量子ビットの興味深い点のひとつは、それらがどこにあるのか常に正確に把握できるとは限らないということです。とはいえ、これは驚くべきことではありません。量子コンピューティングはまだ開発の初期段階にあるからです。トランジスタの研究が行われていた時代を思い出してみてください。当時、トランジスタが期待どおりに機能しているかどうかを判断するために、大型の試験装置が使用されていました。量子ビットについても、現在ではそれと似たような状況です。
要は、実際に量子ビットと「会話」できているかどうかを確認するには、多くの調整が必要だということです。「会話」と書きましたが、量子ビットはノイズに非常に敏感なので、おそらく「ささやき声」の方が適切な表現だったでしょう。しかし実際には、「量子ビットとの会話」は慣習的に「制御と読み出し」と表現されます。
その考え方は単純だ。まず、特定の周波数で量子ビットにささやきかけ、量子ビットが反応して「量子ビット」を読み出すかどうかを見る。反応する場合もあれば、しない場合もある。つまり、量子ビットを見つけるには多くの調整作業が必要であり、それが現代の量子物理学者や実験家が多くの時間を費やしている作業なのだ。
クレジット: ジョセフソンパラメトリック発振器によるキュービット読み出し
さらに興味深いのは、1つの量子ビットが「発見」されると、ゲームは続き、プロセッサ（ここでは「QPU」または量子処理ユニットと呼ぶ）に配置された一連の量子ビットの中から1つの量子ビットを見つけ出す必要があるということです。
クレジット: ニールス・ボーア研究所
一見すると単純そうに見えますが、量子ビット信号間の干渉を起こさずに、同時にすべての量子ビットにささやくように指示しなければならないことを考えてみてください。ここで語るべきことはたくさんありますが、これはこのブログの範囲を超えています。興味があれば、超伝導量子チップのためのニューラルネットワークベースの周波数最適化という論文から始めてみてください。
ここで覚えておくべき重要な点は、量子コンピュータを開発する前に、まず量子ビットの制御と読み出しに関して予測可能な性能を持つ量子演算ユニット（QPU）を製造できなければならないということです。この分野では現在多くの進展が見られるため、この課題は今後5年以内に解決されると期待できます。
一方、必要なチューニング作業には素晴らしい点があり、そこでAI/MLが重要な役割を果たします。これについては次回の記事で詳しく解説しますので、お楽しみに！