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最終的にこの量子コンピューターを実現しに行こうとしたら、そこの規模というか、
そもそも小型化しないといけないですよね。あのさっきの超伝導で言うと。
そうですね。 そこも結構課題なんですかね。
めちゃくちゃ大きな課題だと思います。
クーリングシステムから量子のチップまでどのぐらいの小さくできるかというか、
コンパクトにできるかっていうのは多分めちゃくちゃ大きい問題だと思います。
これ今ってどれぐらいのサイズなんですか、ちなみに。
制御とかすべての装置を考えると、一部屋は必要じゃないかな。
ああ、やっぱり一部屋ぐらいなんですね。それぐらいのイメージはある。
装置自体はそこまで大きくはないんだけど、あのシリンダーみたいな感じで、シャンデリアみたいな感じであるんだけど。
シャンデリア。
なんか、IBMの量子コンピューターっていうふうに検索してみると、結構一番最初に金色、金属でできてるシャンデリアみたいなのが出てくるんだけど、
あれと制御装置とか全部含めると多分一部屋は少なくても必要かなって思います。
いや、すごい。確かにシャンデリアみたい。見たことありますね。
めちゃくちゃ綺麗。
もう何がどうなってるのかこれ見てもわからないですけど。
その段階、上から下、一番下にあるのはその入試チップなんだけど、上から段階ずつ冷やして冷やして冷やしていく。
一番下が一番ゼータイオンで近い温度まで冷やしていく。
いや、すごいな。
東京にも川崎にも2ヶ月3ヶ月くらい前かな。
あるんですか。
なんかIBMの新しく東京してんではない、東京のIBM量子コンピューターセンターみたいな感じであって。
作ってるんですか。
作ってるというか今。
もうできてるんですか。
あるんですね。
僕はクラウド上でアクセスはまだしてないんだけど、東京の方に関しては情報不足にはあるんだけど、東大にも緊急の装置はあるっていうのは聞いた覚えがあります。
でも外部からそういうアクセスは一応できるのはできたりするんですね。東京じゃなくてアメリカのやつとか。
もちろんいくつか今のIBMのサイトにアクセスすると、IDは必要なんだけど無料でIDを作ってアクセスしてみると、いくつかの実機が。
一応使いはする?
使いは全然、プログラム、ゲートでプログラムさえできれば全然実機でも動かすことができるんで。
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そうなんですね。
もう実機はクラウド上でアクセスできるっていうのはもうあれは大きなリソースにはなるんで。
それ使った論文ももう結構この2年ぐらい、年間1年半ぐらいもう結構出てきてますので。
結構じゃあ使われていろんな計算を今解かれてるのがバンバン論文出てると。
これもどんどん増えてるんですかこの実機の数としては。
今どんどん増やしてる途中みたいな感じなんですかね。
実機の数も将来的には増えると思うんだけど、多分今IBMが一番力を入れてるのはフィデリティが高い量子ビットをだんだん数を増やしていこうっていうところなので。
フィデリティが高いっていうのはだからより正確なっていうことですね。
そうですね。多分このあれも半年だったのかな。ちょっと期間的に覚えてないんだけど、発表が将来的にどこまで持っていくかっていうロードマップみたいな感じでIBMがお話ししてて。
なんか結構2025年、2030年ぐらいで結構大規模なシステムまで持っていきたいっていうお話をされてたかなってちょっと頭の中でちょっと覚えてます。
でもなんか実際にそういうのがどんどん増えてきたら使われる分野も増えていくじゃないですか、どんどん。
シンプルな計算はもちろんそうだと思うんですけど。
もちろんそうですね。
例えば最初に僕がちょろっと言った、僕の有機化学の分野で言うと分子の形計算するとか、そういう計算もあまりにも複雑になってくるともう時間かかりすぎちゃって無理みたいなめちゃくちゃ禁止しないと解けないとかみたいな計算って結構いろいろあって、
なんかそういうところの実際のいろんなランダムな場合があるのを安定なやつを決めるみたいなのに使えるんだったらなんか使えそうだなって思いますね。
もちろん科学的にちょっとだけ自分の頭の中に入っているのは、プロテインフォールディングっていう問題があって、
そうですね、まさにそうですね。
これがどういうふうに3Dのアトミックのストラクチャっていう、そこをどういうふうに言うのかっていうことを多分、この問題に関して全く全然詳しくないんだけどちょっとだけ覚えてもらっていいですか。
いやまあでもそういうことですね、要はタンパク質みたいなでっかいいろんな複雑な分子もさっきの複雑化問題が1個マチが増えたらめっちゃ組み合わせ増えるみたいに、
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原子の数が増えれば増えるほどもう指数関数的に難しくなっていくんで、
だからプロテインフォールディングも結局そこの数が大きいと今のスパコンでもめちゃくちゃ時間かかっちゃうみたいな、
それって結構問題になってるところではあるんで。
アルファフォールドとかは多分そこを中心でやってるんじゃないですか。
そうですね、アルファフォールド2はその辺りをやってますけど、でもそれって量子コンピューティングは関係あるのかな。
いや、そういう問題を多分量子盤でやろうっていう話はありますね。
そうですね、それはだから面白いな。
アルファフォールドは古典版ですね、どっちかというか。
ですよね、アルファフォールドは普通の機械学習とかになってくると思うんですけど。
でもすごいな。
バイオ系に関してはもう自分が本当に勉強はほぼほぼ逆。
いやいやいや、全然。
それというかバイオ系を覚える脳がないんで。
いやいやいや、物理、むしろ僕は逆で物理をなかなかついていくのが今必死だったんですけど。
結局は数学的なところでつながっているなっていうのはすごい感じましたけど。
自分の日本語での説明不足がもうめちゃくちゃ。
ああ、いえいえいえ。
多分聞いてるくださってる皆さんは多分結構苦労してると思うんで。
これもう5回ぐらい聞いてほしいですけど。
僕もなんかいろいろ調べながら聞くのもいいですし。
いやでもその計算の手法とかそのあたりの説明は概要はすごい分かりましたね。
自分もここは問題に引っかかるというか、一つの点から始めるといろんなものがついてくるんですね。
もちろんそうですよね。
融合分野っていうのもあって物理だったり計算かけたり情報だったりいろんなものが出てきて。
本当にそうだと思います。
さっきの格子の光の話とかも光っていうのが出てくる時点でいろいろ考えることすごい多いじゃないですか。
全然変わるんですよ。
流出性と波の話みたいなやつから入らないといけなくなっちゃうから。
そこから説明したら何時間かかるか分かんないですけど。
そういう性質を使って実際に古典的なビットとは違うような表現で量子ビットってやつで、
0,1どっちも表せますよみたいなのがあるっていう。
そこは言葉で言い表すのはすごく難しいですけど。
もちろん普通に量子ビットの場合って、
この表現はすごくわかりやすくさめにみんな使ってる中で0と1を同時に表せるみたいな感じを使ってるんだけど、
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大体の範囲でそうなんですね。
0と1両方とも存在するみたいな感じで計算の必要な時間を短縮できるみたいな話。
そこまで世界単純じゃないというか。
0と1で表せるほうがなかなか難しいじゃないですか。
正直。
そうなんですけれども。
世界で言えば0、バイナリで表すのはすごく難しい。
周りの定義間違いかもしれないっていうのもあるんですけど、
量子科学に関して言うと一番マイクロスコピックなところまでいくと今自分たちが住んでいる古典の世界ではないので、
一番ルートにあるのは量子、確率的な量子科学なんで。
そうですよね。結局今までの古典的な説明だと確率っていうよりかは一義的なというか、
測定した結果だけで議論するみたいな話じゃないですか。
そうなんです。
でも量子は測定した結果になって初めて0か1かわかるみたいな話だから、
結局その過程をちゃんと考えなきゃいけないみたいな感じじゃないですか。
その確率も含めて考えていかないとなかなか理解できないみたいな。
確率的に判断っていうかもう確率的でアウトプットが存在する、世の中が存在するっていうのは、
今というか自分たちも結構物質的において表現が正しいのかちょっと微妙なんだけど、
ちょっと大きな人、物とかの場合は全然感じないと思うんだけど、
一般的な私たちみたいな人間は。
一番小さいところまでいくと急に量子の確率的な話変わるので、
そこがでも面白いところかなと思いますけどね。
僕の理解が合ってればですけど。
自分が知りたいのはその変わる性格の場所なんです。
そのスイートスポットはどこなのかっていうこと。
でもそういう難しいというかあるんですか。
ないと思う、自分的にないと思えない感じ。
なんかフェイストランスフォーミュレーションみたいな感じでどっかに何かあるはずなの。
なんかチューバーポイントってあるんじゃないですか。
水の場合でも、固体、液体。
そうですね、日本語で言うとだから、ふってんとか、ゆうてんとか、そういうここだみたいなところですよね。
その定格の場所はどこなのかっていう。
なんかそのフェイストランスフォーミュレーションが起きるところはどこなのかなって知りたいです。
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なるほどな。
結構量子、情報系から考えると量子っていうのはなかなか物理100%、物理出身の方であればある程度は量子コンピューターでも。
今の量子コンピューターでも正直言うとコンピューターサイエンスよりは物理系のより、まだまだどういうふうに作るかっていう話なので、アプリケーションとか。
そうですよね。さっきまでのアーキテクチャーみたいな話も結局は物理的にまずどこまで作り込んでいって、そこから先ですもんね。
よりコンピューターに近いことをやるってなると。
そうなんですよ。まだまだ物理学者がやってくれるっていう、頑張ってるっていうおかげで今はほとんどの量子コンピューターが。結構大きな役割が果たしてるのは自分の個人的な意見で物理学者。
そうですね。僕もだからそこの研究ってめちゃくちゃ大事だなってすごい思いますし、これって昔で言うところの今僕たちがスマホとかパソコンを当たり前に使ってるやつが、結局は昔で言う物理学者たちがいろいろ積み上げてきた理論とかがあって今動いてるわけじゃないですか。
で、こうやってリモートで話せてるわけで。そういうのを結局突き詰めるとやっぱ物理に戻っていくというか、そこの理論に支えられないと計算とかできないよなみたいなのは思いますし。
もちろんそうですね。
なんかその次のステップな感じはすごいありますよね、今量子の。
多分コンピュータサイエンティシスの今の例えばソフトとかの話、一応そういう研究も今されてる研究者たちがいるんだけど、問題なのはまだ物質的な装置っていうのはそこに対応できるまでにはどのぐらいかかるかっていう問題は非常にちょっとあります。
いやまあまあそうじゃないですか、なんか言ったらその社会で目に触れるようになるというか、社会に目に触れるようになるフェーズってもうめちゃくちゃいろいろ整ってユーザーインターフェースみたいなのもすごい整った状態じゃないと見ることってなかなか難しいと思いますし。
多分今のソフトを開発してる研究者でもすごい先ほど自分が言った物理とか情報科学の知識なくても量子コンピューターで自分たちの問題を動かせることができるみたいなことを目指してると思うので、
そうですよね。
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情報科学から言うと情報理論の研究者が一番、情報科学から見ると量子コンピューターが一番重要。どういうふうなアルゴリズムを使うかとか、どういうふうな問題に対してこういうアルゴリズムがあったほうがここにしやすいとか、
そういう昔の計算科学を始まった時期とほぼ同じ時期で今、量子計算を私たちが得るみたいな感じなんです。
だから今後すごい面白いだろうなってめっちゃ思いますね。
言ったらめちゃくちゃ今お金めちゃくちゃいっぱい持ってる企業が本気で取り組んでる領域じゃないですか。
それ結構ワクワクするなと思って見てて。
大きな会社を公有機関でも手出してる一つの理由も量子計算、量子コンピューターが現実的になった後っていうのは結構セキュリティ面でも危機感があるっていう話もちょっとあるので、
セキュリティ面危険があるんですか。
暗号化ですか。
あれはもう全然、今のプライムファクトライゼーションとかはもう完全に全然問題なく、多分時間、正確な時間は覚えてないですが、少なくとも2日以内は解けるとは思うんですね。
なのでもうクレジットカードとかトランゼクションの問題とかは結構なるとは思うんだけど、
そっかそっか、その計算機能がすごすぎるが故にそういうことが起きちゃうのか。
今はそのコミュニケーション的な問題で全然その現実的な時間内で解けないっていう、解けにくいっていう問題を使ってセキュリティ面が泣いたっていう話なので。
いやほんとそうですね。だから言ったらスマホのパスワードとか、あんな一瞬で解けちゃうわけじゃないですか、こういうのができてきたり。
ブルートフォースでやればまあまあできるんだけど、まあ今って言うんじゃないですか、これ一番言うのはアメリカのCAのスノーデン、いろんな情報をこういう裏のことでアメリカ政府がこういうふうにやってるっていう、
なんかいろいろ公開したハッカーがいて、そう、なんか彼が言ってたのはパスワードはパスワードではなくてパスフレーズみたいに入れたほうがいいっていうふうに言ってるんですよ。
パスフレーズ。
例えば言葉じゃなくてなんか行みたいな感じ、できるだけ。
あーなるほど、もう意味合いも何も持たせないで。
意味あっても長いほうが少し安全っていう。
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あーそういうことか、一単語、ワードじゃなくて、
もうフレーズ。
フレーズでもっと長くしたほうがいいよみたいな。
確かにそうですよね、それもあるし、そこの文字1個増えるだけで確率的には、
ブルートフォースの時間がかかる。
かかりますもんね。
いやーでもなんかそこの将来の使い方みたいなところから言われてみると、確かに今って割と計算の限界みたいなところを使ってるのが前提になってるなっていうのは思いましたね、確かにと思いましたね。
今のモーズローも結構厳しい状況なので、もう新しいパラダイムにシフトしないとちょっと将来的に。
そう、だからそこ整備しないといけないですよね。
そうなんです、もう技術の発展が必要なので、それに応じる計算機が必要ではないかと。
なるほど。
こういう多分自分個人的に思うのは多分今っていろんな脳科学的な脳をシミュレーションするとか、ロボット関係のことでも多分ある程度の役割が果たすことになるんではないかと思うんですね。
確かにな、もっと生物学的なところで脳とかも今だったら複雑すぎて再現できないけど、そういうところももしかしたら再現できるんじゃないかとか。
確かに出てきますよね。
脳って複雑なので、女子計算の役割を果たす何かあるかなって個人的に思ってるんです。
いろんな計算の問題だったり、早い、早いっちゃ早いし、エンタイアングルとか、これは体内のエンタイアングルメントがあるかどうかっていう話はしにくいんだけど、
完全にロボティックスの話だと、ニューロンとニューロンの間に何かできるかとか、ちょっとなんかサイファイな話になるんだけど。
だからそこがまたそれを計算で全部再現できるかどうかっていうのもまたわからない、今の時点だとわからないなって思いますけど。
面白みはあるって感じだね。
めちゃくちゃ面白いと思いますね。だって今の計算のレベルって細胞1個すら全然できないレベルだと思うんで。
自分はそこまで全然詳しくはないです、ごめんなさい。
そこの再現できるとか計算で全部予測できますみたいなのになると、本当に別世界な気がしますね。今の世の中よりよっぽどいろんなことわかりそうというか。
そうですね、だけど量子コンピューターも、僕も先ほどから現実って言ってるんだけど、現実っていうベンチマークっていうのは何かっていうのもちょっと微妙。
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現実、ベンチマークっていうのは?
ここまで発展したら量子コンピューターっていうのはもう大丈夫みたいな感じは。
いわゆるもっと実用的なところに向かうターニングポイントみたいなのがどこかっていう。
いろんな問題が大規模化すればするほど問題が増えるので。
もう完全に古典物理ではなくて、別の物理の現象を元にして使ってる装置っていうかアーキテクチャーなので、
普通に考えてみると古典の世界で古典のフィジックスを使って作るコンピューターよりは、もうなかなか古典にはほぼほぼ存在しないって言ってもあれだけど、
少し古典の自分たちの世の中に見えない物理を使って現実にしようとしてるコンピューターを比較してみると結構難しさは感じるんではないかと思います。
めちゃくちゃ難しいですね。
自分たちの子供とか子供の孫とか、そのレベルで現実的になればいいかなって思うんです。
それをやるためには、この量子の制御以外にも、もうちょっと物理的なデバイス的な革命がもうちょっと必要なような気がしますし。
なので、今はもうみんな量子の人材は、逆に付属してるんです。付属というか、不足っていうかな。ごめんなさい、日本語。
人が不足してるっていう意味の。
そうですね。
人が足りないってことですね。
足りない。なので、もう量子科学とか、もう完全に量子情報とか勉強したい学生とか、もう本当に多分面白いので。
いや、すごいな。僕全然この、通ってこなかったですけど。
今日話してたら分かるように、僕は科学と生物に寄ってるんで、物理ちょっと離れてた人間ではありますけど、
今日こうやって聞いてみても、すごい面白いなって思いましたね。
単純な組み合わせ問題を考えるっていうところだけじゃなくて。
そうですね。いろんな。
結構いろいろ使えそうだなっていうのもありますし。
今はもう組み合わせ的な問題っていうか、日常で使ってる問題も難しい問題もあって、
あまり日常的に意味がない問題もいろんな組み合わせ的な問題があるんだけど、
だけど自分たちが知らない間にそういう問題を解いて自分たちの生活に役に立ってる場面があるので、
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多分検索とかしてみると組み合わせ的な問題、こういうものもありますよって。
結構日常的にあるなというのは分かると思います。
だからそういうのも、今使ってるやつは古典的な物理の上に成り立ってるものではありますけど、
これからそれをベースにどんどん量子で使えるものが使われていくっていうのは、
いやちょっと今日僕の聞き手としてのスキルがあまりにも足りてないなってちょっと自分で思いましたけど。
自分の日本語がやばい。
いやいやいや、僕はこれ聞き直してもう一回いろいろ検索しつつ勉強したいなってめっちゃ思いましたね。
この面白さがこれ聞いてる人に伝わったらいいなってめっちゃ思いますけど、伝わるかな。
それも自分は少し気になってるんですけど、自分の日本語の問題があるので申し訳ないと思って。
いやいやいや、でもまずはそういう分野とか、あとは多分デバイスのこととかが物理的には分かりやすいと思います。
イメージしやすいと思いますけど。
もう一個少し追加すると、量子のモデルも先ほどシミュレートできるって言ったのは実機じゃなくて、
普通に量子の計算を禁止して古典でも使うことができる。
そういうシミュレートとアニーリングとか多分聞いたことあるかなって思うんだけど、
シミュレートとコンタムアニーリングとか。
コンタムアニーリングのある程度のテクニックを使ってできるだけ禁止した量子版の古典版みたいな感じなんです。
だからそこの橋渡し的なところを今まではやってたというか、今はそれをやったものがいろいろ役に立ってるみたいな感じですよね。
研究者が今そういうものを使いながら量子コンピューティング分野をいろんな方向から一歩先に進めましょうみたいな日々努力してると思います。
僕が生きてる間に僕のやってる周りの応用的なところまで来るかは分からないですけど、将来的には絶対来るなっていう感じもしますし。
だからこそこんだけ注目もお金も集まってきてるのかなっていうのがあるんで。
こういうイメージしにくいみたいな分野を知るみたいなのはめちゃくちゃ重要だと思いますね。
だからすごい数学とかもそうですし、いろんな現象は現象としてあるんだけれども、その現象のベースになってるところまでどこまで理解できるかって、
別に理解してなくても使いはするけど、理解してたほうがもしかしたらそっから新しい発見があったりとか。
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見えない部分が見えるかもしれないんですよ。
今の古典の世界と違った別の世界みたいな感じですね。
それってまた新しく分野が混ざるようなところかもしれないし。
そうですね。もちろん僕が少し読んだ、たぶん1年半くらい前かな、
コイレントイージングマシンっていうマシンによって、それを一つの分野の研究みたいに仕上げられた論文を読んだ覚えがあって。
なんか創設みたいな。
そうなんですよ。その計算機っていうのもレーザーを使って、それのフェーズによって0か1かっていう表して計算をしてるんですけども、
その場合は温度ではなくて、ポンプレートっていうんだけど、ポンプレートの強さによってどういうふうに組み合わされてか問題っていう、どこかっていうことでやってるんだけど。
レーザーベースなんだ。
そうですね。光っていうのはだいたいレーザーなんですよ。コイレントイージングマシンっていうのは、
少し組み合わされてか問題に特化した計算機ってあって、その計算機だけの分野みたいになり立つかもしれないみたいな感じの論文は少し読んだ覚えがあって。
でもそれはもともとは1個のモデルでしかなかったけど、また1個ジャンルとして確立されるぐらいまで割と分野として成熟してきてるってことですもんね。
もちろん。そのリューシャーネイリングも日本人の方が提案してる西森先生って多分聞いたことあるかもしれない。
そうなんですか。
秀俊西森っていう先生が、東古代の先生なんだけど、2000年、1998、その辺の間で門脇さんの白紙論文で合わせて提案してて、
さっきのモデルみたいな話ですか。
モデルではなくて手法なんですね。
手法なんですか。
ハニーリングっていうのは手法であって、高い温度である場合は物を変えやすいっていう話で、温度がだんだん小さくなると固まっていくみたいな話で、
いろんな制御が温度によって制御ができて、それの量子盤を、量子の横磁場を入れて制御するっていう、温度じゃなくて、量子庫というその横磁場を入れてそれを制御することによって、
同じ温度のものと変わった量子盤を使って組み合わされていく問題を解こうかなっていう話をやってるんです。
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温度変化を別なもので再現じゃないか。
でも温度変化を別なパラメーターで置き換えてるってことですよね、それ。
そうですね。温度変化よりはその量子庫、その横磁場を中心として制御していくっていう話。
だけど温度も制御できなくはないんです。全然問題なく制御はできるんだけど、量子ハニーリングの場合は横磁場を中心に制御していくっていう話。
それをもとに、その理論をもとにして、今カナダのD-Waveがそういう組み合わされていく問題を解ける超伝導の量子コンピューターを初めて作ったっていう話。
それ会社ですか。
そうですね。カナダのD-Waveっていう会社が、そういう量子ハニーリングを使って組み合わされていく問題を解きましょうっていう話。
すごいな。それでも会社できちゃってるんだ。
そうですね。なんかもういろんな会社が今、多分日本にもあんまりその分野の中に生きてる人っていうか関わってる人以外にはあんまり汚い会社とか。
まあありますよね。割と大学初のベンチャーとか海外とか日本でもできますけど。
そういうのが扱ってんだ。
なので結構、分野としては自分的なめちゃくちゃ魅力が感じた分野で、多分そうなんです。なかなかスリランカ的に考えるとスリランカでは量子コンピューターとかあんまりやってないっていうか、お金が必要な分野なのでなかなか。
いや、そうですよね。
お金が出しにくいっていうあれもあるから。
結構金銭的なところ、ある程度余裕は必要ですよね。なんていうか、かなり未来への投資な感じがしますし。
必ず成功するかどうか微妙な曖昧さがあるので。
いや、だけどそれはすごい重要な分野だし。
それに自分たちのお金を使ってやってくださいみたいな投資を。
お金は取ってこないといけないですかね。
そうですね。
申請はしないといけないから。
そういう方が多分スリランカではそこまでお金出してくれる。
曖昧な分野には出してくれるリスクを取れるかどうかっていうのが微妙なので。
なのでスリランカでは研究はできない。
いやでもなんか日本でもすごい頑張ってほしいですね、実際。
もちろん。
今、企業としては結構テック系のでかいところってなるとなかなか、そこのパワーがすごいっていうのはありますけど、
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研究レベルのところでいろいろ日本からも新しいものが出てきたらいいなと思いつつ。
日本は結構もういろんなベンチャー企業も量子計算とか量子区、組合値的な問題を解くっていう。
結構あるんですか。
あるのでもう全然。
そうなんですね。
今有名なのはキューナシスっていう会社。
キューナシス。
ちょっと覚えてないんだけど、キューナシスっていう会社がほぼケミカル的な生物というか化学的な問題、組合値的な問題を解きましょうみたいなことを中心にやっていまして、
もう一つ東京であるJIJっていう会社。
JIJは一般的というか少し物理より機械学習みたいなもうそういう範囲で、
ケミカルとは少し違った分野で、いろんなそういう組合値的な量子アニリングを使ってやろうとしてる。
結構分野にいる人から見ると結構めちゃくちゃいい2つのベンチャーの会社なんですよ。
そうなんですね。
それはすごいいい、てか頑張ってほしいですね。
そういうところも。
キューナシスはこの前もめちゃくちゃ大きい大規模の岐阜では投資みたいなのがあったっていうお話はちょこっとここで。
もう多分結構日本は漁師には結構頑張っている印象なんですね、自分は。
そうなんだ。
でも確かに話題になっていることは多いなとは思ってましたけど。
そうです。だけどアメリカはちょっとアメリカとか中国はちょっと別格みたいな感じで頑張っている。
まあまあまあ。
それはちょっとあります。
すごいスパコンの競争みたいなのも思い出しますけど、そういうの結局。
あります。
そんな感じですよね、実際。
不学とかは。今だけ日本は一位になってるから不学。
そうですね。
別格な感じで一位になってるから。
まあでもそれもまた数年後どうなってるかわからないなみたいなのが永遠と繰り返される気がしますけど。
発展は止まらないから完璧にどこかから出てくるかもしれない。
面白いな。
じゃあ最後なんか今こうやって日本でもいろいろ盛り上がっている中でステイラさんが今後は今後はというかなんかこういうのでやっぱり実現していきたいことみたいなのとかこんなことやっていきたいみたいなってあるんですか。
個人的にやりたいって思ってるのはやりたいというか自分が生きている間でもし見られたらいいなっていうのは。
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量子と意識の何か繋がりがあるかっていうのは最終的な目標というか最終的な夢にはあるんです。
意識だとさっきで言う話だと思う脳みたいな。
そうですね。
の再現とかそういうそこで繋がれるかどうかっていうことですか。
そうですね。そこがスリランカ人からこそ仏教の影響がすごかったっていうのがあるんだけど、
まあ個人的にその宗教と科学を混ぜたくないんでもう全然目標は違う分野なので、
全然自分が知りたいのはその繋がりがあるかどうか知りたいんですね。
それは非現実的な夢で自分が生きている範囲で見らればいいなっていう夢なんですね。
現実的な範囲で言うと自分が例えばこういう組み合わせ的な問題を解こうとしている問題で結構大規模っていうのもあるんだけど、
それを使ったロボットがいつか。
ロボット。
組み合わせ的な意味ではないんだけどロボットの脳をクラウド上とか使ってなんか量子計算に何か繋がることができればいいなっていうのはちょこっとあるんですね。
面白そうだなそれ。
面白いんだけどそれも非現実的には近い気がします。
でもやりたいことは非現実的な方がいいですよ。現実的すぎることより。
自分には想像するっていうのは結構するんだけど現実的かどうかっていうのは微妙な人間なんです。
これが出る前のエピソードで話してくれた方も生き物をデザインするっていうお話をしてくれた方がいて、
それも言ったらこういう動物のこういう機能を、例えばネズミに人の機能を完全に移してネズミで人の起きてることを再現できるかとかっていうのもなかなか全部は今は現実的かどうか難しいみたいなのもありますけど、
でもやっぱりそういうやつ、そういうちょっとギャップがある方が燃えるじゃないですか。
逆にモチベーションがあるかもしれないですね。
いやいやそうですよね。
いやいやすごいいいなと思いますけどね。
いやめっちゃ頑張ってほしいですけど。
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もう一生懸命頑張ります。
いや頑張ってほしいですね。やっぱりそういうのは頭の片隅に置いてやってると、
なんか今目の前の課題解決するだけじゃないことできそうじゃないですか。
思わないときにあれ繋がりがあるって思えるかもしれない。
そうそう。それって研究の醍醐味だと思いますよ。
そうですね。
でも今日はすごい多分僕の聞き手もなかなかこの面白さを伝えられてるのかっていうのと、
僕自身の理解がね結構難しかったっていうのを、過去最高に難しいトピックだった気がしますけど。
自分の日本語の問題で逆に難しくもっと上がったのかなって思うんです。
いやまあでもなんか分野としてやっぱりいろんなバックグラウンド必要なところでもあると思いますし。
いやでもすごい面白かったですねこの話は。
それは良かったですね。
やっぱこういうのに正面からぶつかっていかないとダメだなってちょっと僕自身勉強にもなりました。
それは面白いんですよ。もう諦めてるっていう考えをまず外して、
いやもちろんもちろん。
もう突破するしかないみたいな感じですかね。
いやそうですよね。っていうのをなんかいろんなジャンルの人がお互いの分野の見る目が変わったらいいなっていうのも一個目的ではあるんで。
今僕がやってるやつってもう一種格闘技みたいな状態なんで。
あらゆる分野が混ざり合ってるようなことをやってるんで。
いやすごい勉強になりましたね。
面白さが視聴者の皆さんにも伝わっては幸いです。
いろいろなんかのスパークになれば小さいスパークでもなればいいなって。
ちょっとなんかこういう分野があるんだとか、いやでもこれってどういうことなんだって思ったやつを単語だけでもピックアップしてちょっと見てみるとかやったら
多分結構今調べたらいろいろ出てくると思いますし。
そのきっかけになれたらいいなみたいなのはありますね。こういうのを聞いてもらえると。
ということで1時間40分がっつりお話ししたけど。
じゃあすごい量子コンピューターに関して組み合わせ最適化のところとかは導入としてすごい分かりやすかったんじゃないかなと思いますし。
そうですね多分自分もそこが一番主に伝えたかったもの。日常的にこういう問題が存在してるっていうことを伝えたかった部分もあります。
そうですよね。他にもまだまだいろいろこんなところで使われてたんだみたいなやつもその背景にはこういう組み合わせ最適化問題って使われてたりするかもしれないしそういうのもなんか感じてもらえたらいいかなと思いますね。
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ということでいろいろ量子コンピューターについてお話ししていただきました。
今日のゲストはすでーらさんでした。ありがとうございました。
ありがとうございました。
量子コンピューターの世界いかがだったでしょうか。
なかなか古典物理学に比べると説明や想像が難しい領域の話だったかなと思いますが、
今後様々な技術につながる可能性がある基礎研究ということで楽しくお話しさせていただきました。
すでーらさんありがとうございました。
サイエンマニアではあらゆる分野のゲストを招きし世界を探求していくポッドキャストです。
SNSのフォローや番組への感想レビューをいただけますと嬉しいです。
また僕がやっているもう一つの番組サイエントークの方もぜひチェックしてみてください。
次回もまたお楽しみに。
