「Google Quantum AIは、薬学、化学、および原子力エネルギーに関連する量子計算の応用を探るために3つのケーススタディを紹介します」(Google Quantum AIが、やくがく、かがく、およびげんしりょくエネルギーにかんれんするりょうしけいさんのおうようをさぐるためにみっつのけーすすたでぃをしょうかいします)

「Google Quantum AIによる量子計算応用の3つのケーススタディ：薬学、化学、原子力エネルギーに関連する事例紹介」(Google Quantum AIによるりょうしけいさんおうようのみっつのけーすすたでぃ：やくがく、かがく、げんしりょくエネルギーにかんれんするじれいしょうかい)

さまざまな産業は、量子コンピューティングの変革的な可能性を賞賛していますが、有限サイズの問題に対する応用の実用性は疑問の残るところです。Google Quantum AIの共同研究は、量子コンピュータが古典コンピュータを上回る問題を特定し、実用的な量子アルゴリズムを設計することを目指しています。最近の取り組みには以下のものがあります：

• 酵素化学の研究。
• リチウムイオンバッテリーの持続可能な代替手段の探索。
• 慣性収束融合実験用の材料モデリング。

実用的な量子コンピュータはまだ利用できませんが、彼らの取り組みは結果としてこれらの応用の効率的な量子アルゴリズムを実行するために必要なハードウェアの仕様を提供します。

Boehringer Ingelheimとコロンビア大学との共同研究により、Google Quantum AIは酵素ファミリーCytochrome P450の複雑な電子構造の理解における量子コンピューティングの応用を探索しました。これらの酵素は薬物代謝において重要な役割を果たしています。古典的な手法と量子的な手法を比較することで、彼らは量子コンピュータの高い精度がこの系統の複雑な化学を正確に解決するために不可欠であることを示しました。研究では、量子の利点は系統の大きさが大きくなるにつれてますます顕著になり、この問題において量子の利点を実現するために数百万個の物理的なキュービットが必要であることを示しました。

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リチウムイオンバッテリーはさまざまな応用に欠かせないものですが、しばしばコバルトに依存しており、環境上の懸念や倫理的な問題があります。研究者はコバルトの代替手段としてリチウムニッケル酸化物（LNO）を探求しました。LNOの特性を理解することが重要です。「Bloch軌道を用いた物質の耐故障性量子シミュレーション」と題された論文では、BASF、QSimulate、マクワリー大学との共同研究により、LNOのような周期的な原子構造に対する量子シミュレーション技術が開発されました。彼らの研究では、量子コンピュータがLNOのエネルギーを効率的に計算できることが分かりましたが、現時点では実用的ではないほどの量のキュビットが必要とされており、将来の改善に期待が寄せられています。

研究者は、極限条件下での慣性収束融合実験のための量子シミュレーションを探求しています。これは反応速度の計算に焦点を当てており、炉の効率にとって重要です。量子アルゴリズムは有望であり、リソース要件は以前の応用の間に位置づけられています。不確定性は残りますが、これは複雑なシステムのシミュレーションにおいて系統的なエラーを導入する平均場法に依存する古典的な代替手法よりも優れています。

研究者は物理系のシミュレーションに対するエラーコレクションされた量子コンピュータの将来的な具体的な応用を提示し、複雑な問題を解決する可能性を示しています。静的な基底状態の問題とは異なり、量子ダイナミクスは時間の経過に伴う量子システムの進化を伴います。共同研究により、量子アルゴリズムが効率と精度において近似的な古典的な計算を上回ることが明らかになりました。これらのアルゴリズムの開発は、エラーコレクションされた量子コンピュータの準備が整い、それらの能力についての誇張された主張を排除することを保証します。

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