インサイダーブリーフ：
- Novo Nordisk Foundation Quantum Computingプログラムは、2035年までにユーティリティスケールの断層耐性量子コンピューティングへの構造化されたロードマップの概要を説明し、パスファインダーフェーズに入りました。
- Pathfinderフレームワークは、ミッションラダー、ミッション主導のプロジェクト管理、データ駆動型ワークフローフレームワークの3つの相互リンクシステムを通じて開発を整理します。
- ミッションラダーは、プロジェクトマイルストーンにリンクされた関心（品質、速度、スケール）の正式なメトリックを使用して、アルゴリズムとハードウェア開発全体の進捗を定義します。
- このプログラムは、データ駆動型の方法と機械学習を使用して、デザインと製造プロセスを最適化し、共有されたミッションに合わせた目標を通じて学際的なチームを調整します。
計画に失敗し、失敗する計画 – 知覚された失敗の反映中に自己解釈の義務を果たす馴染みのある格言、構造と組織が最も高いことを思い出させる。行動と実行が王様である世界では、最も困難なタスクでさえ、より小さな反復に分割され、時間とともに徐々に完了することができます。障害耐性量子コンピューティングを開発するという記念碑的な課題も例外ではありません。
少なくとも、それは背後にある仮定です Novo Nordisk Foundation量子コンピューティングプログラムと新しく発売されたPathfinderフェーズ。プログラムの声明によると、Pathfinderフレームワークは、2035年までにユーティリティスケールのFTQCに対する明確で測定可能なロードマップを定義するように設計されています。これは、2024年に終了した準備段階に続いて、NQCPと量子鋳造コペンハーゲンが率いる複数年のデカード計画の第2フェーズです。
ミッションは野心的ですが、道は顕著な精度でレイアウトされています。 Pathfinderフレームワークは、その作業を3つの異なるが相互にリンクしたシステムに分割します。ミッションラダー、ミッション主導のプロジェクト管理、データ駆動型のワークフローフレームワークです。一緒に、これらのコンポーネントはプログラムのR＆Dの足場を提供し、進捗状況が前向きに変化するだけでなく、ほとんど変化するために残されていますが、代わりに通知され、測定可能で、適応性があります。
ミッションラダー：登録をFTQCへの構造化
フレームワークの中心には、アルゴリズムとハードウェア開発の両方の努力をレベルに整理するミッションラダーがあり、それぞれに特定のメトリックと目標があります。ソフトウェア側では、アプリケーションとアルゴリズムトラックは、早期のユースケース識別から実行に必要な量子リソースの推定に至るまで、6つのレベルに及びます。並行して、ハードウェアR＆Dは9つのレベルに構造化されており、従来の技術準備レベルでゆるくモデル化されています。
テクノロジーの準備レベルは、もともとNASAによって開発され、現在では業界と研究で広く使用されている特定のテクノロジーがどれほど成熟しているかを測定する標準化された方法です。それらは、TRL 1（観察された基本原則）からTRL 9（実際のシステム環境で証明されている実際のシステム）までの範囲です。これが簡単な故障です：
- TRL 1–3：初期段階の研究 – 基礎科学と概念実証。
- TRL 4–6：開発 – ラボテスト、コンポーネント検証、およびサブシステム統合。
- TRL 7–9：展開 – プロトタイプのデモンストレーション、完全なシステム検証、および運用使用。
Pathfinderフレームワークのコンテキストでは、ハードウェア開発ラダーはこのスケールでゆるくモデル化されており、各レベルはパフォーマンス、スケーラビリティ、および量子プロセッサの統合に対する信頼性の増加を表しています。
はしごの目的は、アルゴリズム要件とハードウェア機能の間の依存関係をマッピングし、品質、速度、スケールの3つの重要なメトリック柱の観点から必要なターゲットを定義することです。これらは一般的な記述子ではなく、プロジェクトのマイルストーンとともに進化する関心のある形式化された指標です。フレームワークのドキュメントによると、双方向の依存関係は、単一のQPU内または分散アーキテクチャ全体で、長距離キュービット接続を含むシステムにとって特に重要です。
協調的な複雑さ：ミッション主導のプロジェクト管理
このコンテキストでのプロジェクトの調整は、従来のタイムラインだけでは管理されませんが、代わりに特定のミッションラダーレベルとの連携を通じて管理されます。各プロジェクトは、はしごと関連するMOIターゲット上の位置の観点から成果物を定義する必要があります。フレームワークに記載されているように、これにより、製造、制御、モデリングなどのさまざまなサブドメインのチームが、より広範なシステムにどのように貢献するかを理解することができます。
言い換えれば、進歩はarbitrary意的な日付ではなく問題空間の進歩によって囲まれています。また、この構造は、相互依存のチームとプロジェクト全体で組み込みの可視性を提供します。これは、エンジニアリング、理論、およびユースケースの検証の間の誤りを防ぐのに役立ちます。
データ駆動型ワークフロー：フィードバックの基礎
ミッションラダーがロードマップを設定している間、データ駆動型のフレームワークは車を道路上に保ちます。ここでは、パラメーター相関分析による再現性、プロセス制御、および最適化に焦点を当てています。
このプログラムは、4つの重要なパラメータークラスの概要を説明します：設計パラメーター、プロセス制御パラメーター、モニター、およびメトリック。入力パラメーター（DPSおよびPCP）は体系的に変化しますが、出力（モニターとメトリック）が相関を推測するように観察されます。この構造により、プロセス安定化とコンポーネントの最適化の両方が可能になります。最終的に、目標は、低レベルのパラメーターの変更を高レベルのパフォーマンスインジケーターとリンクすることにより、最適なシステム構成の識別を自動化することです。
すべてのデータは中央の倉庫に保存され、ラベル付きデータベースで重要なパラメーターがキュレーションされています。フレームワークによれば、監視された機械学習手法は、最終的に最適化、設計サイクルの高速化、実験効率の向上に関するループを閉じるために使用されます。
システムレベルのアプローチに向けて
Pathfinderフレームワークの下で幅広いキュービットモダリティが考慮されており、プログラムは単一のハードウェアの勝者に賭けていないようです。代わりに、構造自体により、ミッション駆動型アルゴリズムの要件に応じて、候補プラットフォームを共有メトリックの下で評価することができます。これにより、テクノロジー固有のベンチマークの落とし穴が回避され、プログラムを最終目標に向けて志向します。これは、材料やライフサイエンスの実際の問題を解決できる有用で障害耐性システムです。
系統的な計画を通じて「困難なことをする」ことが可能な場合、NQCPのアプローチはその仮説をテストするように設計されています。また、量子R＆Dの成長傾向を反映しています。サイロ化された研究から、航空宇宙と複雑なソフトウェア開発に馴染みのあるシステムエンジニアリングの実践への移行です。
このフィールドは、何を構築する必要があるかを長い間理解してきました（または少なくとも一般的に同意することができます）。現在の課題は、実際にそこにたどり着くことができるようにパスを構築することです。
