[論文レビュー] A comprehensive survey on quantum computer usage: How many qubits are employed for what purposes?

Tsubasa Ichikawa, Hideaki Hakoshima+19 more|arXiv (Cornell University)|Jul 30, 2023

Quantum Computing Algorithms and Architecture参考文献 47被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、quant-ph arXiv セクションのプレプリントを基にした、量子コンピュータの使用状況に関する包括的サーベイを提示しており、キュービット数、応用分野、ベンダーサポートの動向を分析している。平均的なキュービット使用数は6〜10程度であるが、量子ボリュームの増加に伴い増加傾向にあり、量子エラー訂正やノイズ低減実験では顕著に多くのキュービットが使用されており、近い将来のNISQデバイスにおいて、より深いフェイルセーフなプロトコルへの移行が顕著であることが示された。

ABSTRACT

Quantum computers (QCs), which work based on the law of quantum mechanics, are expected to be faster than classical computers in several computational tasks such as prime factoring and simulation of quantum many-body systems. In the last decade, research and development of QCs have rapidly advanced. Now hundreds of physical qubits are at our disposal, and one can find several remarkable experiments actually outperforming the classical computer in a specific computational task. On the other hand, it is unclear what the typical usages of the QCs are. Here we conduct an extensive survey on the papers that are posted in the quant-ph section in arXiv and claim to have used QCs in their abstracts. To understand the current situation of the research and development of the QCs, we evaluated the descriptive statistics about the papers, including the number of qubits employed, QPU vendors, application domains and so on. Our survey shows that the annual number of publications is increasing, and the typical number of qubits employed is about six to ten, growing along with the increase in the quantum volume (QV). Most of the preprints are devoted to applications such as quantum machine learning, condensed matter physics, and quantum chemistry, while quantum error correction and quantum noise mitigation use more qubits than the other topics. These imply that the increase in QV is fundamentally relevant, and more experiments for quantum error correction, and noise mitigation using shallow circuits with more qubits will take place.

研究の動機と目的

• 学術的研究における量子コンピュータ使用状況を、キュービット数、応用分野、ベンダーベースの好みの定量的分析を通じて現在の状況を解明すること。
• 異なる研究トピックにおける量子アルゴリズム開発およびハードウェア利用のトレンドを特定すること。
• 量子ボリューム（QV）と実験で使用されたキュービット数との相関関係を評価すること。
• NISQの制限にもかかわらず、量子エラー訂正とノイズ低減が、より多くのキュービット使用を促進している役割を検討すること。
• ベンダーおよび非ベンダー研究者双方において、ゲートベンチマークや量子制御といったシステムレベルの改善への関心の高まりを評価すること。

提案手法

• 抽象に量子コンピュータの使用を明言する、quant-ph セクションのarXivからプレプリントを収集・分析した。
• 応用分野、キュービット数、QPUベンダー、研究焦点（例：エラー訂正、機械学習）ごとに論文を分類した。
• 中央値や平均キュービット数といった記述統計量を算出し、年間の出版トレンドを追跡した。
• キュービット使用量と量子ボリューム（QV）の相関関係を分析し、ハードウェアの成熟度とスケーラビリティのトレンドを評価した。
• 高キュービット実験（例：30以上）を特定・分析し、その目的と回路の深さを理解した。
• ベンダーの貢献と、ノイズ特性評価やエラー低減といったシステムレベル研究のトレンドを検討した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 現在の量子コンピューティング研究において、異なる応用分野で一般的に使用されるキュービット数はどの程度か？
• RQ2 平均的なキュービット数は時間とともにどのように変化しており、量子ボリューム（QV）とどのような相関関係にあるか？
• RQ3 より大きなキュービット数が使用される主な研究トピックは何か、その背景には何があるか？
• RQ4 ベンダー研究者と非ベンダー研究者では、量子ハードウェア使用のパターンにどのような違いがあるか？
• RQ5 キュービット数と関連して、エラー訂正やノイズ低減といったシステムレベル研究で顕著なトレンドは何か？

主な発見

• 量子コンピューティング研究における平均キュービット数は10.5であり、中央値は6である。量子ボリューム（QV）の増加に伴い、着実に増加していることが示された。
• 全プレプリントの半数以上が、量子機械学習、強縮性物性、量子化学といった分野に焦点を当てている。
• 量子エラー訂正やノイズ低減実験では、一般用途の応用と比較して顕著に多くのキュービット（しばしば30以上）が使用されており、顕著な差が見られた。
• 量子コンピュータを用いた論文の発表数は着実に増加しているが、最近2年間は横ばい傾向に近づいているように見える。
• IBM QPUは発表数において支配的であるが、Quantinuumのシェアは急速に増加しており、Googleは他のベンダーと比較して平均的により多くのキュービットを用いている。
• 高キュービット実験は、主に量子計算優位性、多体系シミュレーション、エラー訂正を目的とした浅い回路実装であり、フェイルセーフな準備への戦略的シフトを示している。