IBMは2026年7月30日、信頼性の高い量子的進展と同社が表現する成果を3本の研究論文が示したと発表した。量子コンピューターは、古典シミュレーション手法が破綻する領域で計算を実行し、結果の品質を検証する仕組みも組み込まれていた。研究では、ランダム回路サンプリングの検証、Floquetダイナミクスにおける量子現象の観測、比較対象となる信頼できる古典的回答が存在しない場合の計算プロセスの検証が扱われた。
これらの成果は、量子コンピューターが、単に検証が難しい出力を生成したかどうかではなく、実際に最良の古典的手法を超えたのかをめぐる継続的な議論の中で発表された。IBMによれば、量子的優位性の発表は比較を終わらせるものではなく、量子的優位性の候補を追跡し、利用可能な古典的手法と比較するQuantum Advantage Trackerを通じて、結果をさらなる検証に委ねるものだという。
ランダム回路サンプリングに組み込まれた検証
IBMとシカゴ大学の研究者による共同論文は、量子計算と古典シミュレーションの差を示す主要な方法の一つであるRandom Circuit Samplingの検証問題に焦点を当てた。Cross-Entropy Benchmarkingでは理想的な出力確率の計算が必要となるが、大規模な回路ではこの作業が極めて高コストになる可能性がある。そのため、これまでの実験では、より小規模または単純な回路に依存し、直接検査できない規模での性能を推定していた。
研究者らは、体系的な代替手法としてdoped Clifford samplingを提案した。これは、効率的に古典シミュレーションできるClifford回路に、古典的に効率よくシミュレーションできないTゲートを追加し、エラー検出に役立つ構造を維持する手法である。回路は、量子ビット全体に分散された補助量子ビットを使用し、回路を時間的に発展させるspacetime codeの中に組み込まれた。70個の論理量子ビットを含む実験では、整合性チェックに適合する実行結果を選択することで、実用的な実行率を維持しながら、ゲートエラーを実質的に約10分の1に低減できた。
この方法により、古典的に検証可能な参照回路に加え、シンドローム情報と論理エラー情報に基づいて、論理計算の精度に対する厳密な下限を導出できる。これにより、検証は単なる外部の統計指標に依存するのではなく、計算の枠組みそのものの一部となる。
先端シミュレーションの範囲を超える量子現象
別の研究では、QedmaがRIKENおよびBlueQubitと共同でFloquetダイナミクスを調査した。これは、相互作用する量子系が繰り返し加えられるエネルギーパルスにどのように応答するかを指す。最大74量子ビットに達する回路を用いて、研究者らは系の磁化を時間経過に沿って追跡し、RIKENが保有する世界最大級のスーパーコンピューターを用いた2つの先進的な古典シミュレーション手法には現れなかった持続的な振動を観測した。
実験の最も困難な領域では、2つの古典的手法の結果が異なり、一貫した回答を示さなかった一方、量子計算はダイナミクスの解を出し続けた。実験では、IBM Quantumシステム上でQedmaのQESEMプログラムを使用し、エラー緩和手法も適用した。また、実験の一部はQuantinuumのプラットフォームでも繰り返された。IBMは、独立した推定値と別のプラットフォームの結果が一致したことにより、観測された挙動が基礎となる物理を反映しているという確信が強まったと評価した。
回答ではなくプロセスを検証
Algorithmiqは、不均一な量子系における情報の伝播を追跡する量であるLoschmidt echo演算子を推定するアルゴリズムを開発した。実験には56量子ビットが含まれ、少なくとも3つの主要な古典シミュレーション研究グループが異なる予測を提示し、これらの予測が量子結果とも異なっていた領域に到達した。
利用できない古典的回答に依存する代わりに、研究者らは、異なるノイズ特性を持つ5台の量子コンピューターに相当する構成を通じて、同じエラー緩和手法を適用し、一貫した結果を得た。また、デバイスのノイズモデルが正確であれば、厳密なエラー緩和によって偏りのない推定値と定量的な誤差範囲を生成できることも示した。
現在Quantum Advantage Trackerに掲載されているその他の候補には、Q-CTRL、BlueQubit、ビルラ技術科学大学ビラニ校による研究も含まれている。IBMは、量子計算と古典計算の比較は継続し、これらの結果はさらなる検証に付されると強調している。