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量子技術は、従来のコンピュータでは現在手の届かない問題を解決することが約束されています。量子コンピュータはまだ開発途中ですが、シリコンバレーに拠点を置くSandboxAQはすでに量子技術を活用し、イノベーションの最前線に立ち続けています。私たちはSandboxAQのグローバルアウトリーチ担当副社長、フェルナンド・ドミンゲス・ピヌアガ氏に、AIの影響が量子物理学の法則と組み合わさることでどのように増幅されるかについて話を伺いました。
量子技術は人工知能をどのように次のレベルへと引き上げるのでしょうか?
フェルナンド・ドミンゲス・ピヌアーガ:ChatGPTのような生成AIモデルの公開は人類にとって画期的な瞬間でしたが、これらのツールには限界があります。テキストや画像の作成能力は驚くべきものですが、実際には事前訓練されたデータの純粋に統計分析を行っています。アルツハイマー病の治療の鍵を探しているなら、その答えはネット上で簡単に見つかるものではないため、助けてくれません。
生成AIや大規模言語モデル(LLM)は、カスタマーサポートやコンテンツ作成などの活動に大きな影響を与えてきました。しかし、製造、化学、金融、製薬などの分野の実際の経済的影響や期待される変革には、定量的課題向けに設計された異なるモデルが必要です。
このような複雑な問題に取り組むためには、AIが物理学、化学、生物学を分析できなければならず、時には原子レベルまで分析できる必要があります。これにはAIと量子方程式の組み合わせが必要です。
フェルナンド・ドミンゲス・ピヌアガ、SandboxAQ
このような複雑な問題に取り組むためには、AIが物理学、化学、生物学、時には原子レベルでも分析し、実験室作業をシミュレートし、世界とその挙動をモデル化できる必要があります。これにはAIと量子方程式の組み合わせが必要です。SandboxAQでは、数学、生物学、物理学を基に訓練された 大規模定量モデル (LQM)を扱い、最も難しい問題を解決するために必要な科学的正確さと計算規模を提供します。
アルツハイマー病のような疾患を扱う際には、まずLQM内のLLMを用いて、研究論文、臨床試験結果、遺伝子やタンパク質に関するデータ、これまでに試された薬剤化合物や実験など、利用可能なすべての情報を分析します。次に、LQMに情報を統合し、最も有望な化合物を特定し、可能な限り広い化学空間で探索し、それらの特有の挙動をシミュレートさせます。目標は、副作用が最も少なく成功の可能性が最も高い新規薬剤を見つけることです。
そして、それらの潜在的な解決策を再びLQMに通し、知識グラフやAI技術と組み合わせます。最終的に、化学方程式を用いて最終候補が現実世界でどのように振る舞うかを分析します。このアプローチにより、従来の方法の40倍から50倍の速さで合格候補者を特定できます。
AIと量子の組み合わせが最も大きな影響を与える分野はどこだと思いますか?
医薬品開発は間違いなく重要な分野です。現在では、新薬の製造には12〜15年と20億〜40億ドルの費用がかかり、失敗率は約90%に達しています。もしプロセスを5年に短縮し、LQMやAIシミュレーション、その他の技術を使って成功率を上げることができれば、それは本当の革命の話です。このアプローチはすでにアルツハイマー病、パーキンソン病、がん治療の研究において重要な進展をもたらしています。
バイオ医薬品業界との仕事に加え、同様の技術や手法を使って化学分野で何ができるかに非常にワクワクしています。現在、航空宇宙、自動車、防衛、エネルギーなど産業で使用される新しい先端材料、合金、化学物質、バッテリー化学、触媒の開発に携わっています。さらに、LQMを使っていくつかのPFAS分子、いわゆる「永遠化学物質」を分解するのに必要なエネルギーを計算しました。AIと量子に関する専門知識が交差する他の分野には、高度な医療診断、暗号化管理、サイバーセキュリティ(ポスト量子暗号の実装に必要)、そしてGPSジャミングやスプーフィングという世界的に増大する課題に対応するための磁気ナビゲーションが含まれます。
もしプロセスを5年に短縮し、LQMやAIシミュレーション、その他の技術を使って成功率を上げることができれば、それは本当の革命の話です。
フェルナンド・ドミンゲス・ピヌアガ、SandboxAQ
ポスト量子暗号はルクセンブルクにとって特に興味深いものです。私は、その革新的な金融エコシステムが、世界で初めて完全な量子耐性を持つものになる可能性を秘めていると考えています。LQMは財務モデリング、リスク軽減、不正検出などにも応用可能です。
これらの技術を採用している組織間には共通点があるのでしょうか?
私たちのパートナーは、カリフォルニア州の神経変性疾患研究所から米国国防総省、エアバスなど、さまざまな分野にわたります。共通点は、彼らがテクノロジーに精通し、先見的であり、それぞれの分野で卓越していることです。何十年も取り組んできたビジネス、科学、社会の問題を解決するためには、最新技術を活用する必要があります。だからこそ、彼らは私たちに頼るのです。彼らの専門知識と高度なデジタルツールが組み合わさり、理想的なチームを作り上げます。
将来のリーディング企業は、革新的なツールをプロセスに統合し、従業員に使い方を教え、新しい働き方に適応できる企業です。
フェルナンド・ドミンゲス・ピヌアガ、SandboxAQ
彼らの成長心と「新しい技術の学習や採用をやめた日、私は終わりだ」という姿勢を評価しています。世界は非常に速く動いています。今日の大きなテーマはAIと量子技術ですが、明日は別の話題になるでしょう。心を開き、新しいツールを受け入れる意欲を持つことが不可欠です。将来のリーディング企業は、革新的なツールをプロセスに統合し、従業員に使い方を教え、新しい働き方に適応できる企業です。
SandboxAQのような企業がAIや量子の最先端に留まる鍵は何でしょうか?
私たちのAIネイティブの才能は最優先です。過去には生物学かITのどちらかを専攻していたので、別々の世界で活動していましたが、今でも多くの企業がそういう仕組みです。しかし、SandboxAQでは、計算生物学、化学、物理学、AIや量子の両方をトップ大学で学んだ新世代の多分野人材を求め ています。適切なツールを組み合わせることで、通常は数ヶ月、数年、場合によっては数十年かかる問題を数日や数週間で解決できます。
写真提供:Nexus Luxembourg/Pancake!写真家
