re:Invent 2025: Amazon Braketで始める量子コンピューティングの探索から企業導入まで
はじめに
海外の様々な講演を日本語記事に書き起こすことで、隠れた良質な情報をもっと身近なものに。そんなコンセプトで進める本企画で今回取り上げるプレゼンテーションはこちら！
re:Invent 2025 の書き起こし記事については、こちらの Spreadsheet に情報をまとめています。合わせてご確認ください
📖 re:Invent 2025: AWS re:Invent 2025 - Quantum Computing with Amazon Braket: From Exploration to Enterprise (CMP411)
この動画では、AWSの量子コンピューティングサービスAmazon BraketのゼネラルマネージャーEric Kesslerとゴー・トゥ・マーケット責任者Michael Brettが、量子コンピューティングの現状と将来展望を解説しています。量子コンピュータは古典コンピュータより速いのではなく、指数関数的にスケールする問題に対して異なるクラスのアルゴリズムを実行できる点が強調されます。Amazon Braketは複数のプロバイダー（IonQ、Rigetti、AQT、QuEra、IQM）の量子コンピュータへのアクセスを提供し、Quantum Embarkプログラムを通じて企業の量子コンピューティング導入を支援しています。AstraZenecaとの共同研究では、遷移金属触媒の計算において量子・古典ハイブリッドワークフローで656倍のスピードアップを達成した事例が紹介され、量子コンピューティングの実用化への道筋が示されています。
※ こちらは既存の講演の内容を最大限維持しつつ自動生成した記事になります。誤字脱字や誤った内容が記載される可能性がありますのでご留意下さい。
本編
量子コンピューティングの本質：古典コンピュータとの根本的な違い
本日は「Quantum Computing with Amazon Braket: From Exploration to Enterprise」にお越しいただき、ありがとうございます。私はEric Kesslerと申します。AWSの量子コンピューティングサービスであるAmazon Braketのゼネラルマネージャーを務めています。本日は、AWSの量子コンピューティング部門のゴー・トゥ・マーケット責任者であるMichael Brettと一緒にお話しできることを大変嬉しく思います。AWSで取り組んでいることの概要、業界がどのように進化していくのか、そして今この技術で何ができるのかについてお話しします。
本日の内容についてですが、まず量子コンピューティングとは何か、そして現在どこにいるのかについて紹介します。その後、AWSで何をしているのかについて説明してから、ハイブリッド量子古典ワークロードについて掘り下げ、AWSでこのような最先端のワークロードをどのようにサポートしているのかについてお話しします。最後に、AstraZenecaとの薬剤設計に関する特定の顧客事例を見て、量子コンピューティングを始める方法をお見せします。
最初に、量子コンピューティングについてよくある誤解を正しておきたいと思います。量子コンピュータは、単に少し速く実行する古典コンピュータではありません。実は、量子コンピュータは古典コンピュータのクロックサイクルと比べると非常に遅いのです。その代わりに、量子コンピュータは古典コンピュータと比べてより豊かなクラスのアルゴリズムを実行することができます。古典アルゴリズムが十分に機能しているのに、なぜより豊かなクラスのアルゴリズムが必要なのかと思うかもしれません。実は、特定の種類のアプリケーションでは、私たちが知っているすべてのアルゴリズムが問題が大きくなるにつれて指数関数的なオーバーヘッドを必要とするのです。必要な時間、メモリ、その他のリソースはすべて指数関数的に増加します。
そのような問題の典型的な例の一つが、量子システム自体のシミュレーションです。これは量子コンピュータの本領発揮できる分野です。電子のような粒子が相互作用し、量子力学的に振る舞うシステムを見ると、古典コンピュータでそれをシミュレートすることは非常に困難になります。すでに50個の粒子でも、スーパーコンピューティングレベルの古典コンピューティングが必要になります。スケーリングが指数関数的であるため、50から100個の粒子に進むと、今日および将来のどのコンピュータでも到達不可能になります。このアイデアはほぼ量子コンピューティングの創設的なアイデアであり、かなり前にさかのぼります。
このコンセプトは1981年のRichard Feynmanの非常に有名な引用にさかのぼります。彼は「自然は古典的ではなく、自然のシミュレーションを作りたいのであれば、量子力学的にする必要があります。そして、実に素晴らしい問題です。なぜなら、それはそれほど簡単には見えないからです」と言いました。実は、量子コンピュータを構築することは非常に難しい問題です。この技術はまだ初期段階ですが、多くの改善が見られています。
重要なポイントは、量子コンピュータは古典的なコンピュータとは異なるタイプのアルゴリズムを使用するため、指数関数的に少ないゲート数、または少ない操作数で、いくつかの問題を解くことができるということです。挑発的に言うと、2倍のスピードアップではなく、2のX乗のスピードアップなのです。指数関数的だからこそ、それは計算可能なものと計算不可能なものの違いなのです。
量子コンピュータの適用領域：隠れたユースケースと広範な産業への可能性
この簡潔な紹介から、実は非常に深い学びと教訓を得ることができます。量子コンピュータは単に古典的なコンピュータが高速に動作するだけではないということは、量子が古典的なコンピュータに取って代わることはないということを意味しています。指数関数的にスケールしない古典的なアルゴリズムがあり、あなたが持っている問題に対してうまく機能しているのであれば、量子コンピュータに置き換える理由はありません。なぜなら、量子コンピュータは一般的に遅く、一般的により高価だからです。
2番目のポイントは、量子コンピュータの多くのユースケースは、定義上、隠れているということです。あなたの会社の周りを見回して、量子コンピュータが使用できるアプリケーションについて考えてみると、おそらく見えないアプリケーションがいくつかあります。なぜなら、それらは今日の古典的なコンピュータでは解くことができないからです。定義上、私たちは古典的なコンピュータにとって難しい問題に量子コンピューティングを適用したいのです。最後のポイントは、新しいクラスのアルゴリズムについて話しているため、これらのアプリケーションは単なるリフト・アンド・シフトではないということです。将来のある時点で、業界に関連する問題に対応できる量子コンピュータを手に入れたとしても、古典的なコンピュータで以前実行していたものを単に量子コンピュータに移して、それが機能するようにすることはできません。これらは完全に新しいアルゴリズム、完全に新しいプリミティブであり、これらの種類のアルゴリズムを開発するには、多くの才能、スキル、および知的財産が必要です。私たちはこれらのアルゴリズムについて非常に興奮しています。
私たちはこれらのアルゴリズムについて非常に興奮しています。なぜなら、それらは広い範囲の業界に適用可能だからです。私たちはすでに左側のホームグラウンドのような問題について話しました。物理学と化学で本質的にあらゆる意図と目的のために自然を説明しようとする問題、分子と反応のシミュレーション、新しい材料と材料科学の開発です。しかし、おそらく非常に驚くべきことに、それはそこで止まりません。量子コンピュータはこれらのタイプの問題に対して指数関数的に高速であるだけでなく、本質的に古典的である特定の問題があり、量子コンピュータが利点を提供することが示されています。
最も有名な例は暗号化の分野で、Shor のアルゴリズムが大きな数を古典的なコンピュータよりも指数関数的に高速に因数分解できることを示しました。RSA と暗号化に関連性がありますが、最適化の分野にも問題があり、機械学習はここではもう少し複雑で、これらのトピックに関する多くの研究が行われています。つまり、AWS では量子コンピューティングが基礎的なコンピュート技術だと本当に考えています。他のコンピュート技術と同様に、私たちはこれらの機能を顧客に提供し、やがては AWS のコンピュート基盤の一部にしたいと考えています。ある意味、AWS での私たちの仕事は量子コンピューティングを退屈なものにすることです。
量子コンピューティングの現在地：研究段階から実用化への移行期
AWS の高速化コンピュート ポートフォリオを見ると、GPU から AI と ML アクセラレータ、ASIC、FPGA など、さまざまなプロバイダーからのさまざまなタイプのアクセラレータがあります。やがては、量子も単なるアクセラレータの一種だと思います。もちろん、そこに到達するまでの道のりは長く、現実的に言うと、この技術はまだ初期段階です。今日、古典的な代替手段の最良のものよりも高速に、より安く、またはより正確に業界に関連する問題を解決できる量子コンピュータは存在しません。
では、顧客は今日、量子コンピュータを何に使用しているのでしょうか？量子コンピューティングは広範な採用から始まるのではなく、ニッチなアプリケーションから始まり、そこから徐々に成長していきます。GPU との類似性を作るのが好きです。GPU は非常にニッチなグラフィックス処理のアプリケーション分野から始まりました。その後、学界の研究者たちが数学計算と大規模な行列乗算に使用できることに気づき、最終的に AI と機械学習を通じて広範な採用を達成しました。同じように、今日の量子コンピュータは、ほとんどの顧客によって量子コンピューティング自体を研究するために使用されています。
顧客はデバイスとノイズの原因を研究し、エラー軽減プロトコルを開発し、新しいタイプのアルゴリズムを研究し、それらがどのように収束するか、そしてノイズによってどのように影響を受けるかを理解しようとしています。彼らはハードウェアが下から提供するものとアプリケーションが上から来るものとの間のギャップを埋めようとしています。しかし最終的には、単にハンマーを研究したいのではなく、実際にハンマーを使いたいのです。量子コンピュータを他の分野の問題を解決するためのツールとして使用することです。異なる種類の問題を解決する最初の領域は科学的アプリケーションの分野にあり、高エネルギー物理学、材料科学、量子材料などで新しい科学的発見を推進してから、最終的に広範な業界に関連する問題と広範な採用に進みます。
AWSの量子技術戦略：4つの柱とAWS Center for Quantum Computing
業界は非常にエキサイティングな時期にあります。私たちはちょうどハンマーを研究することから実際にハンマーを使うことへと移行する寸前にいます。そのような背景の中で、この技術を加速させ、量子コンピューティングの約束を現実にするために AWS で何をしているのかを紹介したいと思いました。簡潔に言うと、AWS の量子技術には 4 つの柱があります。これが Amazon Braket で、私たちの量子コンピューティング サービスです。これについてはもっと詳しく聞くことになります。Amazon Advanced Solutions Lab があり、これは量子コンピューティングと関連する古典的なテクノロジーに焦点を当てたプロフェッショナル サービス チームです。そして AWS Center for Quantum Computing があり、これは独自の量子コンピューティング ハードウェアと量子エラー補正技術を開発している研究施設です。
また、AWS Core Networking の一部である post-quantum cryptography チームと quantum networking チームもあります。まず、Caltech に位置する AWS の研究センターである AWS Center for Quantum Computing の概要をお話しします。
ここで私たちは quantum error correction first のアプローチで独自の量子コンピューティングハードウェアを構築しています。本当に、ハンマーを研究することから、ハンマーを使うことへと技術を移行させるために必要な、次のレベルのスケーリングに対応したいのです。私たちは Cat Qubits という技術に基づいて構築しており、これは超伝導キュービットとマイクロ波共振器を組み合わせて、特定の種類のノイズを抑制するものです。次のスライドでこれについてもう少し詳しくお話しします。
ちょうど年初に、Ocelot という私たちの最初のプロトタイプの結果を発表し、公開しました。ここにチップの写真があります。この Cat-Qubit アーキテクチャを通じて、特定の種類のノイズを抑制することができ、その程度は従来のアプローチと比べて、このアーキテクチャで誤り訂正を実装するために必要なリソースが 10 倍低くなるほどです。これらの結果に非常に興奮しています。
もちろん、私たちのアプローチは多くの方向性の一つに過ぎません。trapped ions で量子コンピュータを構築したり、neutral Rydberg atoms やフォトンで量子コンピュータを構築したり、その他多くの有望な方向性があります。同時に、私たちはこの技術を顧客の手に届けることが必要だと考えており、顧客がそれを実験し、アルゴリズムの開発を始め、新しいアプリケーションをどのように実現でき、そのリソース要件をさらに削減できるかについての知的財産の開発を始めることができるようにしたいのです。
Amazon Braketによる量子コンピューティングの民主化と国家イニシアティブへの貢献
これが 2020 年に Amazon Braket を立ち上げた理由です。私たちは量子コンピューティングを民主化し、異なるタイプの量子コンピュータを顧客の手に届けたいと考えており、顧客が学習し、実験し、アプリケーションの研究を行うことができるようにしたいのです。顧客は、AWS のコンテキストで、また既存の HPC パイプラインのコンテキストで、量子コンピュータがどのように使用されるかを想像することができます。今日、私たちはサードパーティの量子コンピュータへのアクセスを提供しており、将来的には AWS が構築した独自の量子コンピュータへのアクセスも、すべて一貫した体験の中で提供します。
今日利用可能な量子コンピュータは5つの異なるプロバイダーから提供されています。 イオントラップのプロバイダーが2つあります。IonQ と Alpine Quantum Technology、つまり AQT です。超伝導 QPU を構築しているプロバイダーが2つあります。Rigetti と IQM です。そして最後に、Rydberg ベースの量子コンピュータを構築しているプロバイダーがあります。QuEra です。 私たちは顧客に選択肢を与え、異なるアプローチを比較検討する能力を提供したいと考えています。それぞれ異なる長所と短所があります。これが勝者総取りの市場であるかどうかは明確ではありません。これらのテクノロジーにはそれぞれ多くの異なる潜在的なアプリケーションがあります。なぜなら、それらはすべて非常に異なる特性と異なるプログラミングパラダイムを持っているからです。私たちは顧客にテクノロジーへの可視性を提供したいと考えています。
Amazon Braket の2万フィートの高さからの見方を見てみましょう。Braket について3つの異なるレイヤーで考えています。一番下には、インフラストラクチャとアクセスモードがあります。私たちは QPU へのアクセス、量子回路シミュレータへのアクセス、そして量子コンピュータと組み合わせて使用される古典的な計算へのアクセスを提供しています。これらの量子コンピュータには異なるアクセスモードでアクセスできます。例えば、オンデマンドでは、AWS から使用する際に従量課金制で支払います。また、予約を行うこともできます。その場合、特定のデバイスで専有時間を取得でき、あなたに適した時間にのみあなたがアクセスできます。
スタックの中間部分では、インターフェースと機能を提供しています。 Jupyter IDE からプログラミングツール、コンパイラ、そしてハイブリッド量子アルゴリズムを実行するための機能である hybrid jobs まで提供しています。そして最後に、レイヤーの一番上では、顧客が使い慣れており、使いたいと思っているさまざまなタイプのツールを提供したいと考えています。 私たちは IBM の Qiskit から Pennylane、NVIDIA の CUDA Quantum、つまり CUDA Q まで、すべての主要な量子コンピューティングフレームワークをサポートしています。また、パートナーからのソフトウェアツールとプログラミングフレームワークの全リストもサポートしています。
その多くは今日 re:Invent にここにいて、プレゼンテーションを行っています。皆さんにそれをチェックアウトすることをお勧めします。本質的に、私たちは自分たちだけではすべてを構築できないことに気づいており、Braket 上でなんでも実行でき、顧客が使いたいと思っているツールを顧客に提供することを確認したいと考えています。
そのスタック全体を通じて、私たちは常にパフォーマンスを向上させ、ユーザーエクスペリエンスを改善し、これらの初期段階のデバイスからより多くのスループットパフォーマンスと品質パフォーマンスを得ようとしています。異なる機能について話すことができることはたくさんあります。 私は最近立ち上げた機能を1つ選びました。Amazon Braket Program Sets です。量子コンピュータとやり取りする方法は、単一のプログラムを送信して戻ってきたものを分析するというものではありません。実際には、非常に一般的なワークロードパターンは、複数のプログラムを送信することです。それらは互いに関連していたり、同じものであったり、何らかの形で接続されていたり、または完全に独立していたりします。
送信するプログラムごとに、コンパイルが必要で、QPU の制御システムに持ってくる I/O オーバーヘッド、FPGA にロードするなど、様々なステップがあります。それぞれのステップにオーバーヘッドがあるわけです。 Program Sets を使うことで、複数の量子プログラム、つまり一連の量子プログラムを単一のペイロードで、単一の API 呼び出しで送信できるようになります。これにより、そのペイロードを最適化し、コンパイルでき、複数のプログラムを同時に FPGA に持ってくることで、コンパイルと I/O プロセスを通じて効率を得ることができます。特定の種類のワークロードについては、この機能で最大 24 倍のスピードアップが見られています。
それでは、この逆ピラミッド型のユースケースに戻りたいと思います。 前に議論したように、最初のユースケースは科学分野にあると考えており、その後、幅広い業界への採用に進むと思います。これを単なるステップストーンとして軽視したくはありません。なぜなら、量子コンピュータが自然の理解方法、そして微視的レベルでの自然の振る舞いを変えるという事実は非常に深刻だからです。Department of Energy のスーパーコンピューティング施設である NERSC からの最近の研究では、 彼らの本番ワークロードの少なくとも 50% が量子コンピュータによって指数関数的に加速される可能性があることが分かりました。量子コンピューティングを通じて、研究と科学的な仕事を加速させる大きな機会があります。
世界中の多くの国と政府がこの機会に気づいています。これは NERSC からの 1 つの研究です。例えば LANL からの他の研究では、30 から 50% の間の数字が出ています。世界中の国々が、これが科学的ブレークスルーを加速させる機会であることに気づき、最初のユースケースを見つけ、その後、さらなる業界採用へのステップストーンとして使用するための国家量子イニシアティブを設立しています。これらの政府イニシアティブと国家イニシアティブの多くが Amazon Braket で構築しています。 最初に必要なのは、量子コンピュータへのアクセスを地域の研究コミュニティに提供することです。Amazon Braket を使えば、HPC リソースと量子コンピュータにオンデマンドでアクセスできます。私たちは、スケーラブルでセキュアな研究環境、そしてクラウド内で大規模な研究機関を運営するためのカスタマイズされた管理コントロールと予算コントロールを構築しています。
例えば、私たちは Singapore の NQCH、UK の NQCC、Ireland の QCloud、そして Australia の POSI と協力しています。実は、POSI がちょうど立ち上げたばかりなのですが、量子ハブポータルは研究者に AWS を通じた量子コンピューティングと古典コンピューティングリソースへのアクセスを提供しており、 カスタマイズされた管理コントロールが備わっています。彼らは現在、Zettonics QPilot を実行し始めており、地域の研究者がイノベーションのフライホイールを駆動するために量子コンピューティングリソースを割り当てます。私たちはこのようなイニシアティブに非常に興奮しています。なぜなら、実行する研究がたくさんあると思っており、実際の量子コンピュータへのアクセスがあれば、その研究を加速させることができるからです。もちろん、私たちは皆、この技術をアカデミアから幅広い業界採用へ持ち出すことにも非常に興奮しており、Michael がそのアイデアと顧客エンゲージメントをどのように推進するかについて、さらに詳しく説明してくれます。Michael、お願いします。
エンタープライズ顧客への展開：Quantum Embarkプログラムと長期的なR&Dエンゲージメント
ありがとうございます。本当にありがとうございます、Eric。Amazon Braket サービスへの素晴らしい紹介でした。 Eric と私は非常に密接に協力しています。彼は Amazon Braket サービスを構築・運用し、顧客が AWS コンソールを通じてそれを使用できるようにしています。これは今日、クラウドで利用可能なサービスです。AWS 上の他のサービスと同じように、量子コンピュータにアクセスできます。
EC2 を使うのが好きなら、Amazon Braket も気に入るはずです。基本的には別のサービスですが、量子コンピュータが搭載されているんです。私の役割は、エンタープライズ顧客に対して量子コンピューティングがどこに向かっているのか、そして彼らが将来どのようにこれを活用できるのか、どのようなワークロードに関心を持つのか、そして今から量子コンピューティングの戦略に向けてどのような思考をしていく必要があるのかについて話すことです。
今日、Amazon Braket を使用しているほとんどのお客様は研究者です。Eric が言及したように、彼らは国立研究所、ハブ、そして大学の個別の研究者です。彼らのほとんどは科学を行っています。彼らは AWS に来て、優れた科学を行うために利用可能なインフラストラクチャを使用しています。データを収集し、物理学の研究を行い、コンピュータサイエンスの研究を行い、そしてアプリケーションとベンチマーキング形式の研究を行っています。
このスタックを構築していく中で、科学から産業科学的なユースケースの解決へと移行していきます。少し後で医薬品発見の例を挙げますが、材料設計と生産の機会についても考えてください。しかし、大規模な観点から、そして私たちが到達したいところは、量子コンピュータを AWS で古典的に高性能コンピューティングを使用するのと全く同じ方法で大規模なエンタープライズの問題に使用する方法です。
一部の企業は本当に先を見越してこれに投資を始めています。量子コンピューティングに投資し、そのユースケースと可能性がどこにあるのかを理解している本当のリーダーがいくつかあります。そのような企業の 1 つが JPMorgan Chase です。実は、明日別のブレークアウトセッションがあり、ぜひ参加していただきたいのですが、JPMorgan Chase とのセッションでは、過去 1 年間彼らと一緒に行ってきたエンドツーエンドのアプリケーション研究とベンチマーキング作業をどのように実行しているかについて詳しく説明します。
彼らのモチベーションは本当に明確です。つい最近まで JPMorgan Chase の量子コンピューティングプログラムを率いていた Marco Pistoia は、「企業が今この市場について何もしなければ、量子アドバンテージが現実になった時には、手遅れかもしれない」と言いました。これは本当に重要です。これは急速に進化している技術です。これは単に既存の HPC ワークロードから量子コンピューティングワークロードへのリフト・アンド・シフトではありません。
これらは複雑なアルゴリズムであり、複雑な問題です。量子とクラシカルのハイブリッドワークの実行方法や、ワークフローを一緒に実行する新しいアプローチを設計するために、いろいろと考える必要があります。エンタープライズレベルで量子コンピュートを採用している主要な組織は、今まさにこのことを考えています 。将来の潜在的な利点を見据えてのことです。
ここが私たちが彼らと一緒に進む道のりです。ユースケースに関する発見プロセスを通じて、量子コンピュータに適したワークロードの種類を特定するのを支援します。その後、量子コンピューティングアルゴリズムについて彼らと一緒に研究とベンチマークを行います。量子対量子で比較します。つまり、ある量子コンピューティングハードウェアシステムが別の量子コンピューティングハードウェアシステムとどのように比較されるかということです。また、量子とクラシカルを一緒に比較します。その問題に対する最良の利用可能なクラシカルアプローチが、量子コンピューティングアプローチとどのように一致するかということです。そして、ハイブリッドの機会を見ていきます。
異なるものを組み合わせて、AWS上の複数の異なるプラットフォーム全体にオーケストレーションしたらどうなるでしょうか。このスペースを探索することが、境界を押し広げることなのです。エンドツーエンドのコンピュートの可能性をどのようにして解き放つか、量子コンピュータを使ってクラシカルコンピュータをより高速にするにはどうするか。これが将来の本番アプリケーションの基礎を築くことになります。
これらすべてをまとめると、私たちはお客様に準備をしていただきたいのです。Amazon Braketがより大きくなり、容量が増え、複数のリージョンにスケーリングされるようになったとき、すぐにワークロードを本番環境に投入できるように準備していただきたいのです。昨年の re:Invent では、Quantum Embark というプログラムを立ち上げました。 Quantum Embark は、エンタープライズ顧客が量子コンピューティングを始めるためのエントリーポイントです。
何をすべきかはわかっているけれど、具体的に何をすべきかはよくわからないという場合、このプログラムはあなたのためのものです。これは12週間の固定価格、固定スコープのプログラムで、量子コンピューティングを始めるためのものであり、私たちのチームと一緒にさっきのスライドで説明したプロセスを進めていきます。ユースケースの発見、トレーニングと有効化を一緒に行い、その後、特定の問題に対する深い掘り下げを行います。
では、皆さんの組織から1つの問題を選んで、一緒に解決してみましょう。量子コンピューティングのアルゴリズムを書き出すプロセスを経て、古典的なアルゴリズムと比較し、Amazon Braket上の量子コンピュータに適合させ、量子対古典、量子対量子でベンチマークを取ります。このプロセスには約12週間かかります。
私たちは一緒にジョイントチームとして働きます。つまり、量子コンピューティングに関する私たちのソリューションアーキテクトと応用科学スペシャリスト、そして皆さんのチームが一緒になります。全体的な考え方は、ハイプなしで皆さんと経営幹部チームに実行可能な成果を提供できるということです。 量子コンピューティングについては、多くのハイプと興奮がありますし、それは当然のことですが、それを皆さんの特定の組織にとって現実的にするにはどうすればいいでしょうか。Quantum Embark プログラムはまさにそのためのものです。実行可能な成果を提供することで、量子コンピューティングがいつ、そしていつ皆さんのビジネスに影響を与えるのかを理解できるようにし、その後、会社全体のステークホルダーに対してそれがどこに向かっているのかを知らせ始めることができます。
もう少し深く掘り下げると、Advanced Solutions Lab という私たちのチームがあります。これは量子コンピューティングに関する長期的なR&D エンゲージメントを行うために顧客と直接関わるプロフェッショナルサービスチームです。 Advanced Solutions Lab の同僚である Martin Schutz は、明日のブレークアウトセッションで JP Morgan Chase と一緒にステージに上がり、まさにこのことについて話します。彼らは量子コンピューティングの複数の問題を見ている3年間のプログラムを実施していました。特定のデバイスの使用方法の最適化からコンパイル戦略、アプリケーションベンチマークまで、あらゆるレベルでです。
これは皆さんの特定のニーズに合わせてカスタムR&D エンゲージメントを設計する深いリサーチチームです。彼らは皆さんと一緒に、新しい量子コンピューティングアルゴリズムを開発・探索します。古典的なコンピュートハードウェア上で今日ビジネス価値を提供する機会を探しますが、最も重要なことは、量子コンピューティングが時間とともに成熟するにつれて、それを活用するための知識とIPを持つようにするために、その知的財産を生成することです。
ハイブリッド量子古典ワークロード：AstraZenecaとの薬剤設計における実証実験
では、量子コンピューティングが私たちの加速コンピュート全体のポートフォリオにとって何を意味するのかを見てみましょう。 AWS の高性能コンピュートサービスのユーザーであれば、量子コンピューティングはその全体的なランドスケープの中でどこに適合するのでしょうか。良いニュースは、ある意味では Amazon Braket と量子コンピューティングは AWS 上のコンピュートの単なる別のインスタンスであるということです。 それは単なる別の種類の加速コンピューティングです。私たちは CPU、GPU、そして Trainium や Inferentia のような他の加速プロセッサを持っています。量子コンピューティングは、その全体的なポートフォリオの中で単なる1つのコンピュータタイプです。
今年は、Amazon Braket を AWS の高性能コンピューティングサービスの別のインスタンスタイプとして統合するために、多くの作業を行ってきました。Parallel Compute Service、AWS Batch、Parallel Cluster などについてはご存知かもしれません。これらは古典的な HPC 向けのものです。もし皆さんが Formula One で、Ferrari で、計算流体力学をする必要があるなら、AWS でそのような大規模な産業規模の重い計算ワークロードを行うためにこれらのサービスを使用しています。EC2 に直接行ってインスタンスをスピンアップするわけではなく、これらのオーケストレーションツールを使用してそのような大規模な問題に対応しています。
Amazon Braket をそこに直接統合する方法を検討しています。高性能コンピューティングサービスに直接アクセスして、量子コンピューティングを含む複数の異なるタイプの加速コンピューティングインスタンスをスピンアップし、時間をかけてエンドツーエンドのワークフロー全体にわたってオーケストレーションできるようになるはずです。私たちはこれをシステムに統合するために多くの作業を行ってきており、今からお見せする例は、まさにそのフレームワークに基づいています。
AWS をコンピューティング、ネットワーキング、ストレージを備えたコアインフラストラクチャと考えてください。Amazon Braket は、時間をかけてそのコンピューティングを消費するための異なる能力を持つ別の形式のコンピューティングに過ぎません。古典的なインフラストラクチャでは、オンデマンド、キャパシティブロック、スポット、リザーブドインスタンスがあります。私たちは時間をかけて Amazon Braket に対してもまったく同じものを構築しています。現在、コンソールにログインして Amazon Braket にオンデマンドでアクセスでき、量子コンピュータを使用するための事前のコミットメントなしに使用した分だけを支払うことができます。または、来週の火曜日の午後 3 時にキャパシティブロックを予約して、特定のワークロードを実行することができます。
私たちは本当に量子コンピューティングを、AWS で大規模なワークロードを実行するために既に慣れているフレームワーク内の別のコンピュータとして考えています。 大規模なエンドツーエンドの産業規模のワークフローがどのようなものかを見てみましょう。これは高性能コンピューティングの顧客の一人にとって非常に典型的なワークフローです。彼らは創薬、計算流体力学、何らかのエンジニアリング分析、回路レイアウト、またはそのようなものをしているかもしれません。一番上にユーザーアクションプロセスがあり、それが実行計画に流れ込み、そこに何らかの I/O があり、異なるタイプのコンピューティングを処理するオーケストレーションレイヤーがあります。
しかし、この数値的な重い処理のすべては、数時間の作業、数週間の作業、または数ヶ月の作業である可能性があります。私たちはその間のあらゆるものを見ています。量子コンピューティングの考え方は、量子コンピュータに適した全体的なワークフローの一部をインターリーブできたらどうだろうか、 つまり、量子と古典を一緒に行っているが、ハイブリッドモダリティで行っているということです。エンドツーエンドのスピードアップを得ることができるでしょうか？大規模な高性能コンピューティングワークロードのエンドツーエンドの運用全体を削減して、顧客にとってより速い結果を得ることができ、うまくいけば、より低コストの結果も得ることができるでしょうか？
私たちはこれを実践に移す非常に初期段階にいます。今年の初めに一緒に取り組んだ AstraZeneca という素晴らしい顧客の例があります 。まさにこの種の問題を探索するためです。これは AstraZeneca、量子コンピューティングハードウェア企業の IonQ 、NVIDIA、そして AWS の間の共同プログラムでした。つまり、4つの企業が一緒に働いて、アルゴリズムの問題、オーケストレーションの問題を見ていて、それをエンドツーエンドのワークフローとして一緒に持ってきて、どのような結果が得られるかを見ていたわけです。
私たちが見ていた特定の問題は、遷移金属触媒という化学の問題でした。これは現代の医薬品設計で起こることの多くを支えており、世界中のすべての医薬品企業が日々のワークフローの一部として行っているものです。古典的なコンピューターでシミュレートするのが非常に難しいため、これは本当に厳しい計算問題です。これらの分子の複雑さが増すにつれて、それらの間の接続の量も指数関数的に増加し、シミュレートがますます難しくなります。しかし、これらを正確に、そして早期にシミュレートできれば、ウェットラボに行く前に、化学物質を混ぜて実際に何が起こるかを見る前に、新しい合成経路を特定できるのです。
私たちが見た特定の化学問題は、ニッケル触媒を使った酸化的付加と Suzuki-Miyaura カップリングでした 。ここでの考え方は、触媒プロセスを見ているということです。B 状態から BC 状態まで上がって、その後 C 状態まで下がります。これは私たちが乗り越える必要があるエネルギー障壁です。実世界の実際の化学で起こることをモデル化しています。触媒状態を通じてこのエネルギー障壁を越える量子力学的プロセスです。その障壁の高さは、この反応が実行されるかどうかを決定します。高すぎる場合、ウェットラボに行くと、望む分子として一緒に来ません。ですから、ラボに行く前に、その障壁の高さと最終状態がどうなるかを理解したいのです。
その問題を解くのは本当に大変です。これがそれの古典的なワークフローです 。アクティブスペースの計算から始めて、その後、試行波動関数と呼ばれるものがあります。これはこの全体的な状態の最も難しい部分の1つです。ここで量子結合がコンピューターによって理解されています。その後、古典的なシステムに引き継いで、いくつかの Monte Carlo 分析を実行し、最後に全体的なエネルギー状態を見つけます。しかし、このワークフローの1つの部分を量子コンピューティングアルゴリズムで置き換えることができることがわかりました 。
AstraZeneca、NVIDIA、IonQ、AWS が一緒に働いて、古典的、量子的、古典的というアプローチはどうだろうかと言いました。古典的なアルゴリズムを量子コンピューターにより適したものに適応させ、その後に起こる古典的なワークロードも適応させます。時間をかけてそれからより良い結果を得ることができるでしょうか？IonQ Forte-1 マシンで試行波動関数の準備を適応させることを見てみました 。これを実行した時点では、これは私たちが持っていた最新のデバイスでした。これらのシステムで実行されたことのある最大規模の量子コンピュートワークロードだと思われるものを実行しました。それらの分子をそのエネルギー状態遷移を通じて量子コンピューターに適合させ、その周りで大量のサンプリングを行いました。
その後、その結果を AWS Parallel Cluster を使用した古典的なポスト処理に移しました。これは当社のハイパフォーマンスコンピュートサービスの一つです。最終的なエネルギー状態を見つけるために Monte Carlo シミュレーションを実行しました。これを行うために大量のコンピュートを使用しました。NVIDIA の H100 インスタンスである 40 個の P5 EN インスタンスを使用して、数日間コンピュートを実行しました。
かなり大規模なワークロードでした。ここでのエンドツーエンドの状態は、量子と古典を一緒に実行した最大規模のエンドツーエンドワークロードだと考えています。そして結果は本当に有望です。
このチャートが示しているのは、x 軸はシステムサイズ、つまり分子のサイズ、私たちが見ている原子のサイズです。右側に行くほど、より大きな分子になります。y 軸は対数スケールでのランタイム（秒単位）です。つまり、そこに到達するまでにより多くの処理時間がかかります。ご覧いただいている破線は、これまでに得られた以前の最良の古典的な結果です。これらの分子がより大きくなるにつれて、以前の最良の古典的なシステムはそこの破線の中にありました。
実線は、このハイブリッドワークフローで古典的に生成できたものです。真ん中にある特定の実線上の点は、この特定の結果で、ちょうど真ん中にあります。実線上の実線の点と破線の最も低いレベルの間のギャップ、これが私たちが実行したこの処理サイクルの一部で得ることができたパフォーマンスの向上です。そしてそれは、そこで実行した処理サイクルの一部に対して 656 倍のスピードアップです。本当に重要な結果です。
さて、これは本番環境に投入できるようなものではありません。このシステムを動作させるために、私たちのシステムに多くのトリックを施す必要がありました。AWS上でハイブリッドワークロードを実行するためのオーケストレーションについて、私たちは多くのことを学ぶ必要がありました。そしてこれを実現するには、多くのコンピュートが必要でした。ですから、これを本番環境で毎日実行することはできません。また、コストについても検討していません。しかし、これらのシステムを構築していく中で、規模が大きくなるにつれて、ハイパフォーマンスコンピュート全体でより高度なオーケストレーションができるようになるにつれて、これらの分子がより大きくなるにつれて、顧客に提供できるパフォーマンスが大幅に向上することが期待できるという、多くの確信を得ることができます。
FeMoCoのような分子に外挿していくと、これは産業処理と窒素固定の問題に本当に重要なものであり、そして願わくば、最終的には肥料生産のようなものに対して、これらのシステムを本当に興味深い方法でモデル化することができるようになります。ですから、プレゼンテーションの最初にEricが言ったことを、皆さんに思い出させたいだけです 。今日のどのような量子コンピュータも、最良の古典的な代替手段よりも速く、安く、または正確に業界に関連した問題を解くことはできません。これは今でも真実です。私が前に示した例は、まだこれらの基準を満たしていません。しかし、それはそこへの足がかりです。
今日から始める量子コンピューティング：IP生成、サプライチェーン理解、ワークフォース構築
私たちは本当にこれがどこに向かっているのかを見ることができ、そしてそれについて多くの確信を持っています。これらのコンピュータがより大きくなるにつれて、より能力が高くなるにつれて、私たちはこれらのことをチェックオフすることができるようになります。より速くなることができ、より安くなることができ、最良の古典的な代替手段よりも正確にものごとを行うことができ、そして時間とともに本番環境でもそれを行うことができるようになります。では、今日あなたができることは何でしょうか？これについてどのようにアクションを起こすことができるでしょうか？さて、これは大手企業がやっていることです。彼らはIPを生成しています。彼らはこれらの量子コンピュータ上で実行されるアルゴリズムを生成しています。彼らはクラウドでそれを操作する方法についての知識を生成しています 。
そしてあなたもそれができます。あなたは私たちまたは私たちのパートナーネットワークと関わることができ、あなたのコンピュートソリューションに影響を与える知的財産ポートフォリオがどのようなものであるかを探索することができます。サプライチェーンに関わることができます。量子コンピュートハードウェア企業を理解し、ソフトウェアライブラリ、オープンソースコミュニティ、そこにあるパートナー、この分野に関わっている大学の研究者を理解しています。あなたのコンピュートがどこから来るのか、あなたのアルゴリズムがどこから来るのか、あなたのソフトウェアライブラリがどこから来るのかについて、深い理解を持つことです。これはパズルの重要な部分です。
そして最後に、ワークフォースを構築してください。あなたの組織内に、この技術を理解でき、あなたの特定の組織にとってそれを意味のあるものにでき、ニュースを読み始めることができ、それをあなたに関連する方法で処理でき、コンピュータがより能力が高くなるにつれて時間とともに迅速に対応できる人を何人か持ってください。そして私たちはあなたがそれを行うのを手助けするためにここにいます。AWS上の量子コンピュートで、あなたが関わることができるための多くのオプションが利用可能です 。
真ん中にあるのが Amazon Braket です。これは AWS 上で一般提供されている運用サービスです。私たちはこれを 5 年間運用してきました。今日の午後にでもクラウド上の量子コンピュータにアクセスすることができます。実は今週、一連のワークショップを開催しているので、これらのセッションの残りの期間を通じて、ワークショップの 1 つで量子コンピューティングを実際に体験することができます。他にもいくつかのオプションがあります。AWS Skill Builder でデジタルバッジが利用可能です。コースを進めて、それを通じてデジタルバッジを取得することができます。
Quantum Embark は、エンタープライズ顧客が量子コンピューティングに取り組むために、以前お話しした内容です。より深いプロジェクトを希望する場合は Advanced Solutions Lab があります。そして Amazon Braket Direct は、ハードウェアサプライヤーと直接協力するためのプログラムです。IonQ や Rigetti、AQT、QuEra、IQM などの特定の問題に取り組みたい場合は、このプログラムを通じて実施することができます。つまり、関わり方はたくさんあるということです。そして最後に、まとめとして、今週は量子コンピューティングに関するセッションがたくさんあります。これはその一部です。QR コードを通じて、量子コンピューティングに関するすべてのセッションが利用可能です。
ただし、スライドにはここに一部を掲載しているので、これをフォローアップして、もう少し深く掘り下げたい場合は、明日 JPMorgan Chase とのブレークアウトセッションにぜひご参加ください。金融セクターでのアプリケーションについて学べます。ハイブリッドコンピューティングについて、そして生成 AI を使用して量子コンピューティングソフトウェア開発を加速させる方法についての chalk talk もあります。そして最後に、Eric が以前お話しした hub についてもう少し詳しく説明します。これは国家計算リソースセンターについてのもので、それらとどのように統合しているかについてです。本日このセッションにご参加いただき、AWS での量子技術の取り組みについてもっと詳しく学んでいただけて嬉しいです。そして今後、Amazon Braket でお会いできることを期待しています。ありがとうございました。
※ こちらの記事は Amazon Bedrock を利用し、元動画の情報をできる限り維持しつつ自動で作成しています。
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