特集

量子コンピュータの実用化を加速する取り組み
URL

https://journal.ntt.co.jp/article/23089

DOI

https://doi.org/10.60249/23095003

超伝導量子コンピュータのシステムの設計と開発
これまでに実現されてきた量子コンピュータをより大規模で実用的なサイズへ拡大しサービスとして提供するには，たくさんの量子ビットを制御可能にする方法と動作を記述する抽象化が必要となります．本稿では，2023年 3 月にローンチ

す ず き

鈴木

やすなり

泰成

NTT コンピュータ & データサイエンス研究所
特 集された量子コンピュータにおける，量子ビットを制御しクラウドサービスとして利用可能にするまでの取り組みや難しさ，また，クラウドサービスの仕組みや今後の展望について解説します．
キーワード：# 量子計算，# 超伝導量子ビット，# 計算機アーキテクチャ

はじめに量子コンピュータは量子的な物質の重ね必要となりますが，NTT はこの中で特にが集積化されたチップの写真で，左図にあ量子ビットのキャリブレーションと，制御る円形の回路が 1 つの量子ビットに対応しを抽象化および自動化しクラウドサービスます．この量子ビットは 2 次元的にチップ合わせ状態を計算に活用し，高速な演算やとして提供できるようにする技術開発に取上に並べられ，パッケージを介して外部ま新たな情報処理の実現に寄与すると期待さり組んできました．本稿では，超伝導量子で配線されています．超伝導量子ビットのれています．一方，重ね合わせ状態は環境

コンピュータの概要と，実用的な量子計算

重ね合わせ状態は熱に弱いため，チップはのノイズに弱く簡単に情報が変化してしまの実現に向けた計算機の開発に向けた取り

希釈冷凍機を用いて数十ミリケルビンまでうことから，従来の量子計算の研究は重ね組みについて解説します．

冷却されます．

合わせ状態を長時間保持できるデバイスの探求，量子的なノイズを削減するための符
号 理 論 な ど の 探 索， 理 想 的 な 量 子 コ ン

図 1 に表示される超伝導回路そのものは超伝導量子ビット情報を保持する媒体であり，それ自身は計算する能力を持ちません．このため所望のピュータで効率的に実行できるアルゴリズ

私たちの身の回りにある物質は量子力学

情報処理をするには，図 2 のように量子ビッムや計算性能の限界の解析などが主でした．に従っているため，識別可能などのようなトにマイクロ波を照射して制御する必要が近年ではこれらの基礎技術が確立されてき2 状態も理論上は重ね合わせ状態にして量あります．典型的な量子計算のプログラムたことから量子計算の実現が現実味を帯び子ビットとして扱うことができます．一方，は量子回路と呼ばれる論理回路を模した表るようになり，その成果を組み合わせ大規私たちが現実的に重ね合わせ状態を長時間現で記述されます．量子回路における量子模な量子コンピュータを具体的に設計，開維持できるシステムは限られています．超ビットに対する操作は，ユニタリ操作と呼発する取り組みが盛んに行われるようになっ伝導回路を用いて設計したデバイスのもっばれる量子ビットの情報を得ずに量子状態ています．NTT は，理化学研究所らと共ともエネルギーが小さい識別可能な 2 状態

同で超伝導量子ビット＊ 1 を用いた集積化さを量子ビットとして用いる超伝導量子ビッれた量子コンピュータの開発に取り組み，トは，基盤の上に集積化可能で数百マイク

2023年 3 月に国内初の量子コンピュータクロ秒からミリ秒程度の長い寿命を維持できラウドサービスをローンチしました．量子ることから，拡張性の高い量子デバイスとコンピュータの開発にはさまざまな技術がして期待されています．図 1 は量子ビット

図1＊1 超 伝導量子ビット：超伝導状態にある回路を用いて量子ビットの0,1を表現するデバイス．
集積性を確保しながら高い精度で制御可能なことが知られており，拡張可能な量子コンピュータを実現する主要な候補と考えられています．

超伝導量子コンピュータの外観

2023.917

特集

量子コンピュータの実用化を加速する取り組みを変化させる操作と，読み出し操作と呼ばビットの寿命やエネルギー差といった特性素技術について紹介します．

れる量子ビットの状態が 0 と 1 のどちらかに依存しており，これらの特性は量子ビッ

量子コンピュータを拡大するにあたり最を取得する操作の 2 種類からなります．こトごとに異なるため，制御信号は個別に設

初に課題となるのが量子ビットの配線の問のどちらの操作も，量子ビットの特性と操計する必要があります．また，量子ビット題です．典型的には量子ビットはチップの作の種類に応じて最適化された形状のマイの特性は設計した段階である程度推定が可上に 2 次元的に並べられ，個々の量子ビックロ波を複数照射して行います ．読み出

能ですが，正確な値は実験的に評価しなけ

トに制御信号を伝送するため，チップの周し操作の場合はこれに加え，量子ビットかれば分かりません．このため，量子ビット辺から個別に配線されます．しかし，このら返ってくるマイクロ波の形状を調べ，形で計算をできるようにするには，まず希釈方式を採用すると必要な配線の数はチップ状から状態が 0 か 1 かを判定する必要があ

冷凍機で冷やした後に複数回の測定を通しの一辺の 2 乗で増えていく一方，配線可能ります．

（1）て量子ビットの特性を明らかにし，次に特な本数はチップの一辺の 4 倍でしか増えな量子ビットを制御するマイクロ波の照射性から最適なパルスの形状や読み出し操作いため，規模がある程度大きくなると配線と読み出しは実験的には次のように実現さの識別関数を量子ビットや量子回路での操が難しくなってしまいます．この問題を解れます．まず，通常の計算機を用いて量子作の種類ごとにつくる必要があります．こ決するため，今回の量子コンピュータでは回路の要素や量子ビットの特性に合わせ，のように，製造した量子ビットが計算に利

理化学研究所がチップに対して 3 次元的にマイクロ波の形状をデジタルなデータとし用できるように行う一連の実験をキャリブ制御線を配線する拡張性の高い方式を提案て設計します．次に，このデータを室温にレーションと呼びます．

し，富士通株式会社，産業技術総合研究所，配置されたエレクトロニクスに転送し，エ量子ビットのキャリブレーション自体は情報通信研究機構とともにこの方式での集レクトロニクスはデジタルな信号をアナロ

従来の少数の量子ビットの実験でも行われ積化を実現しています（2）． 2 番目の課題がグな信号に変換してマイクロ波を出力しまてきました．しかし， 1 ， 2 個の少数の量エレクトロニクスの効率化です．できるだす．マイクロ波は配線を通して希釈冷凍機

子ビットを制御することができても，単純け少ない配線で量子ビットを効率的に制御の中の量子ビットに伝送され，量子ビットに大規模化していくと少数の量子ビットをするためには，複数の周波数や波形のマイに操作が行われます．量子ビットの状態を扱っていたときには気にならなかった事項

クロ波信号を多重化して送出する必要があ

読み出す場合は量子ビットから返ってくるが 問 題 と な り ま す． 大 規 模 な 量 子 コ ン

ります．これを実現するために量子ビット信号を計測し，エレクトロニクスでアナロピュータを実現するには，実際に大規模なごとに高価な計測装置を導入すると，量子グな波形をデジタルなデータに変換します．

量子計算を構築して拡張性を阻害する課題

ビットの数が増えるにつれコストやサイズ最後に，デジタルな波形データに対する 2を実験的に発見し，これを 1 つずつ取り除の観点で拡張が現実的ではなくなります．

値識別の判定を行うことで，測定結果が 0かなければなりません．ここでは図 3 に示

今回のシステムでは，大阪大学らが主導しと 1 のどちらであったのかを判定します．

される量子計算の拡張性を支える 3 つの要て開発した量子ビットの制御に最適化され並べられた量子ビットに対してこれらの処理を実施することで，所望の計算を行い，結果を取得することができます．

量子ビットの制御

マイクロ波照射による量子ビットの状態の変化

量子ビットを用いて量子計算を行うには，量子ビットで所望の制御をするのに必要なマイクロ波のパルス形状や，読み出し操作に際する 2 値識別の関数を設計しなければいけません．最適なパルスの形状は量子

図2

図3182023.9

拡張性を支える要素技術

超伝導量子ビットの制御

たエレクトロニクスが利用されています．

値から大きく外れてしまい制御できないとビスで後者の方式を用いて量子ビットを用最後に課題となるのが量子ビットを制御しいう製造の問題まで多岐にわたります．シ

いた計算を行い，計測データを識別した測効率的にキャリブレーションを行うソフト

ステムが大規模化するとその要因の種類や定値をユーザに返却するという仕組みを構ウェアの構築です．先述したように量子個所の特定自体が困難となり，現実的な運築しています．

ビットの特徴付けを手作業で行う方法自体用が難しくなります．このため，全体を統は知られていますが，大量の量子ビットを括するソフトウェアは正常系で正しく動作

1 つずつ手作業で調整することは現実的でするだけでなく，異常が生じた際にその原今後の展望はありません．また，量子ビットや制御装因をできるだけ早い段階で正確に報告でき

現在のクラウドサービスは量子ビット集置の特性は時間とともに変化するため，時ることが期待されます．異常なケースの分積化の 1 つの到達点ではありますが，実用間をかけてキャリブレーションしていては類は無数にあるため，これを完全に自動化的な量子コンピュータを実現するにはまだ正確な操作ができません．NTT と理化学することは容易ではありませんが，開発の多くの壁を乗り越えねばなりません．図 5

研究所は，複数のエレクトロニクスを並列期間でノウハウを蓄積し典型的な要因を効に示されるように，NTT ではこうした将に制御し量子ビットを体系的に計測する基率的に見出す体制を構築しています．

来の実用化に向けた技術開発を並列して進盤を構築しました．また，この基盤を用い構築したシステムをサービスとして提供めています．現在の計算機の最大の問題点て複数の量子ビットを並列かつ正確にキャするには，ユーザが計算機を利用しやすくはその大きなノイズにあります．現在実現

リブレーションするためのソフトウェアやするための Web サービスの構築も必要でされている量子ビットはもっとも良いもの

自動化のためのプロトコルを構築しました．

す．現在の設計では量子ビットを制御するでもゲート操作をするたびに0.1% 程度のシステムの抽象化と運用

もっとも低レベルなプログラムの表現は，確率でエラーが生じるため，大規模な量子量子ビットを制御するマイクロ波の波形情アルゴリズムを信頼性のあるかたちで実行報です．この表現は量子ビットの特性を調することができません．そこで，量子誤り前述のシステムで集積化された量子ビッべる実験などでは便利ですが，ユーザが行訂正技術＊ 2 を用いて量子ビットを符号化

トを制御するための基盤技術はそろいまし

いたい計算をユーザにパルス形状で記述さし，計算中に誤りを逐次的に訂正することたが，これをクラウドサービスとして持続せることは現実的ではありません．今回ので誤り率を実行的に小さくする技術の実現的に運用するには，安定した稼動を維持す計算機のインフラでは，キャリブレーショが期待されています（3）．また，誤り訂正がるためのノウハウの構築と，ユーザに提供ンが完了していない状態でパルスの形状を実現すれば，量子ビットのエラーや特性のするためのサービスの仕組みづくりが必要

直接設計するジョブの記述方式と，キャリばらつきをある程度まで誤り訂正で吸収でとなります．前述の構築した計測のためのブレーションが完了した後に量子回路の描きるようになるので，アーキテクチャを慎

インフラは，量子ビットが理想的に製造さ像でプログラムを指定する方式の 2 つの方重に設計することで拡張性に優れた計算機れた際には問題なく動作しますが，実際に式を提供しています．今回提供されるクラはさまざまな理由でキャリブレーションがウドサービスでは，大阪大学，理化学研究失敗してしまうことがしばしばあります．

所，NTT が連携し，図 4 のように，ユーこの失敗の要因は配線ミスといったヒュー

ザは量子回路で記述したプログラムをフロマンエラーから，量子ビットの特性が設計ントエンドで受け止め，バックエンドのサー利用ユーザ

特 集

Quantum Computing＊ 2 量子誤り訂正技術：誤り率が小さな量子ビッ
トを複数用いて少数の論理的な量子ビットを表現することで，論理量子ビットに生じる誤り率を実効的に削減する技術．

クラウドソフトウェア

ハードウェア

量子回路

制御信号

制御エレクトロニクス

計算結果

計測信号

量子コンピュータの活用法の探求

機械学習 化学計算 材料探索

etc…
図401

量子ビット

クラウドサービスの概要

図 4 クラウドサービスの概要
2023.919

量子コンピュータの実用化を加速する取り組み

誤り耐性量子計算のプログラム

Host CPU

Decoding unit

図5

機関と連携し，量子誤り訂正を実現するための計算機アーキテクチャを具体化しています（4）～（8）．誤り訂正を前提としたアーキ
テクチャを構築すると，私たちが実行できる基本命令セットはデバイスよりもむしろ誤り訂正符号の特性で規定されるようになります．このため，誤り耐性量子コンピュータをターゲットにしたコンパイラやソフトウェアも新たに必要になります．NTTでは，誤り耐性量子計算で実行するような長期的な誤り耐性量子計算を見据えたコンパイラを構築し，これを最適化するための手法や評価するためのソフトウェアを提案してきました（9），（10）．図 5 の左には，実際に設計したプログラムがコンパイル最適化の途中で 3 次元的なグラフとして表示されている様子を表しています．
次なる目標は，これまでに構築したこうしたシステムスタックを量子ビットと融合させ，誤り耐性のある量子コンピュータの実証をすることです．誤り訂正を取り入れ，計算機として高速に命令が処理できるようなシステムをつくるには，今まで以上に物理と計算機科学の融合が必須となります．
NTT はこうした横断分野でのソフトウェ
アとハードウェアが一体となった協調設計に基づく計算機のデザインを探求し，実用的な量子コンピュータの未来を世界に先駆けて描き出していきます．

■参考文献（1） P．Krantz, M．Kjaergaard, F．Yan, T．
P. Orlando, S．Gustavsson, and W．D.
Oliver：“A quantum engineer's guideto superconducting qubits，” Appl.
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（2） S ．T a m a t e , Y ．T a b u c h i , a n d Y ．
Nakamura：“Toward Realization of2023.9

Syndrome extraction unit

Inst.
queue

Inst. decoder/schedulerを構築できます．NTT はさまざまな研究

Syndrome queue

Stabilizer
map

Stabilizer assignment unit

Qubit plane

Measurement result
extraction unit
Classical register

AD converter

FTQC control unit

Pauli frame20

集積化された量子ビットチップ

誤り耐性量子計算を実現するアーキテクチャ

Quantum-classical interface

集DA converter

特誤り耐性量子計算機を実現するための技術

Scalable Packaging and Wiring forLarge-Scale Superconducting
Q u a n t u m C o m p u t e r s ,” I E I C ETransactions on Electronics，Vol．
E105.C，No．6, pp．290-295，2022.
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Ueno, and Y．Tokunaga：“WIT-Greedy:
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burst errors by cosmic rays，” the 55thIEEE/ACM MICRO, pp. 1110-1125，2022．
（7） Y．Ueno, M．Kondo, M．Tanaka, Y．
Suzuki, and Y．Tabuchi：“QULATIS: A
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（8） Y．Ueno, M．Kondo, M．Tanaka, Y．
Suzuki, and Y．Tabuchi：“QECOOL:
On-Line Quantum Error Correction witha Superconducting Decoder forSurface Code，” 2021 58th ACM/IEEE
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（9） N．Yoshioka, T．Okubo, Y．Suzuki, Y．
Koizumi, and W．Mizukami：“Huntingfor quantum-classical crossover incondensed matter problems,” arxiv
preprint arXiv:2210.14109，2022．
（10）Y．Suzuki, Y．Kawase, Y．Masumura,
Y．Hiraga, M．Nakadai, J．Chen, K．
M. Nakanishi, K．Mitarai, R．Imai, S．
Tamiya, T．Yamamoto, T．Yan, T．
Kawakubo, Y．O. Nakagawa, Y．Ibe,
Y．Zhang, H．Yamashita, H．
Yoshimura, A．Hayashi, and K．Fujii：
図 5 誤り耐性量子計算機を実現するための技術“Qulacs: a fast and versatile quantum
circuit simulator for research
purpose,” Quantum，Vol．5, p．559，
Oct．2021．

鈴木 泰成
量子計算をどのように抽象化し組み上げていくかはまだ標準的な考え方が確立していないフロンティアです．これまでの計算機を組み上げるうえでつくられてきたノウハウを集約し，高機能な量子コンピュータのあるべき姿を探求します．

◆問い合わせ先NTT コンピュータ& データサイエンス研究所
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