ

・量子力学・量子物理学とは・量子物理と情報科学
・量子物理と量子計算

3

量子力学とは量子力学

古典力学

ミクロな世界

マクロな世界

素粒子

原子

分子

細胞

動物

天体

10−18m10−10m

10−8m

10−5m

1m

109+m

古典力学 = 細胞・生物・惑星・宇宙レベルの高エネルギー運動を記述
マクロな世界や常温・高温領域の挙動を支配
量子力学 = 分子・原子・素粒子レベルの運動を記述
ミクロな世界や低温領域の挙動を支配

4

量子力学とは量子力学を必要とする問いの例：原子はどんな形をしているか？
水素原子 = 陽子x1 + 電子x1

陽子
電子

5

量子力学とは量子力学を必要とする問いの例：原子はどんな形をしているか？
古典：原子核の周りを周期運動すると思われていた原子が安定に存在できない

量子：雲のように「確率的」に存在位置の重ね合わせ(電子による電磁放射)

陽子
電子

6

物質における量子力学
量子力学を必要とする問いの例：物質を冷やすとどんな状態になるか？

ヘリウム

7

物質における量子力学
量子力学を必要とする問いの例：物質を冷やすとどんな状態になるか？
ヘリウム

http://ltl.tkk. /research/theory/helium.html

圧力

固体

液体

固体？

気体

常圧fi

温度8

物質における量子力学
量子力学を必要とする問いの例：物質を冷やすとどんな状態になるか？
ヘリウム

http://ltl.tkk. /research/theory/helium.html

圧力

固体

液体
ガラスの分子間力

超流動
気体(摩擦ゼロ)

ヘリウム

常圧

fi

K. Onnes
P. Kapitsa(Nobel prize,1913) (Nobel prize,1978)

容器中の液体が壁を遡って滴る

温度

9

物質における量子力学
超流動状態・超流動相（抵抗なしにマクロな流れ）- 古典力学では説明不可能- 多数の原子の量子力学的位相が揃うことによる帰結

バラバラな状態

量子位相の秩序Physics 14, 85 (’21)

10量子力学・量子現象の広がり
Q. 他にも量子力学を必要とする分野・現象はある？
超流動

超流動/超伝導トンネル効果

人工光合成

量子物理

物質設計

化学現象

量子多体現象・量子多体問題NTT research

超伝導量子計算機

ヒッグス機構

基礎物理
質量の起源

初期宇宙

量子技術
エンタングルメント

量子計算機

Scienti c background for Nobel prize,(2013)

fiIBM11

量子多体問題への情報科学的アプローチ
ボトルネックターゲット模型物質(3)（興味のある）(1)
物性・反応・性質状態(2)(1) 「量子状態」の識別
顔認識ならぬ「量子状態認識」(2) リバース・エンジニアリング
材料生成AIの創成へ (データ数が課題)

Chemical space

実験・計算

機械学習

新材料の発見へRem et al., Nat. Phys. 15 (’19)

12量子状態の特徴抽出(3) にて(理論の)データを得るにはシュレーディンガー方程式を解かないといけない。

H| i = E| i<latexit sha1_base64="joQ4w9ugGlx91FjdjHq1Ov9cEOE=">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</latexit>

ハミルトニアン 波動関数

エネルギー

ニューラルネットで学習<latexit sha1_base64="ASYyg025hqPZiiWlPuXFpRBV/g0=">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</latexit>

H|i=E|✓
大規模へのスケールi✓

一般に精度保障なし13

特徴抽出のこれまで
パラメータ数O(103−4)}<latexit sha1_base64="hMiYf56d9LGOTaRkN4 qaevtmcE=">A ACZXichVG7SgNBFD1ZXzEaEx+IYKEYIlZhVkTFKmhjmUSjg lhd53ExX2xuwnEkB8QW7WwUhARP8PGH7DIF4hYRrCx8O5mQTSod5iZM2fu XNmRrY01XEZa4WEnt6+/oHwYGRoODoSi4+O7Thm1VZ4XjE1096TJYdrqsHzrupqfM+yuaTLGt+Vjza8/d0atx3VNLbdusWLulQx1LKqSC5RuUKzFE+wFPNjthuIAUg iIwZv0UB zChoAodHAZcwhokONT2IYLBIq6IBnE2IdXf52giQtoqZXHKkIg9orFCq/2ANWjt1XR8tUKnaNRtUs4iyZ7YHWuzR3bPXtjHr7Uafg3PS51muaPlVil2MrX1/q9Kp9nF4ZfqT8 uylj1vark3fIZ7xZKR187vmhvreWSjXl2zV7J/xVrsQe6gVF7U26yPHeJCH2A+PO5u8HOYkpcTi1nlxLp9eArwpjGHBbovVeQxiYy NO5Z ziDOehZyEqTAiTnVQhFGjG8S2EmU/hqYpu</latexit>

O(102)
O(101)

He4 波動関数

BCS波動関数

He4の現象論

s波超伝導

Laughlin波動関数
分数量子ホール効果

0O(10 )
1941

1957

1983

物理的洞察に基づく量子状態の構築→ 物理現象に関する深い知識を要求→ 物理学者の「バイアス」がかかる…

14特徴抽出のこれまで
パラメータ数
O(103−4)

ニューラルネット大きな量子もつれを持つ強相関量子系へ

O(102)
テンソルネットワーク

O(101)

量子もつれの弱い1次元系

He4 波動関数

BCS波動関数

He4の現象論

s波超伝導

Laughlin波動関数
分数量子ホール効果

10O(10 )
1941

1957

A1 A2

1983

2· · · AN···

N

90’s

系の事前知識を仮定しない（バイアスのない）手法の開発へトレンドが移行2017 以降

15

これまでの研究
量子スピン模型

フェルミオン模型（電子状態の近似模型）

代表的な量子多体模型における初めてのベンチマーク

Carleo&Troyer, Science (’17)

Nomura et al., PRB (’18)

分子系の電子状態への適用
Deepmind, Bytedanceのような企業も参戦し世界中で競争が激化

Pfau et al., PRR (’20)

16これまでの私の研究

現実的効果のモデリング(熱揺らぎ, 不純物効果, 散逸 etc.)

量子物質の根源的理解へ
多体物理のグランドチャレンジ

実在物質抽象孤立量子系ミクロな分子

既存研究の領域

理想化極限のモデリング17これまでの私の研究- 有効な計算手法の限られた領域におけるニューラルネット活用

現実的効果のモデリング（強相関量子系における熱揺らぎ・散逸効果）(熱揺らぎ, 不純物効果, 散逸 etc.)

NY & Hamazaki, PRB (’19)
Nomura*, NY*, Nori, PRL (’21) (*Equal contribution)

量子物質の根源的理解へ

NY, Mizukami, Nori, Commun. Phys. (’21)

多体物理のグランドチャレンジ
熱vs量子揺らぎ- 熱ノイズ・散逸ノイズの計算精度・規模は世界最大級を記録

実在物質

抽象
散逸・測定の非平衡性- 後者は米国物理学会で特集記事- 教科書の執筆(w/ 東北大学

孤立量子系 ミクロな分子

野村教授)

固体・界面のマクロ性

既存研究の領域

理想化極限のモデリング18

ニューラルネットワークによる量子散逸のシミュレーション(1) 単一原子への測定・制御・散逸は、従来の物理学では取り扱わない(2) 古典相関・量子相関が混ざるケースの物理的直感が欠如
大規模計算に有効な数値手法までもが未知
私の貢献：ニューラルネット表現の効率性

NY & Hamazaki (’19)- 相関の理解が不完全 →「自動抽出」が威力を発揮

濱崎立資博士(理研CPR)

Physics 12, 74 (’19)

19ニューラルネットによる第一原理計算

NY, Mizukami, & Nori, Commun. Phys. 4 (’21)

ポリアセチレン

2D: グラフェン (炭素化合物)(a)3D: LiH結晶
(b)

伝導バンド

価電子バンドCCSD(T)& CCSDRBM & ED

RBM

水上教授

F. NoriFCI

CCSD(T)& CCSDRBM

1D 強相関系、2&3D 弱相関系における高精度計算手法を実証

20

量子多体問題へのアプローチ：量子デバイス
ボトルネックターゲット模型物質(3)（興味のある）(1)

状態

物性・反応・性質(2)
古典シミュレーション

量子シミュレーション

数学的厳密性

ノイズのない計算・再現性

次元の呪いなし、量子加速「解ける」モデルの少なさ「次元の呪い」ハードウェアのノイズ理論解析を駆使

光ピンセット超伝導量子ビット
<latexit sha1_base64="VV+f519zXm9qzra5xuJj0oMDN2s=">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</latexit>

0…

<latexit sha1_base64="VV+f519zXm9qzra5xuJj0oMDN2s=">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</latexit>⌦<latexit sha1_base64="MYT3vvuIuwzyBi8xk9d+Bf2T0nw=">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</latexit>

0<latexit sha1_base64="VV+f519zXm9qzra5xuJj0oMDN2s=">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</latexit>⌦<latexit sha1_base64="MYT3vvuIuwzyBi8xk9d+Bf2T0nw=">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</latexit>

0…

Google Sycamore
富岳コンピュータ

21

量子計算と量子多体物理
量子シミュレーション

量子系の古典計算が難しいなら、制御可能な量子系自体を使って計算してやればいい

Richard. P. Feynman (1918 - 1988)

量子計算のメリット

計算機自体が量子力学に従って動作するため、次元の呪いなし
量子多体問題は格好のターゲット

古典計算機

NISQ？

誤り耐性
量子計算機

22

これまでの量子デバイス
・着々と素子（量子ビット）の性能が良くなっている・素子の数も増えている (量子版ムーアの法則？)

Kjaergaard et al. (’19), Ezratti (’23)

23これまでの量子計算
v.s. 古典計算機

ランダム量子回路2019: Googleによる量子超越性の実験

Google, Nature (’19)

Gray, (’19), Fu et al (’21)

・スパコンを活用し 300秒で Google実験をシミュレート(2021年のGordon-Bell賞)

Google実験 v2

Google, arXIv:2304.11119

70量子ビットの改良版。
上のアルゴリズムを使っても何年もかかる

ランダム量子回路では量子に軍配が上がるように

24

これからの量子計算
Q. 「実用的」な問題で量子優位性を発揮するには？
分野別の試算の結果、量子多体問題が適していると提案

NY et al., npj Quantum Info. 45, 10 (’24)

fig1̲target̲scaling̲v4（日経新聞・朝日新聞・日本工業新聞・MITテクノロジーレビューでも報道）

RuntimeProblems

ランダム
RandomCircuit
量子回路

Cond-mat
物性物理Physics

Quantum
量子化学
Chemistry

素因数分解
Factoring!"!""!#"!""!!""#
010110…

#Qubits#Qubits

Runtime

RuntimeO(1034)O(10 )

O(Hours)

O(Hours)O(1045)O(1056)

O(10 )

O(10 )

O(Hours)

O(Days)O(Hours)

O(Days)O(106)7

O(10 )

O(Days)O(Days)25まとめ・量子 x 機械学習によるバイアスのない量子状態の計算・理解・量子物理 x 量子計算機による「次元の呪い」の回避

・どちらのアプローチも盛り上がり始めたばかり。グランドチャレンジに向けて腰を据えて取り組みたい。
いずれかが伸びるのか、両者の融合なのか、全く違うアプローチなのかは未知数。
人材育成・国内外との共同研究・産学連携にも力を入れていきます。

26