量子コンピューティング: 5つの潜在的な用途

量子コンピュータは、複雑な問題を分類するのに特に適しています。しかし、この技術の登場により、人々がまだ考えていなかったアプリケーションも登場するかもしれません。

1. ネットワークセキュリティと暗号化

COVID-19パンデミック以降、人々が比較的安全なオフィス環境の外で働き続けている中、サイバーセキュリティは今ほど重要になったことはありません。ランサムウェア・アズ・ア・サービス (RaaS) によってサイバー犯罪者の参入障壁が低くなるにつれ、攻撃の数は日々増加しています。英国の国立サイバーセキュリティセンター（NCSC）は最近、ランサムウェア攻撃が過去1年間で2倍に増加したと報告した。

従来のコンピューターは増加する攻撃に対する防御に苦労していますが、量子コンピューティングなどのテクノロジーを人工知能や機械学習と組み合わせることで、サイバーセキュリティの脅威に対抗するためのさまざまな手法の開発に役立ちます。

量子コンピューティングは、量子暗号と呼ばれる新しい暗号化技術の開発にも役立つ可能性があります。しかし、量子コンピューターは「悪者」が特定の形式の暗号化を解読するために使われる可能性もあります。現在、ほとんどの形式の暗号化では、大きな数の因数分解などの複雑な数学的問題に基づく非対称アルゴリズムが使用されています。これらの問題を古典的なコンピュータで解決するには何年もかかるかもしれませんが、理論的には量子コンピュータでは数時間しかかかりません。

2. 医薬品開発

病気を治す可能性のある分子を特定し開発することが、製薬会社の業務の中心です。現在、研究者たちは従来のコンピュータを使用して分子を処理しており、これはコンピュータ支援創薬（CADD）と呼ばれる手法です。しかし、これらのコンピューターには限界があり、中程度の大きさの分子の挙動を予測する場合でも、正確な計算には何年もかかることがあります。

製薬業界は分子製剤に重点を置いているため、量子コンピューティングに適した分野であることは明らかです。分子（新薬に使用される可能性のあるものも含む）は実際には量子システムであるという事実により、量子コンピュータは分子の構造を探索および予測するのに特に適しています。

理論的には、量子コンピュータは原子レベルでの相互作用をシミュレートできますが、これは従来のコンピュータでは現在不可能なことです。量子コンピューティングのメリットは、新薬や既存薬の研究開発だけに限りません。物流やサプライチェーンの最適化を含むバリューチェーン全体に役立ちます。量子コンピューティングは、試験場所の選択や患者の識別および層別化を最適化することで臨床試験を支援することもできます。

3. 財務モデリング

現代の金融市場は極めて複雑で、ヘッジファンド、投資銀行、個人投資家が世界中で毎秒何百万もの株式を取引しています。

投資家にとって最大の課題の 1 つは、期待される収益とリスクに基づいて適切な投資ポートフォリオを見つけることです。これには、株価に影響を与える可能性のある何千もの要因を分析することが含まれます。大規模なポートフォリオを扱っている人にとっては、わずかな利益でも数千ドルの価値がある可能性があります。たとえば、量子コンピューティングがもたらす可能性がある利点の 1 つは、アルゴリズム取引です。

量子技術をアルゴリズム取引に適用することで、市場の変数に基づいて株式取引を開始できるようになるかもしれないが、これは現在のはるかに遅いコンピュータでは不可能である。

4. トラフィックの最適化

人口増加と交通渋滞は、特に大都市では大きな問題です。

スマートシティはますます一般的になりつつあり、IoT センサーや人工知能、機械学習技術を使用して、廃棄物処理から交通の流れまですべてを制御できます。しかし、同時に処理する必要があるデータの量は、従来のコンピュータ システムでは長期的には対応が困難になる可能性があります。

一方、量子技術は交通渋滞を回避し、公共交通機関の待ち時間を最小限に抑えるために使用できます。自動車メーカーのフォルクスワーゲンは、輸送を最適化するための量子コンピューティングの実用化を実証した。

同社は、Web Summit 2019 の期間中、リスボンの交通システムと協力し、量子コンピューティングを使用して市内のバス路線を効率的に運行しました。同社はこのテストの成功に基づいて、他の都市の公共交通機関、車両運行会社、タクシー会社でも利用できる量子コンピューティングおよび量子ルーティングアプリケーションの開発を計画している。

5. 天気予報

過去に発生したハリケーン、竜巻、熱波などの異常気象は、より頻繁に発生し始めています。ありがたいことに、これらのイベントを予測するのに役立つ高度な計算モデルが開発されました。

気温、圧力、密度など、さまざまな変数を含む大量のデータを分析できます。しかし、気象条件が絶えず変化する世界では、従来のコンピュータ、さらにはスーパーコンピュータを使用しても、気候予測モデルを開発するには限界があります。

量子コンピュータは大量のデータを同時に素早く分析する能力を備えており、特により小さく具体的な領域についての予測を行う際に、より高い精度を達成することが期待されています。英国では、気象庁が量子コンピューティングに多額の投資を行っており、米国では、ウェザー・カンパニー、大気研究大学協会、国立大気研究センターがこの技術を利用して、局地的な雷雨を予測できる嵐規模のモデルを開発している。