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量子コンピュータ関連銘柄 更新: 10/12 14:15(日本時間)
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パートナーシップ・提携

HaiquとQuanscientがAmazon Braket上で量子流体力学シミュレーションで協力

要約

HaiquとQuanscientの共同チームが、IonQの量子コンピュータを使って流体力学の計算を実行することに成功しました。量子格子ボルツマン法という手法により、従来のコンピュータより少ない計算資源で複雑な流体シミュレーションができる可能性を実証し、将来的には航空機や自動車の設計における流体解析への応用が期待されています。

HaiquとQuanscientの共同チームは、現在利用可能なイオントラップ型デバイス、具体的にはAmazon Braketを通じてアクセスされるIonQのハードウェアで、量子計算流体力学(CFD)アルゴリズムの実行を実証しました。2024年のエアバスとBMWの量子モビリティチャレンジのファイナリストとなったこのコラボレーションは、高解像度グリッドでの連続体物理のモデリングにおける古典的コンピューティングの限界に対する量子コンピューティングの可能性を探求しています。

チームは、古典的な偏微分方程式(PDEs)を量子計算にマッピングするために、Quanscientの量子格子ボルツマン法(QLBM)アルゴリズムを使用しました。Haiquのミドルウェアは、アプリケーションに依存しない実行とエラー軽減ツールを提供し、深い回路の実行を可能にしました。このコラボレーションでは、Amazon Braketを通じてアクセスされるIonQ Aria 1 QPUの16量子ビットを使用して、64×64までの格子上で2次元移流拡散方程式(ADE)のQLBM時間発展を3ステップ実行しました。これは、この規模での量子ハードウェアにおける複数のQLBMステップの初めてのエンドツーエンド実行となりました。Quanscientはまた、理想的なノイズレス量子シミュレータ上で、256×256の空間グリッドに対して23量子ビットを使用し、25,000ステップでNACA0012翼型ベンチマークの完全なQLBMシミュレーションを実行し、量子デバイスの改善に伴う産業的に関連のあるベンチマークの実現可能性を示しました。

この研究は、ドメイン固有のアルゴリズム開発(Quanscientによる)、調整された量子ミドルウェアと実行ツール(Haiquによる)、そして計算インフラ(AWSによって提供)の相乗効果を強調しています。QLBMは、格子サイズに対する必要な量子ビット数の対数的スケーリングと、タイムステップあたりの量子ゲート要件の対数的成長を提供し、速度とスケールにおいてアルゴリズム的な利点を提供する可能性があります。このコラボレーションは、特に航空機設計シミュレーションなどの分野で、自動車および航空宇宙産業における実世界のエンジニアリング課題に対する量子コンピューティングの適用に向けた一歩を示しています。

2025年7月17日

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