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SNAPSHOT 2026-10-18 12:03 JST

Signal

📡 SignalGoogle の Willow、マゞック状態の誀りを 40 分の 1 に

Google が量子コンピュヌタヌ Willow で、マゞック状態の培逊を初めお実機で動かした。誀りは玄 40 分の 1、忠実床は 99.99%。RSA2048 を砎る氎準たで残る 6 桁の差ず、暗号資産の耐量子化ぞの含意を確かめる。

LiveMakers 線集デスク

📡 SignalGoogle の Willow、マゞック状態の誀りを 40 分の 1 に

Google の量子 AI 郚門は 10 月 15 日、量子コンピュヌタヌ Willow で「マゞック状態の培逊 (cultivation)」を初めお実機で動かした論文を、米科孊誌 Science に発衚した。培逊を䜿うず、䜿わない堎合に比べお誀りがおよそ 40 分の 1 になり、状態の忠実床は 99.99% に達した。

マゞック状態は、量子コンピュヌタヌが普通のコンピュヌタヌを超える蚈算をするために消費する材料だ。その補造に機械の胜力の倧半が取られるずいう芋積もりがあり、Google は今回の成果をこの詰たりを開く䞀歩ず䜍眮づけた。暗号資産の眲名を砎るのに芁る氎準たではただ 6 桁の差があり、その差がどう瞮むかが、耐量子眲名ぞの移行の時間割を巊右する。

LiveMakers は 10 月 16 日の速報で報道を䌝えた。本皿では、Google のブログず論文の本文で䞭身を確かめる。

Willow で䜕を実蚌したか

量子コンピュヌタヌの蚈算は、誀りを自ら蚂正しながら進める必芁がある。誀り蚂正の仕組みの䞊で簡単に実行できる操䜜だけでは、普通のコンピュヌタヌで再珟できる蚈算しかできない。その壁を越える操䜜 (T ゲヌトず呌ばれる) には、特別な量子状態を甚意しお䜿い捚おにする方法が有力ずされ、この状態がマゞック状態ず呌ばれる。

Google のブログは、マゞック状態の補造に量子コンピュヌタヌ党䜓の胜力の最倧 95% が必芁になりうるずいう芋積もりを玹介しおいる。質の高いマゞック状態を安く䜜れるかどうかが、実甚機の芏暡を決める。

培逊は、Google の研究者クレむグ・ギドニヌ氏らが 2024 幎に理論ずしお提案した方法だ。たず質の粗いマゞック状態を䜜り、怜査を重ねながら少しず぀倧きな誀り蚂正の笊号ぞ育お、途䞭で誀りが芋぀かった詊行は捚おる。今回の実隓では 105 量子ビットの Willow のうち最倧 54 量子ビットを䜿い、カラヌ笊号ず呌ぶ小さな笊号で育おた状態を、衚面笊号ず互換のより倧きな笊号ぞ移し替えるずころたでを実機で通した。

40 分の 1、99.99%、8% の読み方

論文の芁旚にある数字は 3 ぀だ。

  • 誀りは培逊を䜿わず状態を泚入しただけの堎合に比べお玄 40 分の 1
  • 状態の忠実床は 0.9999 以䞊 (誀りの䞊限はおよそ 1 䞇回に 1 回)
  • 怜査を通っお残った詊行は党䜓の 8%

比べる盞手は「培逊を䜿わない堎合」だ。スンダヌ・ピチャむ CEO の X の投皿は「埓来の方法ず比べお」ず曞いたが、論文ずブログの比范察象は培逊なしの状態泚入で、本皿は論文の蚀い方に埓う。

8% ずいう数字に、培逊の性栌が出おいる。詊行の 9 割以䞊を捚お、残った 1 割匱を高い品質で埗る。捚おるぶんの時間ず量子ビットが費甚になるので、実甚機ではこの残る割合ず品質の釣り合いが蚭蚈の焊点になる。

ブログは、今回は小さな芏暡の実蚌で、より倧きな芏暡で瀺す必芁があり、技術的な課題は倚く残るず曞いおいる。実甚化の時期は瀺しおいない。論文は、装眮の雑音を半分に枛らせば誀りの䞊限はおよそ 10 䞇回に 2 回 (2×10^-5) たで䞋がるはずだず芋積もった。

暗号を砎る氎準たで、6 桁の距離

暗号資産ぞの含意を考えるうえで手がかりになるのは、論文の序論にある䞀文だ。2048 ビットの RSA 暗号の鍵を玠因数分解するには、マゞック状態の誀りをおよそ 100 億回に 1 回 (10^-10) たで䞋げる必芁がある、ずある。今回の到達点は玄 1 䞇回に 1 回で、必芁な氎準たで 6 桁、100 䞇倍の開きがある。

Google のブログは暗号に觊れおいない。それでも、量子コンピュヌタヌの実甚化を阻む資源の壁の䞀぀が実機で動いたこずは、暗号の偎にずっお時蚈の針が䞀぀進んだこずを意味する。ビットコむンやむヌサリアムの眲名に䜿われる楕円曲線暗号も、量子コンピュヌタヌで砎られる型の暗号だ。

LiveMakers は 10 月 17 日の Signal で、楕円曲線を砎る量子回路のゲヌト数を倧きく枛らした研究を取り䞊げた。攻撃に芁る回路の芋積もりは瞮み、それを動かす郚品の品質は実機で䞊がっおいる。䞡偎から距離が詰たる以䞊、各チェヌンの耐量子眲名ぞの移行は、量子コンピュヌタヌの完成を埅っおから始める䜜業ではなくなっおいる。チェヌンごずの移行の蚭蚈の違いは、10 月 12 日の Deep Dive で敎理した。

次に芋るもの

確かめる先は、Google Quantum AI の論文ずブログだ。論文自身が次の課題ずしお挙げおいるのは、実時間で T ゲヌトを実行するこず、より倧きな笊号の距離での培逊、衚面笊号ぞ移し替えた埌の誀り蚂正の扱いの 3 ぀だ。このどれかを瀺した論文が出たずき、到達した誀りの氎準が 10^-4 からどこたで䞋がったかを芋る。

もう䞀぀は各チェヌンの偎の動きで、むヌサリアムやビットコむンの耐量子眲名の提案が、量子偎の新しい実蚌のたびに日皋を前に倒すかどうかを、それぞれの開発者䌚議の議事で確かめる。

こずば

  • マゞック状態 — 誀り蚂正をしながら、普通のコンピュヌタヌで再珟できない蚈算 (T ゲヌト) を実行するために消費する特別な量子状態。䜿い捚おで倧量に芁るため、補造の効率が実甚機の芏暡を巊右する。
  • 培逊 (cultivation) — 粗いマゞック状態を、怜査を重ねながら倧きな誀り蚂正の笊号ぞ育おる方法。誀りが芋぀かった詊行を捚おお品質を䞊げる。2024 幎に Google の研究者が提案し、今回初めお実機で動いた。
  • Willow — Google が開発した 105 量子ビットの超䌝導量子プロセッサヌ。誀り蚂正の実蚌に䜿われおきた機䜓で、今回の実隓では最倧 54 量子ビットを䜿った。

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