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Microsoftの Majorana 1 量子チップと主要な量子チップの比較

Hafnium

  • 各社の量子プロセッサー（Microsoft Majorana 1、IBM Condor、Google Sycamore、Intel、Rigetti、IonQ、PsiQuantum など）は、キュービット数、アーキテクチャ、誤り訂正、材料、動作温度、制御システムなど多角的な観点で比較されている。

  • 例えば、Microsoftはトポロジカル保護による高耐障害性、IBMとGoogleは大規模超伝導アレイ、IonQは高忠実度と全接続性、IntelはCMOS技術による高スケール化、Rigettiはモジュラー統合、PsiQuantumはフォトニックによる超大規模性をそれぞれ強みとしている。

  • また、各企業は政府、産業、学術界との広範な連携を進め、異なる量子技術のパラダイムが将来的に補完し合うエコシステムの構築を目指している。

Microsoftの Majorana 1 を他の量子プロセッサーと比較するため、我々は優先順位に従って重要な要素を検討する：（1）キュービット数、（2）アーキテクチャ、（3）誤り訂正手法、（4）制御ソフトウェアとエコシステム、（5）材料、（6）動作温度、（7）低温要求、（8）主な利点、そして（9）業界との協力関係。以下に、概要と各要素ごとの詳細な比較を示す。

概要：キュービット数とアーキテクチャ

下記の表は、各システムのキュービット数および基本的なアーキテクチャのアプローチをまとめたものである：

$$
\begin{array}{|c|c|c|} \hline
\textbf{量子プロセッサー} & \textbf{キュービット数（種類）} & \textbf{アーキテクチャおよび技術} \\ \hline
\textbf{Microsoft Majorana 1} & \textbf{8} \text{ (トポロジカルキュービット)} & \text{トポロジカル超伝導性ナノワイヤーネットワーク（「トポロジカルコア」）を使用し、Majoranaゼロモードを\textit{「トポコンダクター」} 材料中で利用} \\ \hline
\textbf{IBM Condor} & \textbf{1,121} \text{ (超伝導キュービット)} & \text{超伝導トランスモンキュービット（ジョセフソン接合を用いる）を、2次元のヘビー・ヘックス格子に配置し、クロス共鳴2キュービットゲートと共に実装} \\ \hline
\textbf{Google Sycamore} & \textbf{53} \text{ (超伝導キュービット（Sycamoreプロセッサー）)} & \text{超伝導トランスモンキュービットを2次元グリッドに配置（各キュービットは4近傍と結合）。独自の「Sycamore」ゲートを使用して高い接続性を実現} \\ \hline
\textbf{Intel (Spin Qubits ＆ Horse Ridge)} & \textbf{12} \text{ (スピンキュービット)} & \text{シリコンスピンキュービットをCMOS互換チップ上に実装。Tunnel Fallsは線形量子ドットアレイで、制御はHorse Ridge低温制御SoCが支援} \\ \hline
\textbf{Rigetti Aspen-M} & \textbf{80} \text{ (超伝導キュービット（2×40チップ）)} & \text{超伝導トランスモンキュービットをマルチチップモジュールで実装。Aspen-Mは2枚の40キュービットチップを統合。新世代のAnkaaは84キュービット、Lyraシステム（4×84＝336キュービット）を計画} \\ \hline
\textbf{IonQ Forte (Trapped Ion)} & \textbf{36} \text{ (トラップドイオンキュービット)} & \text{トラップドイオンプロセッサーで、完全に接続されたキュービットを実現。Forteは線形RFトラップ内に36個のイオンを保持し、全キュービット間でクーロン結合を実現} \\ \hline
\textbf{PsiQuantum Photonic (Q1)} & \text{(プロトタイプ段階) – 数百万のフォトニックキュービットを目指す} & \text{フォトニック量子コンピューターで、単一光子がシリコンフォトニック回路を伝播。統合光子源、導波路、ビームスプリッター、単一光子検出器を用い、大規模エンタングル状態クラスターを生成。融合に基づく測定アーキテクチャにより耐障害性スケールアップを目指す} \\ \hline
\end{array}
$$

注: 上記に加え、Quantinuum (Honeywell) H2 は、現在 56キュービット（完全に接続された32イオンチェーン2本）を搭載する先進的なトラップドイオンシステムである (Quantinuum upgrades H2 quantum computer from 32 to 56 qubits - DCD) (Quantinuum upgrades H2 quantum computer from 32 to 56 qubits - DCD)。また、いくつかのスタートアップが新しい「量子チップ」の開発に取り組んでおり、例として ニュートラルアトムアレイ（Pasqal、QuEra、Atom Computingによる100〜300原子キュービット）、「キャット」キュービット（Alice&Bobの誤り耐性超伝導共鳴器キュービット (Quantum Computing Companies: A Full 2024 List))、および NVセンター ダイヤモンド プロセッサー（Quantum Brilliance、室温少数キュービットアクセラレーター）などがある。これらの新興プラットフォームは、後述する各カテゴリで言及されている。

キュービット数とスケーリングロードマップ

量子アーキテクチャの相違点

いくつかの類似点（例：複数が超伝導回路を用いる）があるものの、これらのプロセッサーは根本的に異なるアーキテクチャを持っている：

  • Majorana 1（トポロジカル超伝導体）: 革新的な新アーキテクチャで、Majoranaゼロモード をキュービットとして使用する。Microsoftは、半導体（ヒ素化インジウム）と超伝導体（アルミニウム）を組み合わせたハイブリッドナノワイヤーをエンジニアリングし、特定の条件下で トポロジカル超伝導状態 になる 「トポコンダクター」 材料を実現した (Microsoft unveils Majorana 1, the world’s first quantum processor powered by topological qubits - Microsoft Azure Quantum Blog)。この状態では、ワイヤー端部に現れるMajorana準粒子のペアが、電子の占有パリティとしてキュービットを符号化する。この トポロジカルコア 設計により、キュービットの情報は局所的ではなくワイヤー全体に分散して保存され、局所的な雑音に対して本質的に耐性を持つ。操作は、これらのMajoranaモードの「ブレイディング」または共同測定により行われ、アナログマイクロ波パルスではなく、電子的ゲーティング（「デジタル制御」）で実現される (Microsoft’s Majorana 1 chip carves new path for quantum computing - Source)。このアーキテクチャは非常にスケーラブルであることを意図しており、数百万個のナノワイヤーに基づくキュービットを密集した2次元アレイとしてチップ上にパターン化でき、トポロジカル保護により、システムサイズが拡大してもコヒーレンスが維持される。

  • IBM Condor（超伝導トランスモン）: 各キュービットが、チップ上の超伝導回路（ニオブまたはアルミニウムを用いたジョセフソン接合を備えた）として実装され、非線形LCオシレーターのように振る舞う。Condorは、1枚の2次元アレイに1,121個のトランスモンを配置する。IBMは、各キュービットがヘキサゴンタイルの中で最大3近傍に接続する ヘビー・ヘックス接続性 を採用しており、これによりクロストークが低減され、校正が容易になる。2キュービットゲートは、隣接するキュービットの周波数で駆動する クロス共鳴 マイクロ波ゲートにより実装される。Condorチップは、IBMが以前に発表した127キュービットおよび433キュービットチップを、キュービット密度を50%向上させる形で拡張し、さらに高密度のパッケージング（シリコンスルー配線やフレックス配線）を用いて、1台の希釈冷凍機内で1000個以上のキュービットの制御線を展開している (IBM Quantum System Two: the era of quantum utility is here | IBM Quantum Computing Blog)。

  • Google Sycamore（超伝導キュービット）: IBMと同様の物理キュービット（トランスモン）を採用するが、平面グリッド 上に配置される（初代Sycamoreは、各キュービットが4近傍と接続される2次元アレイで構成されていた）。Googleのキュービットは周波数可変であり、相互作用を選択的に活性化できる。シグネチャーゲートは、1つのキュービットの周波数を調整して隣接キュービットとの相互作用を引き起こす 制御位相ゲート であり、これが「Sycamoreゲート」と名付けられ、約12 nsでエンタングルメントを達成する。このSycamoreアーキテクチャは、ランダム回路サンプリングや量子誤り訂正の実験において、高い接続性を重視している。新しいGoogleチップは、誤り訂正のために高速低温電子回路などの追加制御機能を組み込んでいるが、基本的には 超伝導2次元アレイ アーキテクチャである。Googleは、オンチップカップラーやアイソレーターも用いてクロストークを低減し、2023年の実験では、単一チップ上で 101キュービットで距離7のサーフェスコード を実行した (Breaking The Surface: Google Demonstrates Error Correction Below Surface Code Threshold) (Breaking The Surface: Google Demonstrates Error Correction Below Surface Code Threshold)。

  • Intel スピンキュービット + Horse Ridge: Intelのアプローチは、CMOS互換プロセスを用いて シリコン量子ドット中の単一電子スピン をキュービットとして使用する点で異なる。Tunnel Fallsの12キュービット線形アレイでは、電子は量子ドットポテンシャル井戸に閉じ込められ、キュービット操作はマイクロ波パルス（電子スピン共鳴）と、隣接ドット間の交換相互作用によって行われる。これは、従来のチップと非常に類似した半導体量子ドットアーキテクチャであり、低温で動作する。Intelのアーキテクチャの重要な部分は、Horse Ridge 低温制御チップであり、数百本のワイヤーを室温電子回路へ引き込む代わりに、Horse Ridge（約4 Kで動作するカスタムCMOS無線周波数コントローラー）がキュービットに近接して制御信号を生成・多重化する (Quantum Computing Companies: A Full 2024 List)。この ミックスドシグナル量子SoC コンセプトは、配線のスケーラビリティの課題に対処している。アーキテクチャは、キュービットとコントローラーを同じスタックに配置することを目指しており、最終的にはキュービットと古典的読み出しを1チップに統合する可能性もある。スピンキュービットは非常に小さい（約50 nm）ため、均一性や接続性の課題が解決できれば、ウェーハ上に数百万個のキュービット統合が可能となる。現行デバイスは一次元アレイだが、計画としては誤り訂正に必要な2次元近傍結合を持つ量子ドットの2次元アレイへと拡張する予定である。

  • Rigetti Aspen / Ankaa（超伝導キュービット）: Rigettiのアーキテクチャも超伝導トランスモンをベースとしているが、いくつかの違いがある。Rigettiの初期のAspenチップは、キュービットの接続性を制御するために一部を省略した8×8グリッドのような 「タイル可能」 な格子を使用していた。彼らは、ゲート実装のために可変カップラーと可変キュービット周波数を用いる手法を採用している。特徴的なのは、マルチチップ統合 であり、Rigettiはワイヤーボンドやインターポーザーを用いてチップを連結する手法を開発し、2枚の40キュービットダイから80キュービットシステムを実現した (Rigetti announces 80 qubit processor, experiments with “qutrits”)。これは、IBMの単一ダイCondorとは異なり、各チップを管理可能なサイズに保ち、後に大規模なプロセッサに組み立てるという、モジュラー戦略を示唆している。Rigettiのキュービットは、マイクロ波ゲートや共鳴器読み出しなど、IBMやGoogleと類似の方法で動作・制御されるが、設計上の選択（例えば、比較的高速なネイティブゲート速度約60〜80 ns (Rigetti Computing Reports on Its Q3 2024 Financial Results - Quantum Computing Report))や ハイブリッドコンピューティング統合（量子チップと古典計算機の緊密な連携をRigettiのQCSプラットフォームで実現）が、そのアーキテクチャの精神を定義している。

  • IonQ および Quantinuum（トラップドイオン）: トラップドイオンプロセッサーは、全く異なるアーキテクチャ を持っており、キュービットは、電磁トラップに懸濁された個々の原子イオン（Ytterbium-171⁺ や バリウムイオンなど）である。IonQのアーキテクチャ（Forte）は、室温の超高真空チャンバー内に36個のイオンの線形チェーンとして構成されている (IonQ Renews Partnership with UAE's TII to Advance Quantum Research Using IonQ Forte)。ゲート操作はレーザーを用いて行われ、IonQは、新たに 音響光学偏向器（AOD） システムを導入して、任意の2イオンにレーザーパルスを照射し2キュービットゲートを実現し、全てのキュービット間で接続（イオンを動かすことなく任意のキュービット間でエンタングルメントを生成）を実現している (IonQ Renews Partnership with UAE's TII to Advance Quantum Research Using IonQ Forte)。これは本質的に、「完全に接続された」 キュービットレジスタであり、あるキュービットが他のどのキュービットともエンタングルできるという、大きな利点をもたらす。QuantinuumのH1/H2マシンは、モジュラーイオントラップ（QCCD）アーキテクチャ を採用しており、イオンはチップ上のトラップゾーン間で物理的にシャトル移動でき、並列ゲート操作や中間回路測定を可能にする。Quantinuumの H2 は、56個のイオンを分割・再配置可能なレーストラックトラップを備え、グローバルにイオンを移動させることで完全な接続性を実現 (Quantinuum upgrades H2 quantum computer from 32 to 56 qubits - DCD) (Quantinuum upgrades H2 quantum computer from 32 to 56 qubits - DCD)。IonQおよびQuantinuumはいずれも 原子物理学 に依拠しており、キュービットはイオンの超微細構造状態に保存され、レーザーが単一キュービット回転や2キュービットエンタングルゲート（例：Molmer–Sørensenゲート）を実行する。このアーキテクチャは、シリコンダイのサイズではなく、1トラップ内で制御可能なイオン数（通常は数十個）によって制限される。したがって、約50〜100キュービットを超えるスケールアップには、より大きなトラップ、光子によるネットワーク化、または別種のイオンの採用が必要となる。

  • PsiQuantum フォトニックアーキテクチャ: PsiQuantumの提案するマシンは、融合に基づく量子計算 スキームを実装するフォトニック回路のネットワークである (Blog: PsiQuantum partners with GLOBALFOUNDRIES to bring up Q1 quantum system — PsiQuantum)。基本コンポーネントは、単一光子源、光子同士をエンタングルさせる導波路回路（干渉計を介して）、および測定を行う 単一光子検出器 である。フォトニックキュービットは、通常、特定のモード内の単一光子として符号化される（例：デュアルレール符号化）。光子を長時間保持するのではなく、PsiQuantumのアーキテクチャは、エンタングルされた光子クラスター（クラスター状態）を連続的に生成し、その後、適応測定（融合操作）を行って論理ゲートを実現する、測定に基づく量子計算 アーキテクチャである。このアプローチは、論理操作ごとに数千の光子を生成・干渉させる大規模並列処理を要求するため、実用的な動作には数百万の物理フォトニックキュービットが必要となる (Blog: PsiQuantum partners with GLOBALFOUNDRIES to bring up Q1 quantum system — PsiQuantum) (Blog: PsiQuantum partners with GLOBALFOUNDRIES to bring up Q1 quantum system — PsiQuantum)。本質的には、このアーキテクチャは測定に基づく量子計算である。このアプローチは大規模並列処理を要求するため、膨大な数の物理キュービット（光子）を用いて有用な計算を行う必要があるとされる (Microsoft unveils Majorana 1, the world’s first quantum processor powered by topological qubits - Microsoft Azure Quantum Blog)。すなわち、アーキテクチャはモジュラーで光ファイバーで接続されたものであり、測定駆動のゲートにより再構成可能で耐障害性のある量子コンピューターを実現する。

誤り訂正手法と耐障害性

耐障害性量子計算 の実現はこれらすべてのプロジェクトの最終目標であるが、その誤り訂正（QEC）アプローチはアーキテクチャごとに異なる：

  • Majorana 1（Microsoft） – ハードウェアレベルの誤り保護: Majorana 1のトポロジカルキュービットは本質的により安定しており、Majoranaペアのパリティに量子情報を保存することで局所的な外乱がキュービットを容易に反転させない。この 組み込み誤り耐性 により、従来のキュービットと同じ論理誤り率を達成するために必要な物理キュービット数が約10倍少なくなる (Microsoft’s Majorana 1 chip carves new path for quantum computing - Source)。Microsoftは、自社のトポロジカルキュービットに最適化されたカスタムQECコードを開発しており (Microsoft unveils Majorana 1, the world’s first quantum processor powered by topological qubits - Microsoft Azure Quantum Blog)。おそらく、彼らはサーフェスコードまたはトポロジカルコードの形を用いるが、Majoranaキュービットの安定性のおかげで誤り訂正が簡素化される。Microsoftの最近の実験では、8キュービットアレイを用いて2つの論理キュービット上で量子誤り検出を実証しており、基本的なパリティチェックが可能であることが示された (Microsoft unveils Majorana 1, the world’s first quantum processor powered by topological qubits - Microsoft Azure Quantum Blog)。長期計画としては、DARPAの支援を受け、数年以内にトポロジカルキュービットによる耐障害性プロトタイプを構築することが示唆されており、これはハードウェアで保護されたキュービットにQECを迅速に積み重ねる自信の表れである。

  • IBM Condor（および将来のIBM） – サーフェスコードおよびQLDPCコード: IBMは、超伝導キュービット上でサーフェスコードを実験してきた先駆者である。彼らは小規模な距離3のサーフェスコードを実証し、127キュービットのEagleなどのデバイスで論理誤りを検出した。また、IBMはサーフェスコードよりも効率的だが高い接続性を要求するQuantum Low-Density Parity Check (Q-LDPC) コードにも取り組んでいる (IBM Continues Its Progress Towards Creating Useful Quantum Computing Systems - Quantum Computing Report)。実際、IBMは、重ヘキサゴンに触発されたLDPCコードに関する2023年のNature論文を発表しており、各キュービットが6近傍に接続できるように設計された将来のチップを構想している（重ヘキサゴンでは3近傍であった）。現時点では、Condor自体は、短期的な量子実用性を達成するため、ゼロノイズ外挿や確率的誤りキャンセルといった誤り緩和技術を用いる可能性が高い (IBM Quantum System Two: the era of quantum utility is here | IBM Quantum Computing Blog) (IBM Continues Its Progress Towards Creating Useful Quantum Computing Systems - Quantum Computing Report)。しかし、耐障害性に向けた道筋として、IBMは小規模モジュール（例えば、より高忠実度の133キュービットHeron）で複数回の誤り訂正実験を計画しており、2025年以降に論理キュービットの誤り抑制を実現し、2030年代には大規模耐障害システムへとスケールアップすることを目指している。要するに、IBMの誤り訂正手法は、初期はサーフェスコードの原則に基づき、ハードウェアの接続性と品質が向上すれば、より効率的なコード（LDPCなど）へと進化する。また、IBMはリアルタイム古典処理を統合し、数マイクロ秒以内に誤りデコードを行う制御システムを構築しており、これはQECに不可欠な動的回路を可能にする。

  • Google Sycamore（Quantum AI） – サーフェスコード閾値の押し上げ: Googleは、物理キュービットよりも低い誤り率で論理キュービットを実証することで大きなマイルストーンを達成し、話題となった。2023年、Quantum AIチームは、距離5および距離7のサーフェスコードを用い、論理キュービットの誤り率が単一物理キュービットの誤り率を下回るという誤り訂正のブレイクイーブンポイントを達成した (Breaking The Surface: Google Demonstrates Error Correction Below Surface Code Threshold)。具体的には、最大101個の物理キュービットを用いて、1サイクルあたり0.143%の論理誤り率を達成し、コードサイズが大きくなるにつれて指数関数的に誤りが抑制されることを示した (Breaking The Surface: Google Demonstrates Error Correction Below Surface Code Threshold) (Breaking The Surface: Google Demonstrates Error Correction Below Surface Code Threshold)。Googleは、2次元グリッドというキュービット配置の特性からサーフェスコードを採用し、高速リアルタイムデコーダーで誤りをオンザフライに訂正できる仕組みを構築している (Breaking The Surface: Google Demonstrates Error Correction Below Surface Code Threshold)。彼らは、数百万回に及ぶQECサイクルをシステム内で維持できることも示しており、物理ゲート誤り率が約0.1〜0.2%であることから、このアプローチを正当化している。Googleの最終目標は、耐障害性論理キュービット を実現し、実際のアルゴリズムで使用することである。彼らは他のコードへの切り替えは発表しておらず、サーフェスコード戦略 を堅持する計画である。

  • Intel（スピンキュービット） – 誤り訂正の見通し: Intelのスピンキュービットは、QECの初期段階にあり、現時点ではシングルおよび2キュービットの忠実度向上と基本アルゴリズムの実証に注力している。しかし、スピンキュービットは（核スピンメモリで数秒、シリコン電子スピンでは100μs以上と報告される）非常に長いコヒーレンス時間と高速なゲートを持つ可能性があり、将来的な誤り訂正に有利となる可能性がある。Intelのアプローチは、2次元ドットアレイ上でサーフェスコードまたはLDPCコードを使用することになるだろう。大きな利点は小型であることで、キュービット間の距離が数十ナノメートル程度であるため、たとえ大きなコード（距離7、9など）であっても非常に小さな面積に収まるため、配線長やレイテンシが最小限に抑えられる。IntelおよびQuTechなどの研究者は、既にスピンキュービットを用いた簡単な誤り訂正原始操作（例：ビット反転コードのための3スピンエンタングル状態）を実験室で実証しているが、まだ大規模な実験には至っていない。Intelは、将来的に高速誤りデコードのために古典的コプロセッサ（例えば、ニューロモルフィックチップLoihi）を活用する計画を示しており、制御スタック内でリアルタイムのQECサポートを計画している。また、材料による誤り抑制（例：同位体精製シリコン（Si-28）によって核スピン雑音を除去し、スピンキュービットの脱位相を低減する）も重要な要素である。まとめると、Intelの量子ハードウェアで大規模なQEC実験はまだ行われていないが、十分なキュービット数と忠実度が得られた際に、標準的な誤り訂正コードを実装するための基盤（高品質なキュービット、低温制御の統合、古典的支援）を整えている。

  • Rigetti – 短期的な誤り緩和と協働的QEC: 小規模な企業であるRigettiは、論理キュービットの実証はまだ行っていないが、NISQ時代のチップで可能な限りの性能を引き出すため、誤り緩和 技術（読み出し誤り訂正、パラメトリックゲート最適化など）に注力している。しかし、Rigettiは、英国のRiverlaneなどのソフトウェア企業と協力して、リアルタイムの量子誤り訂正実験を行うなど、協働的QEC研究 にも取り組んでいる (Rigetti Computing Reports on Its Q3 2024 Financial Results - Quantum Computing Report)。これは、8または16キュービットのサブセット上で、リピートコードや小規模安定化コードの実証を含む可能性がある。RigettiのAnkaaチップは、改善された忠実度（約98〜99%の2キュービットゲート）を持ち、誤り訂正が現実的な領域に達し始めている。将来的には、84キュービットチップ上でサーフェスコードやBacon-Shorコードなどを試みる可能性がある（忠実度が99%を超えた場合）。また、マルチチップアプローチはモジュラー誤り訂正を示唆しており、各チップがサーフェスコードパッチを実行し、それらを連結して論理キュービットを構成することも考えられる（これは推測である）。現時点では、Rigettiは物理キュービットの品質向上（2025年までに2キュービット忠実度を99.5%にすることを目指す）を強調しており、その後、誤り訂正がはるかに実現可能になると考えている。要するに、Rigettiは小規模なQECの基本ルーチンを実装し、ハードウェアが大規模なコードをサポートできるようになったときに備えている。

  • IonQ / トラップドイオン: トラップドイオンは、シングルキュービットで99.9%以上、2キュービットで約99.5%と、業界でも最高クラスのゲート忠実度を持ち、完全な接続性を備えているため、誤り訂正に非常に適している。IonQや他のグループは、理論上、少数のイオンで小規模なQECコード（例：リピートコード、Bacon-Shor、さらには小規模な[[7,1,3]]量子誤り訂正コード）を実装可能であると実証している。IonQは公開された論理キュービットの実証はまだ行っていないが、彼らの「アルゴリズミックキュービット」への注力は、物理キュービットを校正および誤り緩和によって効果的な論理ユニットに束ねていることを意味する。#AQメトリックが成長するにつれて、内部的な誤り抑制の一形態（厳密なQECではなく、実用的な改善）が達成される。最終的には、複数のチェーンを接続して耐障害性のイオンコンピューティングを実現することが計画されている。既知の課題としては、サーフェスコードが完全に接続されたイオンネットワークには直接適さない点が挙げられるが、Bacon-Shorやカラ—コードなど、全ての接続性を活用できる他のコードも検討される可能性がある。IonQは、特定のタスクに対する誤り緩和のために、量子回路の蒸留技術を用いる可能性も示唆しており、例えばマジック状態蒸留に必要な大規模なエンタングルメント操作を接続性の高さから実現する。また、誤り訂正された量子メモリとして、イオンの極めて長いコヒーレンス時間を活かし、物理的な誤り訂正サイクルを減らすことができる。Quantinuumは、すでに[[7,1,3]]カラ—コードを用いた論理量子テレポーテーションおよび論理キュービット間のエンタングル操作を実証しており、トラップドイオンがQECに適していることを示している。まとめると、トラップドイオンプラットフォームは、閾値に近い忠実度と約50キュービット程度の規模で、完全に誤り訂正された論理キュービットの実証が近いと予測される。IonQの現行戦略は、誤り回避（高忠実度）と全接続回路の最小化 を強調しており、直ちに大規模なQECを実装するのではなく、将来的なステップとして位置付けられている（特に、バリウムイオンシステムの導入により、より安定した誤り訂正が可能になると予想される (IonQ Honored in 2023 Deloitte Technology Fast 500™ List of the ...))。

  • PsiQuantum（フォトニック） – 融合に基づく耐障害性: PsiQuantumのアプローチ全体は誤り訂正を前提としている。彼らは、有用なアルゴリズムを実行するためには数十億のゲート操作が必要であり、莫大なオーバーヘッドを伴う量子誤り訂正のみがその実現の道であると認識している (Blog: PsiQuantum partners with GLOBALFOUNDRIES to bring up Q1 quantum system — PsiQuantum)。彼らのアーキテクチャは、特定の誤り訂正スキーム、すなわち融合に基づく量子計算（FBQC）を中心に設計されている。FBQCでは、多くの小さなエンタングル資源状態が融合（ビームスプリッターによる干渉および光子測定を通じて）され、大規模なクラスター状態が構築され、誤り訂正コードが実現される。PsiQuantumは、例えば6リングトーリックコードのような小規模論理キュービットコードを何度も融合させ、大規模な耐障害クラスターを形成することを提案している。具体的なコードは明示されていないが、おそらくフォトニックグラフ状態によって実装されたトポロジカルコードの一形態であると考えられる。彼らは、フォトニック耐障害性のオーバーヘッド効率を向上させる画期的なアーキテクチャを2022年後半に発表しており、2光子の融合成功率が確率的であるため、多数の冗長性（多数のフォトニックモード）を用いて論理操作が高い確率で成功するように設計されている。目標論理誤り率は非常に低く（10^-15程度）、長いアルゴリズムを実行するために必要とされる。実際には、近い将来、小規模な光子で符号化された論理キュービットのプロトタイプを実証する可能性があり、例えば物理光子寿命よりも長く生存するリピートコード化されたフォトニックキュービットの生成が考えられる。重要な点は、PsiQuantumは小規模でノイズの多い量子コンピューターの構築には興味を示さず、むしろ耐障害性設計を直接目指していることである。DARPA（US2QCプログラム）とのパートナーシップは、実用規模の耐障害量子コンピューター設計を検証するためのものである (DARPA selects two discrete utility-scale quantum computing ...) (Utility-Scale Quantum Program Advances Toward Prototyping)。従って、彼らの誤り訂正手法は、フォトニック融合を用いたトポロジカルクラスター状態誤り訂正と表現でき、固体量子キュービットにおけるサーフェスコードとは大きく異なるが、最終的な目的は信頼性の高い論理キュービットの実現である。

制御ソフトウェア、ドライバー、およびエコシステム

これらの各量子チップには、堅牢なソフトウェア／制御スタックおよびエコシステムが組み合わされており、これはデバイスの操作およびユーザーがデバイスをプログラムするために極めて重要である：

  • Microsoft（Majorana 1） – Azure Quantum スタック: Microsoftは、Azure Quantum クラウドサービスを提供しており、自社の量子ハードウェアをパートナーのハードウェアとともにホストする。高水準言語から制御まで、完全なソフトウェアスタックを持っている。主要コンポーネントには、Microsoftの高水準量子プログラミング言語 Q# (Q-sharp) や、Visual Studio、Python、Jupyterノートブックと統合された QDK (Quantum Development Kit) が含まれる。これにより、シミュレータ上または実際のハードウェア上で実行するかに関わらず、開発者はアルゴリズムを書くことができる。Majoranaキュービットの制御には、Microsoftはデジタル制御を強調しており、新しい測定に基づくアプローチは、キュービットを古典電子回路で制御することで、複雑なアナログ信号生成を簡素化する (Microsoft’s Majorana 1 chip carves new path for quantum computing - Source)。ただし、Majorana 1チップは、電圧や電流を印加し、キュービット状態を読み出すために古典的低温制御システムを必要とする（おそらく4 K段階の低雑音増幅器を用いる）。Microsoftはこの統合に深い専門知識を有しており、過去の研究でProject Cryoと呼ばれる低温制御プラットフォームを先駆けて構築している。ユーザー側では、Microsoftのエコシステムは非常にオープンであり、Azure QuantumはQiskit、Cirq、その他のフレームワークもQIR（Quantum Intermediate Representation）経由でサポートしている。したがって、Majoranaハードウェアがオンラインになれば、開発者はAzureのQuantum Machine images、Jupyterなどの馴染みのあるツールを通じてアクセスできる。また、Microsoftの制御ソフトウェアは、誤り訂正のための高度なランタイムを含み、カスタムコンパイラやキュービット仮想化層を構築している（QuantinuumがH2ハードウェア上で「QEC as a service」コンセプトを提供していることに示される） (Microsoft’s Majorana 1 chip carves new path for quantum computing - Source)。まとめると、Microsoftの制御／ソフトウェアスタックは、ユーザー向けのQ#やAzureクラウド統合から、ハードウェアレベルの新規トポロジカルキュービットドライバーまで、全体的に包括的であり、パートナーシップ（例：QuantinuumやAtom Computingとの協業）により、今日のキュービット実験結果をソフトウェアに反映させている。

  • IBM Condor – Qiskit と Quantum System One: IBMのエコシステムは最も成熟している。開発者は、PythonベースのオープンソースSDK Qiskit を用いてIBMの量子チップをプログラムし、回路構成から実行までを一貫して行う。さらに、IBMは Qiskit Runtime や柔軟な Quantum Serverless モデルを導入し、量子ハードウェアに近い位置でハイブリッドアルゴリズムを実行している。IBMの超伝導キュービットの制御電子回路は、自社またはパートナーと共に開発され、室温マイクロ波電子回路（任意波形発生器、マイクロ波源、フィードバック用FPGA）と接続され、希釈冷凍機と連携している。IBM Quantum System One/Two は、冷凍機、制御ハードウェア、ソフトウェアを一体化したターンキーシステムである。例えば、IBM Quantum System Two（Condor搭載予定）は、複数のチップを収容可能な新たなモジュラー低温セットアップを備え、1000本以上のRFラインを配線する高密度配線システムを採用している (IBM Quantum System Two: the era of quantum utility is here | IBM Quantum Computing Blog)。IBMの制御ソフトウェアは、動的回路（中間回路測定および条件付き操作）を可能にするパルス制御モジュール（Qiskit Pulse）や、毎日自動校正を行うキャリブレーションルーチン（Qubit Calibration Framework）を含む。IBMのエコシステムは、45万人以上のQiskitユーザーやIBM Quantum Networkによる産業・学術パートナーによって補完され、これらのパートナーは新チップ（Condorなど）への早期アクセスや共同ソフトウェア開発を行っている。要するに、IBMは包括的でクラウドベースのプラットフォームを提供し、Qiskitがソフトウェア面を牽引し、カスタムASIC多重化器などを用いた先進的マイクロ波制御ハードウェアが物理キュービットを管理している。

  • Google Sycamore – Cirq と Quantum Computing Service: Googleは量子プログラミングのために Cirq フレームワークを提供しており、これは近未来実験向けに最適化されたPythonライブラリである。Cirqは低レベルの制御を可能にし、必要に応じてパルススケジューリングやゲートキャリブレーションを定義できる。高レベルなアルゴリズム開発のため、GoogleはOpenFermion（化学向け）やTensorFlow Quantum（ハイブリッドMLモデル）との統合も行っている。しかし、IBMとは異なり、Googleのデバイスは一般公開されず、選ばれたパートナーやクラウド上のGoogle Quantum Computing Service（QCS）を通じて研究者に提供される。Googleの制御スタックは、性能最適化のために、UC Santa Barbaraと共同開発されたカスタム電子回路（高速フィードバックとキャリブレーション用）など、専用電子回路を多用している。Googleの量子データセンター（Santa Barbara）では、ユーザーの回路がCirqなどのフレームワークを通じて投入され、キューに乗せられてプロセッサ上で実行される**「Quantum API」** サービスが提供されている。また、Googleは特定のマイルストーン実験に焦点を当てており、例えば低温FPGAで動作するリアルタイムデコーダーや、ゲートキャリブレーション最適化アルゴリズムなど、目的に応じた専用コンポーネントを構築している。全体として、Googleの環境はやや閉鎖的であるが、研究者向けには非常に研究志向であり、Cirqは詳細な制御を可能にし、選ばれたAPI経由で専門家に提供される。

  • Intel – 低温と統合された従来型制御: Intelの量子プログラムは、同社の古典ハードウェアの専門知識を活かしており、制御ソリューションの多くを自社で構築している。Horse Ridge はそのハイライトで、Intelの22nm FinFET技術を用いて実装された低温RFコントローラーチップであり、約4 Kでスピンキュービットを制御するためのマイクロ波パルスを生成し、多数のキュービットに信号を多重化する。この技術により、希釈冷凍機への同軸線の本数が大幅に削減される。実際、Horse Ridgeは単一キュービット回転と2キュービット（交換）操作の両方に対して無線周波数パルスを生成し、RFリフレクトメトリーでキュービットの読み出しを行う。Intelは、Horse Ridge（4 K）をさらに、信号処理用の室温のカスタム電子回路とペアリングしている。Intel側のソフトウェアは、現時点ではQiskitやCirqほど成熟していないが、研究パートナー向けに開発キット（例：Tunnel Fallsチップにシーケンスを送るPython API）を提供している。また、Intelは従来の実験室用ソフトウェア（例：QCoDeSやZurich InstrumentsのLabOne）も利用しているが、将来的には量子制御を既存の古典設計フローに統合することが期待される。Intelは、キュービット上に古典制御を集積する「キュービットはその上、古典はその直下に」という3Dスタック方式を示唆しており、ユーザー向けにはAzure Quantumのプログラムを通じてSpin Qubitチップへのアクセスを提供している。さらに、IntelのoneAPI イニシアチブは、量子を含むCPU/GPU/FPGAの統合ソフトウェアスタックへ最終的に拡張される可能性がある。加えて、IntelはQuTech（オランダ） と協力しており、彼らの制御ソフトウェアは学術スタイルで共同開発される場合がある（QuTechは実験制御用のQuantify フレームワークを持つ）。まとめると、Intelの制御アプローチは、チップレベルでの配線／制御の問題解決に重点を置いたハードウェア中心の統合であり、ソフトウェアツールセットはクラウドプロバイダーや研究機関とのパートナーシップの中で進化している。

  • Rigetti – Quil とハイブリッドクラウドサービス: Rigettiのソフトウェアエコシステムは、ハイブリッド量子古典計算の先駆者であり、量子命令言語である Quil を開発した。Quilは、量子ゲートとともにif/elseやループなどの古典論理フローを組み合わせることができ、VQEやQAOAのようなNISQアルゴリズムに適している。これは、RigettiのQuilベースのコンパイラおよび Rigetti Quantum Cloud Services (QCS) プラットフォームによって実現される。QCS（およびAmazon Braketとの統合を通じて）を利用して、ユーザーはAspenプロセッサー上でプログラムを実行できる。Rigettiは、Python API（PyQuil）や、アルゴリズム向けライブラリ（例：Grove）などのスイートも提供しており、自社の量子仮想マシンやノイズシミュレーターもオープンソースとして公開している。ドライバー側では、Rigettiは自社の制御電子回路（希釈冷凍機内に設置されたカスタムマイクロ波ボード）を開発しており、モジュラーFPGA制御システムによりパルスの読み書きと高速読み出し処理を行っている。Rigettiの制御スタックは、比較的高速なゲート実行（2キュービットゲートが60〜80 nsと高速）をサポートしており (Rigetti Computing Reports on Its Q3 2024 Financial Results - Quantum Computing Report)、さらに最近、リアルタイム誤り訂正やフィードフォワードを行うアクティブフィードバックの実装にも着手している。Rigettiは、STRANGeworksなどとのパートナーシップを通じ、様々なソフトウェアフロントエンド経由で自社システムへのアクセスを可能にしている。また、DARPAの量子ネットワーキングプログラムやベンチマークプロジェクトにも参加しており、全体として、チップ設計からクラウドAPIまで各層を自社で管理するフルスタックアプローチを強調している。

  • IonQ – クラウド統合と自動校正: IonQは、トラップドイオンシステムを主要クラウドプラットフォーム（Amazon Braket、Microsoft Azure Quantum、Google Cloud）で利用可能にしている。これにより、ユーザーは標準フレームワーク（QiskitやCirqなど）を用いてIonQデバイスをプログラムできる（IonQはバックエンドまたはサービスプラグインを提供）。IonQ独自のAPIも存在し、共通の量子回路フォーマットにも対応している。IonQの制御ソフトウェアの特徴は、ゲートを実際のレーザー操作にマッピングする方法にあり、IonQのコンパイラは全接続性を活かしてゲートスケジューリングを最適化し、アイドル状態のキュービットを最小化し、並列の単一キュービット回転を自由に使用できる。トラップドイオンゲートは任意のペア間でエンタングルメントを実現できるため、接続性のためにSWAPゲートを挿入する必要がなくなるという、超伝導方式に比べた大きな簡素化がなされる。IonQは、レーザー周波数、振幅、位相を日々自動校正し、性能を維持するために多くの自動化を実装している。例えば、任意の2イオンにレーザービームを照射するための音響光学偏向器は、正確な波形発生器によって駆動され、コンパイラはゲートシーケンスをAODの周波数およびタイミングに変換する。さらに、IonQは、「アルゴリズミックキュービット」(#AQ) という、ランダム回路を多数実行して得られる実効計算キュービット数のメトリックを導入しており、これは古典側での性能評価の一例である (IonQ Achieves New Performance Milestone of 29 Algorithmic Qubits ...)。エコシステム面では、IonQは様々な量子機械学習や化学のスタートアップと協力しており、AWS、Azureなどのハイブリッドジョブワークフローに組み込まれる形で、クラウドアクセスを実現している。要するに、IonQの制御エコシステムは、クラウドアクセス可能で、アナログなイオン物理学をユーザーから抽象化する重いバックエンド自動化 によって特徴付けられる。

  • Quantinuum (Honeywell) – TKET と先進機能: Quantinuum（HoneywellとCambridge Quantumの合併企業）は、ハードウェアとソフトウェアの両面で強固な統合を実現している。彼らは、ハードウェアに依存せず、特に自社のイオントラップ向けに調整された高性能コンパイラおよびライブラリ群である TKET ソフトウェアスタックを提供している。TKETは、IBMやIonQなど他社のシステムもターゲットにできるが、当然ながらQuantinuum自身のH1/H2システムで最適な動作を示す。Hシリーズイオントラップの制御は、中間回路測定とキュービットの再利用 を可能にしており、例えば、H1は一部のイオンを測定しリセットして同一アルゴリズム内で再利用できる。この機能は、迅速な電子回路と慎重なトラップ設計によって実現されている。彼らの制御システムは、低温イオントラップ（約10 Kに冷却）と、レーザー照射用の音響光学・電気光学変調器のシステムを用いる。さらに、Quantinuumは、Azure Quantumを通じて、同じAzureインターフェースで自社ハードウェアにアクセスできるクラウドアクセスも提供している。最近では、32キュービットのH2上でAzureのQECツールキットを用いて、信頼性の向上した4つの「仮想」論理キュービットを生成することに成功した (Quantinuum upgrades H2 quantum computer from 32 to 56 qubits - DCD)。これにより、ソフトウェアとハードウェアのシナジーが示されている。エコシステム全体として、Quantinuumは、誤り緩和ライブラリ、コンパイラ（TKET）、ファームウェアからクラウドサービスまで、垂直統合されたスタック を提供しており、暗号化応用などの特定プリミティブもサポートしている。

  • PsiQuantum – クラシカル・コ・デザインとシミュレーション: PsiQuantumはまだデバイスを展開していないため、彼らの「ソフトウェアスタック」は主にマシン設計に関するものである。彼らは、フォトニック融合に基づく論理のシミュレーションにおいて、世界最先端の量子誤り訂正シミュレーターを、巨大な古典クラスター上で実行していると考えられる。古典ソフトウェアを用いて、フォトニック回路のレイアウトや融合・測定のスケジュールを決定している。ハードウェア制御面では、フォトニック量子コンピューターの制御は、レーザーパルス制御、位相安定化、検出タイミング が関与する。PsiQuantumは、オンチップ光子の放出をタイミングよく制御し、干渉計後に光子をキャッチする高速検出器の調整のため、FPGAまたはASICベースのコントローラーが必要となる。検出器は電気パルスを出力し、これをリアルタイムで古典的な0/1の測定結果に処理する必要があるため、フィードフォワードが求められる。これは、各フォトニックモジュール間で分散する非常に高速な古典制御システムを必要とする。ユーザー向けのプログラミングについては、PsiQuantumは最終的に既存のフレームワーク（Q#やQiskitなど）をサポートする可能性があるが、測定に基づく計算、すなわちクラスター状態アルゴリズムやMBQCパターンを記述する新たな言語を導入する可能性もある。エコシステム面では、現時点ではクラウドアクセスのためのパートナーシップは公表されていないが、国立研究所や大手企業と連携している。まとめると、PsiQuantumの制御／ソフトウェアの取り組みは主に内部（設計およびシミュレーション） に集中しており、ハードウェアがオンラインになった際には、膨大な並列性を管理するための強力な古典制御（FPGA／GPUネットワークなど）が必要となると考えられる。

材料と製造

これらの量子チップに使用される物理材料は、その性能の基盤となる。以下に、製造技術および材料選択を比較する：

  • Majorana 1（Microsoft）: ハイブリッド半導体－超伝導構造 で構築されている。具体的には、MicrosoftのキュービットはIII-V半導体である ヒ素化インジウム (InAs) と、その表面にエピタキシャルアルミニウム超伝導体を組み合わせて用いる (Microsoft unveils Majorana 1, the world’s first quantum processor powered by topological qubits - Microsoft Azure Quantum Blog)。InAsは強いスピン–軌道相互作用を提供し、磁場下ではアルミニウムとの界面でMajorana状態が現れる好条件を作り出す。これらの材料は、チップ上に1次元のナノワイヤーまたは狭い2次元ストリップとして形成される。量子井戸を定義し、電子密度を調整するために、通常、金属（金またはアルミニウムなど）で作られたゲート電極が製造される。このデバイスは、本質的に超伝導シェルを持つ半導体ナノワイヤートランジスタである。ブレイクスルーは、トポコンダクターと呼ばれる、トポロジカル超伝導性を支持する材料スタックの創出であった (Microsoft unveils Majorana 1, the world’s first quantum processor powered by topological qubits - Microsoft Azure Quantum Blog)。Microsoftの製造は、高度なエピタキシー（InAs上に欠陥のないAl層を成長させる）および超高清浄界面を伴い、チップパッケージングは磁場を考慮する必要がある（したがって、材料はヒステリシスを避けるために選定され、筐体はおそらくミュー金属シールドや磁石コイルを用いている）。Majorana 1はCMOS規格から見れば小規模なチップ（現在は8キュービットのみ）だが、ナノメートルスケールで複雑なヘテロ構造製造を実現している。まとめると：InAs + Alヘテロ構造、ゲートで定義されたナノワイヤー、および標準的なナノファブ金属 がその基盤となっている。これらは主流のCMOSに比べてエキゾチックだが、Microsoftは、これらの材料を数年間かけて完璧にするために、コペンハーゲンやデルフトの大学研究所と協力してきた。トポコンダクターは、実験室で創出された新しい物質相とみなされ、Majorana 1の材料科学上の顕著な成果を示している。

  • IBM Condor（超伝導回路）: 大型のシリコンまたはサファイア基板上で製造され、配線にはニオブまたはアルミニウムが、非線形素子としてはAl/AlOx/Alジョセフソン接合が用いられる。IBMの以前のチップ（Eagle、Osprey）は、キュービット層からチップ裏面への信号伝達のためにシリコンスルー配線（TSV）を用いており、Condorも同様の手法が採用されている可能性がある。基板には、損失を最小限にするため高抵抗性シリコンが用いられる。一般的な層構造は、超伝導金属（配線共振器用にはニオブまたはタンタル、接合電極用にはアルミニウム）の薄膜をフォトリソグラフィーでパターニングし、各接合にはAl₂O₃トンネルバリアを形成する。IBMは、二準粒子系（TLS）欠陥を低減するための表面処理や、ストレイモード吸収用のグラウンドプレーン構造の実装など、材料の改良に努めている。Condorの50%高密度化は、より小さなフィーチャサイズまたは間隔の縮小を意味し、IBMは大規模チップ全体の均一性を確保するため、最先端の製造ノード（おそらく300mmウェーハファブプロセス）を使用していると考えられる。パッケージングは、多層プリント基板とフレックスケーブル を用いて、希釈冷凍機内にマイクロ波信号を伝送し、内部ではキュービットへの信号分配のためにラミネートインターポーザーを使用している (IBM Quantum System Two: the era of quantum utility is here | IBM Quantum Computing Blog)。また、冷凍機内部には「1マイル以上の高密度低温フレックス配線」が存在することも言及され、これは1121本分のRFラインを限られた空間に収めるための革新的な材料技術を示している。全ての部品は、mK温度で超伝導状態を維持し、低誘電損失材料（ポリイミドやRogers PCBなど）を使用してクロストークを低減する必要がある。要するに、IBMの材料は超伝導キュービットに標準的なものであるが、史上初の規模で実現するために洗練された技術が用いられている。

  • Google Sycamore: IBMと同様、GoogleのSycamoreキュービットはアルミニウムジョセフソン接合トランスモンであり、シリコン上に実装されている。初期設計ではサファイア基板が使用され（サファイアは非常に低いマイクロ波損失を持つ）、その後、表面処理の改良によりシリコン基板に移行している。Sycamoreプロセッサーは、約1 cmのチップ上に53キュービットのアレイとして構成され、1つのキュービットが不良であったため、量子優越性実験では54中53が稼働した。接合はAl/AlOxであり、精密な電子線リソグラフィーによってパターニングされる。Googleは、クロストーク低減のためにキュービット周囲にエッチングトレンチ絶縁を施し、必要に応じてエアブリッジやクロスオーバーを使用する。さらに、可変カップラー回路（磁束で制御されるSQUIDなど）を採用し、超伝導ループとバイアスラインにより、フラックスバイアスを印加する。このため、インジウムや鉛のはんだバンプまたはワイヤーボンドが使用される。チップパッケージングには、アルミニウム製のサンプルホルダー（超伝導エンクロージャー）や、金メッキ銅のコネクタ、超伝導ワイヤーが用いられる。後世代では、フリップチップ統合（キュービットチップと相互接続チップのボンディング）も検討され、これにはインジウムバンプが必要となる。全体として、Googleの材料セットは、アルミニウム薄膜、AlOxトンネルバリア、シリコンまたはサファイア基板、金メッキおよび超伝導エンクロージャー という、トランスモンキュービットにおけるクラシックなものである。彼らは常に洗浄を改良し、磁性不純物を除去している。

  • Intel スピンキュービット: これらは、本質的にCMOSシリコンチップであり、特別な改良が加えられている。Tunnel Fallsなどのスピンキュービットデバイスは、通常、核スピン雑音を除去するために同位体純度の高い²⁸Siで作られたシリコンウェーハ上で製造される。シリコン（またはシリコンゲルマニウムヘテロ構造）の上に酸化膜が形成され、その上にゲート電極（金属アルミニウムまたはポリシリコンなど）がパターニングされ、これにより電子が量子ドット内に閉じ込められる。Intelは、既存の産業ファブを活用しており、標準的な光リソグラフィーや堆積技術が用いられるが、量子向けに若干の改良が加えられている。Horse Ridge コントローラーは、Intelの22nm FinFETプロセスで製造され、標準的なCMOS（トランジスタ、配線など）を使用し、低温（mK）動作のためにパッケージングされる。さらに、キュービットとコントローラーを接続する際には、mK領域で超伝導ワイヤー（例えば、NbTiまたはNbTiN）が使用される可能性がある。スピンキュービットは磁場（1〜2テスラ）が必要なため、Intelはオンチップに**マイクロマグネット（コバルトやパーマロイなど）を組み込むか、外部磁石を使用する可能性がある。また、スピンキュービットの読み出しには、通常、センサ量子ドットまたは単一電子トランジスタ（SET）**が配置され、これはシリコン上のオーム接合を形成する（アルミニウムや金など）。要するに、Intelの材料は主に主流のCMOS技術（超高純度シリコン、SiO₂、アルミニウムゲートなど）に依拠しており、さらに量子特有の改良（オンチップ磁石や超伝導接合）を加え、低温動作に適したものとなっている。

  • Rigetti Aspen/Ankaa: Rigettiのキュービットも超伝導トランスモンである。Rigettiのファブでは、通常、シリコン高抵抗基板上にアルミニウムを超伝導体として使用し、接合にもアルミニウムが用いられる。場合によっては、タンタルも使用される（タンタルキュービットは、酸化物特性の違いから、より長いコヒーレンスを示すと学術的に報告されている）。Ankaaが具体的にどの材料を使用しているかは公表されていないが、彼らは、2キュービットゲートの忠実度が98%の中央値を達成したと報告しており (Rigetti Computing Reports on Its Q3 2024 Financial Results - Quantum Computing Report)、おそらく、Alternating-Bias Assisted Annealing (ABAA) と呼ばれる、接合周波数を正確に調整するための技術を用いているとされる。これは、二準粒子系欠陥（例えば、バイアス時の接合欠陥）を低減する手法である。マルチチップモジュールの面では、チップ同士の接続はワイヤーボンド（金ワイヤー）またはバンプボンド（インジウムバンプ）で行われる。80キュービットのAspen-Mでは、2枚のチップ間にワイヤーボンドが使用されており、将来的なLyra（4チップ）では、シリコンインターポーザーや超伝導スルーヴィアを用いた接続が検討される。Rigettiのパッケージングは、標準的な超伝導エンクロージャーおよび同軸配線を使用し、また、3D統合技術（例：以前の16キュービット「3D」チップは、2つのダイをボンドしてキュービット同士を結合していた）も試みられている。要するに、Rigettiの材料は、大部分がアルミニウムベースの超伝導体をシリコン上に実装しており、場合によってはタンタルなどの改良材を用い、ワイヤーボンドやインターポーザーといったパッケージング材料も組み合わせている。

  • IonQ（トラップイオン）: IonQの「チップ」は実際にはイオントラップデバイスであり、これは、イオンを閉じ込めるための電極が微細加工されたものである。これらの電極は通常、金（電解めっき）で作られ、絶縁基板（クォーツ、サファイア、またはSiO₂を有するシリコンなど）の上に形成される。IonQは、平面電極を持つサーフェストラップ設計を採用しており、これによりレーザー照射が可能となる。これらの材料は超高真空環境に適しており、金は不活性でそのため好適である。基盤としては、構造用に銅またはモリブデンが使用される場合もある。チップは、真空チャンバー（しばしばチタンまたはステンレススチール製、光学窓はガラスまたはサファイア製）に取り付けられる。キュービット自体は、単にイオン化されたYtterbiumやバリウムなどの原子であり、レーザーによってイオン化される。光子システムでは、UV光を生成するための非線形結晶などが使用されることもある。要するに、IonQの材料は、金を用いたイオントラップチップ、超高真空チャンバー（鋼、ガラス）、および各種光学材料（結晶、ミラーなど） である。超高真空の維持が極めて重要であるため、内部に低放出性の金属やセラミックが使用される。

  • Quantinuum（Honeywell イオントラップ）: 彼らは、シリコンベースのトラップに電極構造を形成し、以前のデバイスではYtterbiumおよびベリリウム二種体のセットアップを採用していた（Ybをキュービット、Beを冷却に用いる）。ベリリウムイオンは、異なる電源や場合によっては永久磁石が必要となる。材料としては、ベリリウムは取扱いに注意が必要なため、適切に隔離される。Honeywellはまた、低温（約10 K）の真空チャンバーを用いており、材料は低温環境（吸湿性がなく）に適合する必要がある。

  • PsiQuantum フォトニクス: これらのチップは、標準的な半導体ファブ（GlobalFoundries）で製造される。シリコンフォトニクス では、シリコンオンアイソレーター（SOI） ウェーハが使用される。導波路は、通常220 nm厚のシリコン層にパターニングされ、SiO₂で被覆される。光子源は、統合単一光子源 により実現される可能性があり、これはおそらく、半導体構造を用いて光子をヘラルドするか、またはスパントンパラメトリックダウンコンバージョンを、シリコン窒化膜 等で生成する。位相シフターは、微小な抵抗ヒーター（ポリシリコンまたは金属）や、PN接合（シリコンのドーピング）を用いて屈折率を変化させる。検出器は、通常、SNSPD（超伝導ナノワイヤ単一光子検出器） として、NbTiNまたはWSiなどの材料が用いられる。これらの検出器は、冷却（約2 K）が必要である。パッケージングでは、光ファイバーアレイが用いられ、チップのエッジまたはグレーティングカップラーを通して多数の光ファイバーが接続される。場合によっては、同一チップ上にフォトニック回路とSNSPDを統合することも検討されるが、これはプロセスが大きく異なるため複雑である。全体として、PsiQuantumの材料は、シリコン、SiO₂、シリコン窒化膜、金属（Al/Cu）、および超伝導ナノワイヤ で構成され、CMOSプロセスを極限まで活用し、低温用途に適合させたものである。

動作温度および低温要件

動作温度は、超伝導およびMajoranaデバイスの場合はミリケルビン、フォトニックや中性原子系の場合は室温に及ぶ。各プラットフォームには特定の冷却要求がある：

  • Microsoft Majorana 1: 絶対零度近傍、すなわち希釈冷凍機内で約10–20ミリケルビンで動作する (Microsoft unveils Majorana 1, the world’s first quantum processor powered by topological qubits - Microsoft Azure Quantum Blog)。さらに、トポロジカル相を誘起するために約0.5テスラ以上の磁場が印加される必要があり、冷凍機は磁石またはベクトルマグネットシステムを組み込む必要がある。磁場の存在は、超伝導部品に影響を及ぼすため難題であり、Microsoftは材料とシールドを用いてこれを制御している。読み出しには、近接する量子ドットセンサーによる導電性またはチャージ状態の測定が行われ、4 K段階の低雑音増幅器（HEMTなど）を使用する。要するに、希釈冷凍機＋磁石 が必要であり、これは先端物性実験において標準的な構成である。

  • IBM Condor: 同様に、約15ミリケルビンの希釈冷凍機が必要である。IBMはCondor搭載用に新たな低温システムを構築しており、チップおよび配線が非常に大規模であることから、複数のRFライン用の冷却ベイを持つ大きな混合室プレートが必要となる。IBMは、1,000本以上の冷凍配線を室温（300 K）からベース（15ミリケルビン）まで、各段階で適切に熱シンクを施しながら伝送している。大量のキュービットにより、多数の制御および読み出し線が必要となるが、IBMは周波数多重化によって線数を削減している。冷凍要件は、サブケルビンの冷却能力（例えば、100 mKで約1 mW、10 mKで数十μW）が求められ、磁場は不要だが、超伝導キュービットに悪影響を及ぼさないようシールドが施されている。全体として、最先端の希釈冷凍機が必要となる。

  • Google Sycamore: 同様に、約10–20ミリケルビンの希釈冷凍機で動作する。GoogleのSycamore実験は、BlueforsまたはOxford Instruments製の商用希釈冷凍機で行われ、数十本の同軸線が使用され、周波数多重化も活用されている。Googleは、4 Kまたは0.1 K段階でマイクロ波サーキュレーターやアイソレーターを使用し、アンプノイズからキュービットを保護している。最新のQEC実験（101キュービット、100万サイクル）では、低温環境の安定性が極めて重要であり、長期間にわたる温度ドリフトをキャリブレーションで補正している。

  • Intel スピンキュービット: 理論上、電子スピンキュービットは、超伝導キュービットよりも高い温度（1〜1.5 K）で動作可能であるが、実験的には最高忠実度を確保するため、約100ミリケルビンで動作することが多い。しかし、Intelの目標としては、Horse Ridge制御チップが4 Kで動作し、将来的にはキュービットも1 K以上で動作できるようにすることが挙げられる。もし4 Kで動作が可能になれば、単一段冷凍機やパルスチューブクーラーで十分となり、より簡素なシステムで運用できる。現状では、希釈冷凍機（約50–100 mK） で高忠実度を確保し、強固な電気ノイズフィルタリングが施される。磁場は、スピンキュービットの初期化に必要なため、外部磁場（おそらく約1 T）が必要となる。Intelの低温システムは、4 KのHorse Ridge制御回路と、場合によっては1 Kまたはそれ以上に動作するキュービットのための冷却段階を組み合わせた、複合的な構成となる可能性がある。

  • Rigetti Aspen/Ankaa: 標準的な超伝導環境で動作し、約10ミリケルビンの希釈冷凍機が必要である。Rigettiのシステム（例：80キュービットAspen-M）は、独自の冷凍機に搭載され、パートナー施設（例：イタリア、英国NQCC）にも納入されている (Rigetti Computing Reports on Its Q3 2024 Financial Results - Quantum Computing Report)。これらは、300 Kから4 K、0.1 Kへの複数段階の温度域で動作する典型的な希釈冷凍機システムであり、入力線には大きな減衰、出力線にはアイソレーションが施される。Tunabilityのため、磁場シールドも重要である。

  • IonQ（トラップドイオン）: IonQのトラップドイオンシステムは、（イオン自体はレーザー冷却によりマイクロケルビン近くまで冷却されるが、）装置自体は室温（約300 K） で動作する。これは、希釈冷凍機や低温冷凍機を必要とせず、大きな利点となる。ただし、室温環境の変動はレーザーのアライメントやトラップ電極のジオメトリに影響を及ぼす可能性があるため、環境温度は厳密に制御される。

  • Quantinuum（Honeywell トラップイオン）: 多くのHoneywellデバイスは、電界雑音や黒体放射を低減するため、約12 K の低温真空チャンバーで動作する。これは、0.01 Kの希釈冷凍機よりも構成が簡素であり、閉サイクルの冷凍機（例えば、ギッフス・マクマランまたはパルスチューブクーラー）で十分である。

  • PsiQuantum フォトニック: フォトニック論理回路自体は室温で動作可能であり、光子はコヒーレンスを失わない（低損失の光学系であれば十分）ため、基本的には室温で動作する。しかし、単一光子検出器は、通常、超伝導ナノワイヤ検出器（SNSPD）が用いられ、これらは約2–3 Kで動作する（最良は0.8 Kに近い場合もある）。したがって、フォトニック回路は室温で動作しながらも、検出部は冷却装置（多くの場合、パルスチューブクーラーや液体ヘリウムを用いる）が必要となる。場合によっては、フォトニックチップ自体を4 Kの環境に配置し、光子の生成、伝送、検出を一体で行う設計も考えられる。もしくは、室温のフォトニック回路から光ファイバーで検出器モジュール（約2–4 K）に接続するハイブリッド構成が現実的である。重要なのは、フォトニックキュービット自体は300 Kで問題なく動作するが、検出部が低温である点である。彼らは、1,000,000キュービット以上のスケールアップが、希釈冷凍機ではなく、検出器のみを低温にすれば実現可能と主張している (Microsoft unveils Majorana 1, the world’s first quantum processor powered by topological qubits - Microsoft Azure Quantum Blog)。

主な利点と特徴

各量子チップ／アプローチには独自の強みがある：

  • Microsoft Majorana 1（トポロジカルキュービット）: Majoranaに基づくキュービットは、組み込みの安定性 を提供し、情報をトポロジカル状態に非局所的に符号化することで、誤りが生じにくくなる。これにより、堅牢な論理キュービットを実現するために必要な物理キュービット数が約10倍減少する (Microsoft unveils Majorana 1, the world’s first quantum processor powered by topological qubits - Microsoft Azure Quantum Blog)。また、操作は非常に高速でデジタル制御されるとされ、ナノ秒スケールの電子パルスで実行され、複雑なアナログマイクロ波パルスが不要となる (Microsoft’s Majorana 1 chip carves new path for quantum computing - Source)。さらに、Microsoftの設計は、手のひらサイズのチップに100万キュービットを搭載可能 というスケーラビリティの高さが特徴であり、これは、キュービットが非常に小型（数マイクロメートルスケール）であり、大型の共鳴器やレーザーが不要なため実現可能である。加えて、Microsoftは、フルスタック統合（Azureクラウド、ソフトウェア、古典HPC統合）を実現し、DARPAの支援を受けた産業規模の量子マシンへの移行を先導している (Microsoft unveils Majorana 1, the world’s first quantum processor powered by topological qubits - Microsoft Azure Quantum Blog) (Microsoft’s Majorana 1 chip carves new path for quantum computing - Source)。

  • IBM Condor（超伝導トランスモン）: IBMのCondorは、世界最大の超伝導チップ であり、その利点は圧倒的なスケールとエンジニアリングの成熟度 にある。IBMは、1台のデバイスで1000キュービット以上を実現するという驚異的な製造・制御技術を証明しており (IBM Quantum System Two: the era of quantum utility is here | IBM Quantum Computing Blog)。このスケールにより、前例のないサイズの量子回路を構築可能となり、IBMは「量子中心スーパーコンピューティング」というビジョンを推進している (IBM Quantum System Two: the era of quantum utility is here | IBM Quantum Computing Blog)。また、Heron世代のキュービット（133キュービットで可変カップラーを搭載）は、以前のIBMキュービットに比べ、誤り低減およびクロストーク低減において3〜5倍の改善を示している (IBM Quantum System Two: the era of quantum utility is here | IBM Quantum Computing Blog)。IBMのエコシステムは、クラウドを通じた容易なアクセスや大規模なコミュニティとの連携により、実際の応用分野（化学、最適化、機械学習など）でその性能を証明している。業界との協力および既存ユーザーベースの広さから、Condorは、小規模なデバイスでは解決できない問題に取り組むための、非常に有力なハイエンド量子プラットフォームである。

  • Google Sycamore（Quantum AI）: GoogleのSycamoreアプローチは、2019年の量子優越性実験（特定タスクで最速の古典スーパーコンピューターを凌駕）から、2023年の論理キュービット誤り訂正実験に至るまで、数々の先駆的マイルストーンを達成している ('We have created a new state of matter': New topological quantum ...) (Breaking The Surface: Google Demonstrates Error Correction Below Surface Code Threshold)。これにより、Googleのハードウェアは高忠実度かつ高速であり、2キュービットゲートの忠実度（2019年では約99.5%、現在はさらに向上）および高速なゲートタイム（数十ns）が、深い回路を実行しても誤りの蓄積を低減する。Sycamoreの量子優越実験はそのシグネチャーであり、さらに量子誤り訂正進展により、小規模ながら耐障害性の実現が見込まれている。Googleのアプローチは、コヒーレンス時間とゲート忠実度を大規模化してもほぼ一定に維持する点に優れており、これにより従来の技術では達成不可能なレベルの安定性を実証している。さらに、Googleは古典計算資源（AIを活用した量子制御など）を最大限に活かして、最適化と制御を進めている。

  • Intel (スピンキュービット & Horse Ridge): Intelの量子アプローチは、半導体製造の強み を活かしており、その最大の利点は、スピンキュービットが非常に小型で、従来のチップ製造技術と類似の手法で作成可能なため、数千、最終的には数百万キュービットへのスケールアップが現実的である点にある。さらに、古典と量子の同時統合（Horse Ridge低温制御チップと将来的なオンチップ制御ロジックの統合）により、配線の複雑性を大幅に低減し、誤り訂正ルーチンをオンチップまたは低温側で実行可能にする可能性がある。スピンキュービットは極めて長いコヒーレンス時間（同位体精製シリコンにおける単一スピンT₂はミリ秒以上）を示す可能性があり、環境が固体であるために工学的に最適化しやすい。さらに、動作温度が1 K程度（従来の超伝導キュービットが0.01 K）と高いため、冷却装置がより安価になり、商用低温CMOSとの統合が期待される。成功すれば、Intelはムーアの法則に倣う形でスケールする量子チップを実現できるという点で、非常に高リスク・高リターンなアプローチを取っている。

  • Rigetti (Aspen/Ankaa) – ハイブリッドおよびモジュラー量子計算: Rigettiの強みは、量子と古典のハイブリッド計算のビジョン にあり、早期からQuil言語とQCSプラットフォームを通じて、量子と古典計算のシームレスな連携を実現してきた点にある。これにより、VQEやQAOAのような、各反復で古典的最適化が必要なアルゴリズムにおいて、即時性が高まる。性能面では、Rigettiの新チップは、2キュービットゲートが60 nsという高速性を示しており、ゲートあたりの誤りが低減される。さらに、Rigettiのマルチチップアーキテクチャは、リソグラフィーサイズの制限を超えてスケールアップするための重要な差別化要因であり、LEGOのように量子プロセッサーを組み合わせる概念を実証している (Rigetti announces 80 qubit processor, experiments with “qutrits”)。これにより、各チップを高い歩留まりで製造し、後に連結して大規模システムを構築できる可能性がある。さらに、グローバルなパートナーシップ（例：NASDAQ、英国、イスラエルなど）を通じた展開により、応用分野への早期導入を目指している。

  • IonQ（トラップドイオン） – 高忠実度と全接続性: IonQのトラップドイオンプロセッサーは、業界で最も高い2キュービットゲート忠実度（場合によっては99.7%）を持ち、ほぼ完璧なシングルキュービット操作を実現している。これにより、深い回路および信頼性の高いアルゴリズミックキュービットが得られる。IonQは、物理キュービットすべてを効果的に活用できる全接続性を実現しており、これはSWAPゲートなどの不要性を意味し、例えば量子フーリエ変換やGroverのアルゴリズムを直接実装できる大きな利点となる。さらに、イオンキュービットは内部状態のコヒーレンス時間が数十秒から数分に及ぶため、超伝導キュービット（数十マイクロ秒）よりも遥かに長い計算が可能であり、冷却装置が不要であるため、運用や保守の面で実用的な優位性を持つ。IonQは、#AQメトリック（実効計算キュービット数）を指標として、段階的な性能向上を示しており、業界および多くの商業パートナーとの協業を通じ、化学、金融、航空宇宙などの分野で具体的な量子ソリューションの開発に取り組んでいる。

  • PsiQuantum（フォトニック） – 超大規模性と耐障害性の設計: PsiQuantumのアプローチは、おそらく最も野心的であり、最初から100万キュービットの誤り訂正マシンを目指している。彼らの利点は、フォトニクスの固有のスケーラビリティ にあり、最新の半導体製造技術を利用することで、極めて高い歩留まりで数十万個のコンポーネントを製造できる点にある (Blog: PsiQuantum partners with GLOBALFOUNDRIES to bring up Q1 quantum system — PsiQuantum)。フォトニックキュービットは、損失に対して耐性があり、位相エラーが蓄積しにくいため、誤り訂正の面で複雑さが簡素化される可能性がある（ただし、確率的なゲート操作による課題はある）。さらに、フォトニックプロセッサーは、論理部分は室温で動作可能であり、冷却は検出器のみでよいという大きな利点がある。PsiQuantumは、設計段階から誤り訂正に注力しており、フォトニックチップの大量生産が可能なGlobalFoundriesとのパートナーシップにより、実用規模の耐障害量子コンピューターを実現する可能性がある。

業界との協力関係とエコシステム参加

これらの取り組みは、業界、政府、学術界との協力によって推進されている：

  • Microsoft: Microsoftは、DARPAのUS2QCプログラム（実用規模量子コンピューティング）の最終段階に進む2社の一つに選ばれており、耐障害プロトタイプの構築に向けた強固な連携を行っている (Microsoft unveils Majorana 1, the world’s first quantum processor powered by topological qubits - Microsoft Azure Quantum Blog) (DARPA selects two discrete utility-scale quantum computing ...)。また、Azure Quantumを通じてQuantinuumやAtom Computingなどの第三者ハードウェアと協業し、科学的ブレークスルーを共同で模索している (Microsoft’s Majorana 1 chip carves new path for quantum computing - Source)。学術面では、コペンハーゲン大学（ニールス・ボーア研究所）、シドニー大学、デルフト工科大学、パデュー大学との長期連携により、トポロジカルキュービットに向けた基礎研究が進められている。また、ETH Zurichやその他の研究機関とも連携し、量子ソフトウェアや誤り訂正研究を推進している。業界面では、Azure Quantumの「Quantum Network」プログラムを通じ、Ford、Dow、Airbusなどの企業と連携し、量子対応を促進している。さらに、スタートアップとの協業（例：Mentor GraphicsのQuantum部門の買収、PsiQuantumへのM12による投資など）も行っている。

  • IBM: IBMは、IBM Quantum Network を通じ、Fortune 500企業（ExxonMobil、Boeing、JPMorgan Chaseなど）、研究所（CERN、Oak Ridge National Lab）、大学（MIT、Stanford、東京大学など）、スタートアップを含む180以上のメンバーと広範な協力関係を築いている。これらの協力者は、IBMのハードウェア（Eagle、Osprey、Condorなど）にクラウドアクセスを得るとともに、共同で研究やアルゴリズム開発を行っている。IBMは、例えば、Cleveland Clinicとの医療研究、ドイツのFraunhofer Instituteとの欧州初の量子コンピューター導入、日本でのUniversity of Tokyoやビジネスコンソーシアムとの連携など、多岐にわたるプロジェクトに参加している。また、米国のQuantum Economic Development Consortium (QED-C) やDOE量子センターとも連携し、東京エレクトロンやRaytheon BBNなど、部品技術向上のためのパートナーとも協業している。オープンソース（Qiskit）への取り組みも、学術界との共同研究を促進している。

  • Google: Googleは、NASA Amesとの協業（量子優越性実験時の古典計算リソース提供や検証）やDOEラボ（Fermilab、SLAC/Stanfordとの量子シミュレーション）、国立量子イニシアチブセンター（Lawrence Berkeley Lab主導のQuantum Systems Accelerator）など、研究機関との協力に重点を置いている。また、大学（Princeton、Perimeter Institute、Harvardなど）とも共同で論文を発表し、内部でもUCSBとの連携が継続されている。企業パートナーとしては、VolkswagenやGoogle Cloud経由で量子サービスを提供するなど、限定的な協力関係が存在するが、全体的には研究志向が強い。

  • Intel: Intelは、QuTech（TU DelftとTNOの共同研究機関）との密接な協力により、スピンキュービットのテストチップを提供し、測定および理論面での知見を共有している。また、University of MarylandのLaboratory for Physical Sciences (LPS)とも連携し、Tunnel Fallsチップを用いた量子研究を推進している (Quantum Computing Companies: A Full 2024 List)。さらに、EU Quantum FlagshipプロジェクトやCEA-Letiとの協力も行い、製造技術の向上に努めている。製造面では自社ファブを活用できる点が大きなアドバンテージとなっている。

  • Rigetti: Rigettiは、DARPAやIARPA（QEOプログラム）、米空軍の量子制御プログラムなど、米国政府機関との協業を積極的に推進している。また、英国ではInnovate UKグラントを通じたコンソーシアムを率い、英国のNational Quantum Computing Centre (NQCC) に24キュービットシステムを納入し、イスラエルやその他の国々でもシステムを展開している (Rigetti Computing Reports on Its Q3 2024 Financial Results - Quantum Computing Report)。さらに、Standard Chartered Bank、NASDAQ、Deloitteなど、産業界との協業を通じて、金融や量子機械学習の分野での応用開発を推進している。

  • IonQ: IonQは、学術界（University of Maryland、Duke Universityなど）との連携を背景に、GE Research、Dow Chemical、Hyundaiなどの企業との協力や、NASA、DoD/DoEとのSBIRグラントを通じた研究にも取り組んでいる。また、AWS、Azure、Google Cloudといった主要クラウドプロバイダーに統合され、グローバルなアクセスを実現している。さらに、UAEのTechnology Innovation Institute (TII) とのパートナーシップも更新しており、国際的な協力体制を築いている (IonQ Renews Partnership with UAE's TII to Advance Quantum Research Using IonQ Forte)。

  • PsiQuantum: PsiQuantumの主要な協力関係は、GlobalFoundries (GF) とのものであり、GFはPsiQuantumのQ1チップ製造のために、半導体プロセスを適応させ、高歩留まりで製造を行っている (Blog: PsiQuantum partners with GLOBALFOUNDRIES to bring up Q1 quantum system — PsiQuantum)。また、DARPA US2QCプログラムに選定され、国立研究所や産業界との連携も進めている (DARPA selects two discrete utility-scale quantum computing ...) (Utility-Scale Quantum Program Advances Toward Prototyping)。学術面では、University of Bristolなどとの共同研究にも参加しているが、商業ユーザーとの連携は、デバイスが実用化されるまで大きく公表されることはない。

各量子技術は、キュービット数、品質、接続性、エコシステムの総合的な観点から評価する必要があり、単一の指標では「リーダーシップ」を定義できない。たとえば、Microsoftは高品質かつ高スケールのビジョン、IBMやGoogleは大規模超伝導アレイ、IonQやQuantinuumは高忠実度のイオン、Intelはシリコンスピンチップ、Rigettiはモジュラー超伝導、PsiQuantumはフォトニックによるメガスケールのビジョンをそれぞれ有している。これらの協力関係と最新の発表は、今後の10年間で、複数の量子計算パラダイムが並行して発展し、場合によっては互いに補完し合う可能性を示唆している（例：フォトニックリンクで接続されたイオントラップノード、または超伝導プロセッサーとフォトニックコプロセッサーの組み合わせなど）。

材料および製造工程

量子チップの性能は使用される物理材料に大きく依存する。以下は、各プラットフォームの製造技術と材料選択の比較である：

  • Majorana 1（Microsoft）: ハイブリッド半導体－超伝導構造 により構築。具体的には、ヒ素化インジウム (InAs) と、その表面にエピタキシャルアルミニウム超伝導体を組み合わせる (Microsoft unveils Majorana 1, the world’s first quantum processor powered by topological qubits - Microsoft Azure Quantum Blog)。InAsは強いスピン–軌道相互作用を提供し、磁場下でアルミニウムとの界面にMajorana状態が発生する。これらの材料は、チップ上で1次元ナノワイヤーまたは狭い2次元ストリップとして形成され、量子井戸を定義するためのゲート電極（金やアルミニウムなど）もパターニングされる。本質的には、超伝導シェルを有する半導体ナノワイヤートランジスタ であり、ブレイクスルーは、トポコンダクター と呼ばれる、トポロジカル超伝導性を支持する新たな材料相の創出であった (Microsoft unveils Majorana 1, the world’s first quantum processor powered by topological qubits - Microsoft Azure Quantum Blog)。

  • IBM Condor（超伝導回路）: 大型シリコンまたはサファイア基板上に、配線用にニオブまたはアルミニウム、非線形素子としてはAl/AlOx/Alジョセフソン接合を用いる。IBMは、以前のチップでTSV（シリコンスルー配線）を用いており、Condorも同様の手法で1121キュービット分の信号を管理している。高抵抗性シリコンなどを基材とし、フォトリソグラフィーにより超伝導金属薄膜をパターニング、各接合にはAl₂O₃トンネルバリアを形成している。IBMは、欠陥低減のための表面処理や、グラウンドプレーン構造を実装し、内部配線は多層プリント基板やフレックスケーブル、ラミネートインターポーザーを用いて伝送している (IBM Quantum System Two: the era of quantum utility is here | IBM Quantum Computing Blog)。

  • Google Sycamore: GoogleのSycamoreキュービットは、アルミニウムジョセフソン接合トランスモン であり、シリコンまたはサファイア基板上に実装される。初期にはサファイア基板が用いられたが、後にシリコンへ移行している。接合はAl/AlOxでパターニングされ、キュービット周囲にはエッチングトレンチ絶縁やエアブリッジが用いられ、可変カップラーやフラックスバイアスのための超伝導ループも構築される。パッケージングは、超伝導エンクロージャーや金メッキコネクタ、超伝導ワイヤーなどで行われ、後世代ではフリップチップ統合も検討されている。

  • Intel スピンキュービット: これらは主にCMOSシリコンチップ上で製造され、同位体精製シリコン（²⁸Si）や酸化膜、金属ゲート（アルミニウムまたはポリシリコン）が用いられる。IntelのHorse Ridgeコントローラーは、22nm FinFETプロセスを用いたCMOS技術で製造され、チップ間の接続には場合によって超伝導ワイヤーが用いられる。さらに、磁場生成のためにオンチップマイクロマグネットが組み込まれる場合もある。

  • Rigetti Aspen/Ankaa: Rigettiのキュービットは超伝導トランスモンであり、同社は自社ファブでアルミニウムを用いてシリコン基板上に実装している。場合によってはタンタルも用い、接合および配線には最適な材料を選定している。さらに、マルチチップ接続のために、ワイヤーボンドやバンプボンド、シリコンインターポーザーなどのパッケージング材料が使用される。

  • IonQ（トラップドイオン）: IonQのイオントラップは、通常、金を電極材料として、絶縁基板（クォーツ、サファイア、またはSiO₂を有するシリコン）上に形成される。トラップは真空チャンバー内に配置され、チャンバーはステンレススチールやチタン、光学窓はガラスまたはサファイアで構成される。キュービットはイオンそのものであり、レーザーによってイオン化される。

  • Quantinuum（Honeywell イオントラップ）: Quantinuumは、シリコンベースのトラップに電極構造を形成し、以前のデバイスではYbおよびBeの二種体を使用していた。Beイオンの場合、専用のソースや磁石が必要となる場合がある。また、Cryogenic真空チャンバー（約10 K）を使用するため、内部材料は低温適合性が求められる。

  • PsiQuantum フォトニクス: これらのチップは、標準的な半導体ファブ（GlobalFoundries）で、シリコンオンアイソレーター (SOI) ウェーハを用いて製造される。導波路はトップシリコン層（通常220 nm厚）にパターニングされ、SiO₂で覆われる。フォトニック素子には、シリコン窒化膜やポリシリコンによるヒーター、また、検出にはSNSPD（NbTiNまたはWSiなどの超伝導ナノワイヤ）が使用され、これらは冷却（約2 K）が必要となる。さらに、パッケージングでは光ファイバーアレイや低放出性エポキシ、グレーティングカップラーなどが用いられる。

動作温度と低温要件

各プラットフォームは、以下のような温度範囲および冷却構成を必要とする：

  • Microsoft Majorana 1: 希釈冷凍機内で約10–20ミリケルビンで動作し、Majorana相を誘起するために約0.5テスラ以上の磁場が印加される。これにより、低雑音および低EMノイズが必要となり、4 K段階の低温増幅器なども併用される。

  • IBM Condor: 約15ミリケルビンの希釈冷凍機が必要であり、1000本以上の冷凍配線を持つ大規模なシステムが要求される。磁場は不要だが、厳密な低温環境と多段階の熱シンクが重要である。

  • Google Sycamore: 約10–20ミリケルビンの希釈冷凍機で動作し、多数の同軸線、低温サーキュレーター、アイソレーターが使用され、長時間にわたる安定した動作が求められる。

  • Intel スピンキュービット: 理論上は1–1.5 Kで動作可能だが、現状は高忠実度を確保するため約50–100ミリケルビンの希釈冷凍機が用いられる。Horse Ridgeは4 Kで動作し、キュービットはより低温での動作が望まれる。さらに、外部磁場（約1 T）が必要となる。

  • Rigetti Aspen/Ankaa: 超伝導キュービットの標準的な環境である約10ミリケルビンの希釈冷凍機が使用され、重い減衰と低温アイソレーションが施される。

  • IonQ（トラップドイオン）: イオン自体はレーザー冷却により極低温（マイクロケルビン）に冷却されるが、装置自体は室温（約300 K）で動作する。従って、希釈冷凍機は不要であるが、環境温度の厳密な制御は必要となる。

  • Quantinuum（Honeywell イオントラップ）: 多くのデバイスは、約12 Kの低温真空チャンバーで動作し、これは希釈冷凍機よりも構成が単純である。

  • PsiQuantum フォトニクス: フォトニック回路自体は室温で動作可能だが、単一光子検出器は通常、約2–4 Kで動作する必要があり、これには専用の低温装置（パルスチューブクーラーなど）が用いられる。従って、コアの論理部は室温で動作し、検出部のみが低温環境に置かれるか、もしくは一体型で4 Kの環境下で動作する設計が検討される。

主な利点と相違点

各量子チップ／アプローチには、独自のトレードオフが存在する。例えば、IBMやGoogleは大規模なキュービット数を持つが、多大な誤り訂正が必要となる。一方、IonQやQuantinuumはキュービット数は少ないが、各キュービットの品質が非常に高い。Microsoftは、高品質かつスケール可能なビジョンを持ち、PsiQuantumは初期から大規模スケールを目指す。以下に各プラットフォームの特徴をまとめる：

  • Microsoft Majorana 1: 組み込みのトポロジカル保護により、誤り発生が極めて抑制され、論理キュービットあたりの物理キュービット数が約10倍少なく済む。操作はナノ秒スケールの電子パルスで行われ、スケールアップ性が極めて高い。さらに、フルスタック統合（Azure、ソフトウェア、HPC）が実現され、DARPAの支援も受けている。

  • IBM Condor: 世界最大規模の超伝導チップであり、そのエンジニアリング成熟度とスケールが大きな強みとなる。高密度化と多層配線技術により、1000キュービット以上の大規模回路が実現され、エコシステムも非常に充実している。

  • Google Sycamore: 量子優越性実験や論理キュービット誤り訂正の実証など、数々の先駆的成果を達成しており、高忠実度・高速ゲートと大規模回路の維持が可能。古典計算資源との連携も強みである。

  • Intel: 半導体製造のノウハウを活かし、CMOS互換の非常に小型な量子チップの大量生産を実現できる可能性がある。また、古典制御との統合により、配線の複雑性を大幅に低減することが期待される。

  • Rigetti: 量子と古典のハイブリッド計算に注力し、60〜80 nsという高速な2キュービットゲートを実現。マルチチップアーキテクチャにより、スケールアップの柔軟性が高く、グローバルなパートナーシップにより市場展開を推進している。

  • IonQ: 業界最高クラスの忠実度、完全な全接続性、極めて長いコヒーレンス時間、そして希釈冷凍機を必要としない室温運用が大きな強みであり、実用的な応用に向けた幅広い産業連携を実現している。

  • PsiQuantum: フォトニック技術の固有のスケーラビリティにより、初期段階から100万キュービットの耐障害量子コンピューターを目指す。室温での動作が可能であり、大規模製造が半導体ファブによって実現可能な点が大きな利点である。

業界との協力およびエコシステム参加

協力関係は、各プラットフォームの開発を推進する上で極めて重要である：

  • Microsoft: DARPAのUS2QCプログラムに選定され、耐障害プロトタイプの構築に向けた連携を実施。Azure Quantumを通じて、QuantinuumやAtom Computingとの協業、さらにはFord、Dow、Airbusなどの企業とも連携している。さらに、コペンハーゲン大学、シドニー大学、デルフト工科大学、Purdueなどの学術機関とも長期的に協力している。

  • IBM: IBM Quantum Networkを通じ、ExxonMobil、Boeing、JPMorgan Chase、CERN、Oak Ridge National Lab、MIT、Stanford、東京大学など、産業界、学術界、政府機関との幅広い協力体制を構築している。これにより、IBMのハードウェアとソフトウェアは、量子計算のデファクトスタンダードとして広く採用されている。

  • Google: NASA Ames、DOEラボ（Fermilab、SLAC/Stanford）および各大学（Princeton、Perimeter Institute、Harvardなど）との共同研究に注力。内部的にはUCSBとの連携も続け、量子計算サービスを通じた限定的な企業パートナーシップも展開している。

  • Intel: QuTech（TU DelftとTNOの共同研究機関）やUniversity of Maryland’s Laboratory for Physical Sciences (LPS) との協力により、スピンキュービットの開発を推進。また、EU Quantum FlagshipやCEA-Letiとも連携し、製造技術や量子標準に関する共同プロジェクトに参加している。

  • Rigetti: DARPA、IARPA、米空軍量子制御プログラムとの契約をはじめ、英国、イスラエル、オーストラリアなどグローバルな協力体制を構築。さらに、Standard Chartered Bank、NASDAQ、Deloitte、University of Adelaideなど、金融、政府、学術界とも協業している。

  • IonQ: University of Maryland、Duke Universityなどの学術界との連携を基盤に、GE Research、Dow Chemical、Hyundai、NASA、DoD/DoEとの協力を進め、さらにAWS、Azure、Google Cloudとの統合によりグローバルなアクセスを実現している。UAEのTIIとのパートナーシップも更新している。

  • PsiQuantum: 主にGlobalFoundriesとの深い製造パートナーシップを通じて、フォトニックチップの大規模生産を実現している。さらに、DARPA US2QCプログラムに選定され、国立研究所や学術機関との連携も進めている。現時点では商業ユーザーとの協力は限定的だが、将来的なデバイス展開に向けた準備が進められている。

これらの詳細な比較は、各プラットフォームが持つキュービット数、品質、接続性、エコシステムの面を総合的に評価する上で、単一の指標では語れない複雑な要素を反映している。今後の10年間で、これら複数の量子コンピューティングパラダイムが並行して発展し、場合によっては互いに補完し合う可能性が示唆されている（例：フォトニックとイオントラップのハイブリッドネットワーク、超伝導プロセッサーとフォトニックコプロセッサーの組み合わせなど）。

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