チップ製造における量子的飛躍 Quantum Leap in Chipmaking

今回の記事は「チップ製造における量子的飛躍」という内容です。さていったいどのような内容なのでしょうか。

今回のポッドキャストです。お聴き下さい。

 本日のSentence

All of these devices work because they have tiny parts called microchips. These chips are very small but very hard to make.

これらすべての機器は、「マイクロチップ」と呼ばれる小さな部品によって動いています。チップは非常に小さいですが、製造するのはとても難しいのです。

 ボキャブラリー

 日本語訳

あなたは今、おそらくスマートフォン、ノートパソコン、またはその他の電子機器でこの記事を読んでいるでしょう。料理には電子レンジを使い、車の運転にはGPSを使い、家ではスマート冷蔵庫を使っているかもしれません。これらすべての機器は、「マイクロチップ」と呼ばれる小さな部品によって動いています。チップは非常に小さいですが、製造するのはとても難しいのです。

そんな中、オーストラリアの科学機関CSIROの科学者たちが、チップをより簡単に作る方法を見つけました。それは、AI（人工知能）と量子コンピュータを組み合わせた新しい方法で、「量子AI」と呼ばれています。

マイクロチップの製造には多くの工程があります。材料を重ねたり、パターンを作ったり、電気の流れ方（抵抗）を調整したりします。その中でも特に難しいのが、チップの抵抗を測定する工程です。抵抗とは、電気がどれだけスムーズに流れるかを示すもので、この工程で失敗すると、チップの動きが遅くなったり、うまく動かなくなったりします。

普通は、エンジニアたちはチップのデータをAIで分析し、抵抗を制御します。しかし、この方法がうまく働くのは、データが完全で正確な場合だけです。実際のチップ工場では、そのような完璧なデータはなかなか得られません。

この問題を解決するため、オーストラリアのチームは量子AIを使ってデータの中からパターンを見つけ出しました。これは、データが不完全でもうまく働き、精度の高い予測が可能です。

研究チームは、5Gや高速電子機器で使われる159種類のチップサンプルでこの方法を試しました。そしてQKARというツールを開発しました。QKARはまず量子コンピューターでパターンを見つけ、その後AIがそれを学習します。テストの結果、QKARは従来の多くの方法より優れた性能を示しました。

科学者たちは、QKARは実験室だけでなく実際の製造機械でも使えると述べています。つまり、近い将来、チップ工場で使われる可能性が高いということです。

この研究は学術誌『Advanced Science』に掲載され、量子AIが難しい課題を解決する可能性を示しました。広く活用されれば、私たちが日常的に使う機器のチップが、より高速で高性能、そして安価になるかもしれません。