AVEVA（アベバ）のイノベーション・インキュベーション部門ディレクター、サイモン・ベネット氏。研究を通じて画期的なアイデアとテクノロジーを追求している。
産業セクターがイノベーションに向けて加速する中、持続可能かつコスト効率の高い方法でそれを実現するプレッシャーがこれまで以上に高まっている。エネルギー消費の大きいAIワークロードから複雑な製造サプライチェーンまで、産業セクターは生産性と競争力を維持しながら炭素排出量を削減するという課題に直面している。そこで、量子コンピューティングという新興技術が変革的な道を切り開く可能性がある。
まだ初期段階にあるものの、量子コンピューティングは現在あまりにも複雑またはエネルギー消費が大きすぎて取り組めない問題を解決する能力を持つと予測されている。従来の方法と比較して大幅に少ないエネルギーを使用できる可能性を持つ量子コンピューティングは、産業セクターの持続可能性への道において強力な味方となり得る。しかし、この可能性を引き出すためには、企業は関与し続け、好奇心を持ち、今後の展開に備える必要がある。
量子コンピューティングの可能性：持続不可能な問題の解決
現在の環境問題は憂慮すべき状況であり、今日のシステムはその限界に達しつつある。人口が増加しデジタル技術がその能力を拡大するにつれ、コンピューティングパワーの需要は急増し、前例のないエネルギー消費につながっている。同時に、ますます多くの組織が持続可能性を優先順位から下げ、以前に掲げた排出目標を無視するようになっている。
さらに、AIと機械学習（ML）モデルが複雑化するにつれ、それらのトレーニングと実行に必要なエネルギーも増加している。マッキンゼーによると、クラウドソリューション、暗号資産、AIの普及により、2050年までにデータセンターが世界の電力需要の2,500〜4,500テラワット時（TWh）を占める可能性がある—これは総電力需要の約5〜9％に相当する。この軌道は持続不可能であり、ここで量子コンピューティングが状況を一変させる可能性がある。
従来のコンピュータとは異なり、量子コンピュータは複数の状態に同時に存在できる量子ビットを使用する。バイナリロジックに依存する従来のコンピュータと比較して、量子コンピューティングは量子力学を通じて前例のないスピードと効率で膨大で非常に複雑なデータセットをより適切に管理できる。この基本的な能力により、量子コンピューティングは気候変動の緩和、エネルギー需要の削減、再生可能エネルギーの進歩など、複雑なグローバルな問題に対処できる変革的な力となる。
さらに、このエネルギー効率は科学的に証明されており、量子計算の性質によって裏付けられている。量子コンピューティングはすべての問題ではなく特定の問題を解決することに優れており、それらの問題に対してはエネルギー消費の低減につながる可能性がある。
産業応用とブレークスルー
量子コンピューティングの最も有望な応用分野の一つは材料科学にある。改良された次世代バッテリーや効率的な炭素回収材料など、持続可能な技術の開発には、化学および材料発見におけるブレークスルーが必要である。現在のスーパーコンピュータはこれらのイノベーションを導くために分子シミュレーションを実行しているが、これらのシミュレーションは計算量が多く、非常に時間がかかり、近似的な結果しか生成できないことが多い。
対照的に、量子コンピュータはより正確に原子間相互作用をモデル化でき、特定の環境特性を持つ材料の開発に不可欠な複雑な分子の正確なシミュレーションを可能にする。この精度の違いが、大きなROI、コスト予測、およびプロジェクト全体の成功の理由となり得る。
例えば、窒素系肥料は生産に高温・高圧が必要なため、世界のエネルギー使用量の約2％を占めている。量子シミュレーションは、より低いエネルギーコストで窒素固定を可能にする新しい化合物の特定を支援し、農業に革命をもたらし、排出量を削減する可能性がある。
量子コンピューティングのもう一つの有望な分野は、大気中からCO2を効率的に捕捉・貯蔵できる分子のシミュレーションである。燃焼後回収や酸素燃焼回収などの従来の方法は、分子間相互作用の複雑さによって制限されており、多くの場合、大きな計算能力を必要とする。量子コンピュータを使用してこれらの量子力学的相互作用を粒度レベルでシミュレーションすることで、より効果的な炭素回収のための材料設計におけるブレークスルーにつながる可能性がある。
量子コンピューティングの現在の限界を克服する
その可能性にもかかわらず、量子コンピューティングはまだ形成段階にあり、いくつかの技術的課題が残っている。特に気候変動に関する現実世界の問題に対処するために、安定したエラーのない量子コンピュータをスピーディーに拡張することは、大きな進歩を必要とする。
現在、量子コンピュータはコヒーレンス時間（量子ビットが量子状態を維持できる期間）が限られており、環境干渉によるエラーを受けやすい。これはほとんどの先進技術に共通する問題である。人工知能モデルで最近見られたように、テクノロジーは常にモデリングにおいて完全な完璧さを実現できるわけではない。
さらに、量子コンピュータは量子ビットの安定性を維持するために絶対零度に近い温度で動作する必要があり、それ自体のエネルギー需要を伴う特殊な冷却システムを必要とする。このエネルギー集約型の冷却要件は、現在のデータセンターに関する懸念と同様に、量子コンピューティングが支援しようとする持続可能性の目標と矛盾する可能性がある。
しかし、業界のプレーヤーは量子システムのエネルギーフットプリントを削減するための取り組みを進めている。Oxford Quantum Circuits（私の会社AVEVAのパートナー）などの組織は、高度な極低温システムで開発されたモジュール式希釈冷凍機を通じて、より多くの冷却を必要とせずに量子ビットをスケールアップする方法を開発した。冷却の必要性を減らす同様のイノベーションは、量子コンピューティングを持続可能なアプリケーションのための実行可能なツールにするために不可欠となるだろう。
量子対応産業に向けた準備
持続可能性のための量子コンピューティングのビジネスへの潜在的影響は膨大だが、この可能性を実現するには業界リーダーからの積極的な計画と投資が必要である。量子コンピューティングの可能性は、差し迫った環境問題を解決する機会を表すだけでなく、ますますデータと複雑なモデリングに駆動される産業において競争優位性も提供する。
炭素排出量を削減しようとする産業リーダーにとって、準備すべき時は今である。この準備には、量子R&Dへの投資、量子技術プロバイダーとのパートナーシップの構築、量子対応ソリューションを統合できるインフラの開発などが含まれる可能性がある。
産業イノベーションの新章
持続可能性の課題に対処する量子コンピューティングの可能性は、最先端技術の約束と炭素排出量を削減する環境的必要性の間のタイムリーな瞬間を表している。ビジネスリーダーにとって、この収束は今行動すべき道徳的命令と競争上の優位性の両方を提供すると私は考えている。量子コンピューティングの完全な可能性はまだ地平線上にあるが、産業セクターは先を行くことで多くを得ることができる。
今日、量子コンピューティングの能力を探求することで、企業はかつて解決不可能と思われていた問題を解決し、炭素排出量を削減し、最終的にはより持続可能なグローバル経済に貢献することができる。
