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量子コンピュータが家庭に普及するのはまだ先のことでしょう。というのも、量子コンピューターは私たちが慣れ親しんでいるノートパソコンやPCとは根本的に異なるからです。現代において、量子コンピュータは以下のような外観です：
スチームパンクなシャンデリアみたいだと思うかもしれません。しかし、その見た目以上に奇妙なのは、量子コンピュータがどのように動作するかということです。
一般的なコンピューターがどのように機能するかはすでにご存知かもしれません。ビットには0か1があり、この2進法がプログラミングの基本言語となっています。現代の（あるいは従来の）コンピューターはすべて、この0と1の言語を使って動作します。CPUが計算を行うときは、すべてこのバイナリコードで行います。例えば、2進法では文字「A」は01000001と表されます。
さて、量子コンピューターとその基本単位である量子ビットについて説明しましょう。0か1しかないビットとは対照的に、量子ビットはまったく異なります。量子ビットは0にも1にもなり得ます。このユニークな特徴が量子ビットの特徴です。
つまり量子ビットは同時に0にも1にもなり得るのです。
もし、あなたがこれについて理解が難しいと感じたなら、それはあなただけではありません。量子コンピュータを支える物理学である量子力学は、実に奇妙なものです。私たちの日常世界では、物事はたいてい直感的に理解できます。例えば、2つのドアに直面したら、1つを選んで通りますよね。直感的で論理的なことです。
電子、光子、量子、レプトンのような極めて小さな粒子の世界では、物事は私たちが通常予期するような通りに進みません。例えば、2つのスリットがある面に光を当てることを考えてみましょう。論理的に考えれば、（光を構成する）光子は2つのスリットのどちらかを通り抜けると思うでしょう。しかし、そうではありません。驚くべきことに、2つのスリットがある面の後ろに検出器がある場合、何度実験しても、光子が両方のスリットを通過したかのように検出器が読み取ることがわかっています。
不可能に思えるかもしれませんが、事実なのです。もしあなたが1個の光子を追跡して観察しようとしたり、カメラやその他の観察ツールを使って各光子がどこを通過するかをモニターしようとした場合、光子はただ1つのスリットを通過するだけです。しかし、観察せずに放置すると、光子は再び両方のスリットを「通過」するようになります。基本的に、観察するという行為は、何かの振る舞いを変えるのです。ある粒子が同時に複数の状態になるこの特性は重ね合わせと呼ばれています。
重ね合わせは、量子ビットをビットと区別する重要な概念です。量子ビットは0にも1にも（あるいはオンにもオフにも）同時になれるので、一般的なコン ピューターよりもはるかに多くの計算を素早く行うことができるのです。例えて説明すると、WazeのようなGPSアプリを使って、会社から家に帰る最短ルートを探すことを想像してください。従来のコンピューターなら、可能性のあるルートを次々にシミュレートし、最短ルートを表示します。一方、量子コンピューターは、可能性のあるすべてのルートを同時に評価し、最速のルートを決定するのです。
まるでサイエンス・フィクションのように聞こえるかもしれませんが、ほとんどの量子物理学がそうなっているのです。
安定した信頼性の高い量子コンピューターを構築するためのすべての課題を克服したとしましょう。ではもし、レンダーファームのすべてのサーバーを量子コンピューターで代用したらどうなるでしょうか？
すべてが劇的にスピードアップするでしょう。レンダリングには、3Dシーンを2D画像に変換する複雑な数学的計算を解くことが含まれます。CPUがこれらの計算をひとつひとつ処理するのではなく、量子コンピュータが一度に処理するのです。
量子コンピューターは、レンダーファームの作業効率も向上するでしょう。待機列での待ち時間もなくなるかもしれません。アーティストがプロジェクトをファームにアップロードすると、量子コンピューターは、進行中の他のレンダリングプロジェクトを処理しながらでも、即座に処理することができます。
レンダリング時間に大きく影響する要素の1つが照明です。複雑な環境において、光がどのように振る舞い、オブジェクトと相互作用するかを計算するのは大変な作業です。複雑なシーンの場合、リアルな照明を実現しようとすると、レンダリング時間が長くなってしまうのです。並列計算が可能な量子コンピュータは、非常にリアルなライティングを持つシーンを高速に生成することができるでしょう。
そして、ライティングに共通することは、色、テクスチャ、マテリアル、動きなど、他のすべての特性にも共通します。量子コンピューティングが技術革新をもたらす可能性のある3Dの領域について、もう少し詳しく説明しよう：
レイトレーシングでは、光源から飛んでオブジェクトに当たり、反射してシーンの仮想カメラ（視聴者の "目"）に到達するまでの個々の光線をトレースします。このプロセスは計算負荷がかかります。そのため、レイトレーシングは、ゲームのリアルタイムインタラクションではなく、映画やカットシーンのようなプリレンダリング素材に使用されることが多いです。量子コンピューティングは、環境内のさまざまなオブジェクトと相互作用する複数の光線を効率的にトレースする能力を備えているため、従来のラスタライゼーション手法と組み合わせることなく、完全なレイトレーシングをゲームで利用できるようになる可能性があります。
3Dにおけるパーティクルとマテリアルのシミュレータは、膨大な時間と労力を節約できるため、アーティストの間で非常に人気があります。シミュレータがなければ、アーティストはシーンの中の塵や煙、火、瓦礫、草、布、流れる水などの要素をすべて手作業で作成し、アニメートする必要があります。シミュレータは、現在の従来のコンピュータでも、リアルなパーティクルやマテリアルを生成する上で大きな進歩を遂げています。
量子コンピューティングは、3Dシミュレーションの領域を向上させようとしています。それは、シミュレートされたパーティクルやマテリアルをよりリアルに見せるということだけでなく、それらをリアルに動作させ、さらにはそれ自体を最適化させるということでもあるのです。シミュレーションした煙をシーンに配置することを想像してみてください。量子コンピューティングを使えば、ヘリコプターが近くを飛べば、煙は自動的に方向と速度を調整し、ヘリコプターが作り出す風を模倣することができます。つまり、量子コンピューターが現実のものになれば、アーティストは非常にリアルな環境をより速く作り上げ、新たなレベルのリアリズムを達成することができるのです。
機械学習は、膨大な量のデータを処理し、そのデータのパターンや傾向を認識し、それらのパターンや傾向に基づいて性能を向上させるシステムの能力を利用するものです。これには 3D の多くのアプリケーションがあり、特に重要なのは２D 写真から３Dモデルを作成することができるものです。
2Dの写真から3Dモデルを作成するプロセスである写真測量は、すでに存在しています。しかし、それには通常、対象物をさまざまな角度から撮影した多くの写真が必要です。機械学習を後押しする量子コンピューティングの計り知れない可能性によって、写真から物体を認識するトレーニング・アルゴリズムが可能になり、たった1枚の2D写真を高精度の3Dモデルに変えるアプリケーションを開発できるかもしれません。この技術が実現すれば、映画製作、ゲームデザイン、建築ビジュアライゼーション、工業デザインなどの業界に革命をもたらす可能性があります。
量子コンピューターが3Dやその他の分野をどのように発展させるかを考えるのはワクワクすることです。しかし、このような可能性を思い描く際にも、現実的で実用的であることが極めて重要です。
しかし信頼性が高く、実用的で、商業利用が可能な量子コンピュータが登場するのは、少なくとも数十年先のことでしょう。現在ある量子コンピュータは、開発の初期段階にあり、主にコンピュータ科学の最前線にいる大手ハイテク企業の手中にあります。
簡単に言えば、今のところ、私たちのような一般人は量子コンピューターを使うことはないのです。まだ初期段階であり、一般的ではありません。基礎的な科学は整備されていますが、技術的には多くの改善が必要です。現在の設計では、超低温を必要とし、大量の電力を使用するため、コストがかかります。さらに、外的要因の影響を受けやすく、データの保存や利用が難しいのです。つまり、我々が想像するような量子コンピューターは、少し遠い夢なのです。量子コンピュータが実用化され、広く使われるようになるには、多くの技術的進歩が必要なのです。
量子コンピュータは、リアリズム、効率、スピード、創造性を向上させ、3Dデザインやレンダリングに革命をもたらすかもしれません。量子コンピューターが一般的になれば、想像を絶するイノベーションが起こるでしょう。しかし、それまでは、迅速かつ効率的で、費用対効果の高いレンダリングを行うなら、従来のCPUやGPUを多数搭載したオンラインのレンダーファームがお勧めです。
量子コンピュータは将来的には登場しますが、プロジェクトの締め切りのほうが先です。ご予算に合ったスピーディーなレンダリングが必要な場合は、コスト計算ツールをご利用ください。
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