AIが量子コンピュータの効率を桁違いに改善する時代、GoogleのAlphaEvolveとqBraidが手作業では届かなかった符号距離5の分子量子誤り訂正符号化を発見
2026年6月24日、量子クラウドプラットフォームを運営するqBraidが、Google CloudのAlphaEvolveを用いてフェルミオン→量子ビット符号化を進化的探索で最適化した研究成果を公開した。約1500プログラム変種を評価するAI進化ループの結果、これまで手動設計では届かなかった符号距離5(2誤り訂正可能)を稠密分子ハミルトニアン上で達成し、標準的なフォールトトレラント経路と比較して、論理エラー率を3.4から7.9倍低減、必要データ量子ビット数を4.2から5.0倍削減した。8軌道分子で10^50を超える探索空間から実用的な符号化を自動発見した点で、AIが量子コンピューティングの効率化を推進する交差領域の代表事例となった。同時期にqBraidはNVIDIA CUDA-Q統合、20種類以上のGPUオンデマンドフリート拡張も発表しており、AI+量子のスタック整備が急速に進んでいる構図がみえる。