クレジット：CC0パブリックドメイン 量子コンピューティングを使用して重力波信号を識別する新しい方法は、将来の天体物理学者に貴重な新しいツールを提供する可能性があります。 グラスゴー大学の物理天文学部のチームは、重力波信号をテンプレートの膨大なデータバンクと照合するのにかかる時間を大幅に短縮する量子アルゴリズムを開発しました。 整合フィルタリングとして知られるこのプロセスは、アメリカのレーザー干渉計重力波観測所（LIGO）やイタリアのVirgoなどの検出器からの重力波信号の発見の一部を支える方法論の一部です。 これらの検出器は、これまでに作成された中で最も感度の高いセンサーであり、ブラックホールの衝突や合体などの大規模な天文現象によって引き起こされる時空のかすかな波紋を検出します。 整合フィルタリングにより、コンピューターは、検出器によって収集されたデータのノイズから重力波信号を選択できます。 これは、データを選別し、潜在的に数百兆のテンプレートの1つに一致する信号を検索することによって機能します。これは、本物の重力波信号と相関する可能性が高い事前作成されたデータの断片です。 このプロセスにより、2015年9月にLIGOが最初の信号を取得して以来、多数の重力波検出が可能になりましたが、時間とリソースを大量に消費します。 ジャーナルに掲載された新しい論文で フィジカルレビュー研究、チームは、グローバーのアルゴリズムと呼ばれる量子コンピューティング技術によってプロセスを大幅に加速する方法について説明します。 1996年にコンピューター科学者のLovGroverによって開発されたGroverのアルゴリズムは、量子論の珍しい機能とアプリケーションを利用して、データベースの検索プロセスをはるかに高速化します。 グローバーのアルゴリズムを使用してデータを処理できる量子コンピューターはまだ開発中の技術ですが、従来のコンピューターはその動作をモデル化できるため、研究者は技術が成熟し、量子コンピューターがすぐに利用できるようになったときに採用できる技術を開発できます。 グラスゴーチームは、重力波探索の目的でグローバーのアルゴリズムを採用した最初のチームです。 この論文では、Pythonプログラミング言語と量子コンピューティングプロセスをシミュレートするためのツールであるQiskitを使用して開発したソフトウェアを介して、重力波検索にどのように適用したかを示しています。 チームが開発したシステムは、テンプレートの数の平方根に比例する操作の数を高速化することができます。 現在の量子プロセッサは、従来のコンピュータよりも基本的な操作の実行がはるかに遅いですが、技術が発展するにつれて、それらの性能は向上すると予想されます。 この計算数の削減は、時間のスピードアップにつながります。 これは、たとえば、古典的なコンピューティングを使用した検索に1年かかる場合、量子アルゴリズムを使用した同じ検索に1週間ほどかかる可能性があることを意味します。 大学の物理学と天文学の学校のスカーレット・ガオ博士は、この論文の筆頭著者の一人です。 ガオ博士は次のように述べています。「整合フィルタリングは、グローバーのアルゴリズムが解決に役立つと思われる問題であり、量子コンピューティングが重力波天文学に貴重なアプリケーションをもたらす可能性があることを示すシステムを開発することができました。 「この作業を始めたとき、私の共著者と私は博士課程の学生でした。このソフトウェアの開発過程で、英国を代表する量子コンピューティングと重力波の研究者のサポートにアクセスできたのは幸運でした。 。 「このホワイトペーパーでは1つのタイプの検索に集中しましたが、このような他のプロセスにも適応できる可能性があります。このプロセスでは、データベースを量子ランダムアクセスメモリにロードする必要はありません。」 ファーガスヘイズ博士物理学と天文学の学校の学生は、論文の共同主執筆者です。 彼は次のように付け加えました。「ここグラスゴーの研究者は50年以上重力波物理学に取り組んでおり、重力研究所での作業はLIGOの開発とデータ分析の側面を支えるのに役立ちました。 […]
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