JP2022513398A - 相対性理論的量子コンピュータ／量子重力コンピュータ - Google Patents

Abstract

確実に機能するために、古典コンピュータは量子不確実性を抑制し、量子コンピュータは不確実性を利用して追加の計算リソースを提供する。古典コンピュータと量子コンピュータの両方は、バックグラウンド依存の決定論的フレームワークで動作し、情報をステップ・バイ・ステップ様式で処理する。一方、量子重力コンピュータは、一般相対性理論と量子力学との間の相互作用によって引き起こされる不定の因果構造を有し、ステップ・バイ・ステッププロセスとしてモデル化することはできない。従来の意味で「計算」するのではなく、ルールに従って情報を処理する。このようなコンピュータは、ステップコンピュータよりも大きなパワーを有し、量子力学と一般相対性理論との両方が重要であるシミュレーションシステム、例えば我々の宇宙の初期段階などに適用する必要がある。また、ヒト脳の動作のモデルとして機能し、理解、自由意志、創造性などの能力を生み出すこともできる。

Description

本明細書で説明する主題は、量子重力コンピューティングとしても知られている相対性理論的量子コンピューティングに関する。

エンジニアが「コンピュータ」という言葉を使用する場合、通常は古典的に動作するデジタルコンピュータを意味する。これらのコンピュータは、腕時計として実装されているのかスーパーコンピュータとして実装されているのかにかかわらず、同じ原理に従って動作する。そのようなコンピュータはすべて、無限のテープにアクセスできないという実用的な制限を除いて、チューリングマシンと計算上同等であると考えられる。計算の多くの記述は、チューリングマシン、チャーチのラムダ計算、およびポストマシンはすべて同等であり十分に理解された制限があるものの、計算可能な数と計算可能な関数のみを計算することが証明されている。最も重要な計算不可能な関数は、停止性問題であり、これは、チューリングの論文「Ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ Ｎｕｍｂｅｒｓ Ｗｉｔｈ ａｎ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｔｈｅ Ｅｎｔｓｃｈｅｉｄｕｎｇｓｐｒｏｂｌｅｍ」において計算可能なソリューションとして存在しないことが証明されている。他の多くの問題は、それらを停止性問題、部分停止性問題、ジオファンチン方程式に関するヒルバートの１０番目の問題、およびライスの定理へと減らすことによって、議論不能であることが示されている。これらの制限は、従来のコンピュータのパワーに大きな制限をもたらしている。

我々は皆デジタルコンピュータには精通しているが、他のタイプのコンピュータも存在している。アナログコンピュータは、デジタル変数ではなく、実数で動作する。入力は、コンデンサ上の電荷などのアナログ値によって表され、トランジスタまたはバルブなどの非線形ゲートが、２つの実数値を乗算するために使用される。アナログコンピュータには一定のメリットがある。それらは、単一の操作で無限の精度の掛け算、または他の複雑な関数を実行することができ、我々の宇宙に存在すると考えられている連続的な物理値を正確にモデル化しているように見える。関数を正確に指定することができず、アナログコンピュータでは抑制できないノイズの存在のため、アナログコンピュータには多くの実用的な制限がある。デジタル化、すなわち、アナログ値を離散バンドに制限するプロセスは、計算に対するノイズの影響を任意に低減し、精度に制限があるにもかかわらず関数を完全にモデル化することを可能にする。これらの理由から、デジタルコンピュータは現在主流のコンピュータである。アナログプロセスは、デジタルコンピュータ上で任意の精度にモデル化することができるため、アナログ計算がデジタルコンピュータよりも大きなパワーを有するとは考えられない。

量子コンピュータは、新しい計算リソースとして登場し、ビットではなく量子ビットで動作する。量子ビットは、０および１を表すことができ、２つの同時におよび複数の量子ビットの任意の混合を絡ませて、キューバイトと呼ばれる量子レジスタを形成することができる。量子レジスタ上の操作は、量子並列性を使用して、ソリューションを順次ではなく並列に検索するＳｈｏｒのおよびＧｒｏｖｅｒのアルゴリズム等のアルゴリズムの実装を可能にする。多くの自然のプロセスは、例えば、タンパク質の折り畳み、化学反応、および触媒の操作等の量子的性質を有するため、量子コンピュータは、広範な適用性を有する。量子ビットは、デジタルコンピュータ上で任意の精度にシミュレーションすることができるため、量子コンピュータは、古典的なコンピュータと同じパワーを有する。パワーにより、量子ビットは、同じ関数のセットを計算することを意味するが、特定の条件を満たすと、膨大なスピードアップの可能性がある。

コンピュータが古典的であろうと量子であろうと、チャーチ－チューリングの制限の対象となり、これは、特定の関数を計算することができないことを意味する。停止性問題は、入力によって指定された計算が終了するかどうかを正しく判断する力学的手順を定義することが可能かどうかを問う。多くの問題は、それらも計算不可能であり、そのような問題が実際に頻繁に発生することを示す停止性問題に落とし込むことができる。例えば、コンピュータウイルスの識別、プログラムパスの分析、および数学的証明の構築がそうである。確かに、ライスの定理では、コンピュータプログラムの重要な（ｎｏｎ－ｔｒｉｖｉａｌ）特徴は計算可能ではなく、部分停止性定理では、問題をサブセットに分割して個別に計算することで停止性の制限をバイパスできないと言われている。

量子コンピュータには、そのような行き詰まりはない。原則として「オラクル」と呼ばれるコンピュータよりも強力なものがあるが、そのようなものが物理的に実現可能であるかどうかについて意見が大きく分かれている。それらを、コンピュータと同等の用語を定義したチューリングのマシンと呼ぶことはできないので、コンピュータよりも強力なものについて話すときは、メカニズムやデバイスなどの用語に従わなければならない。これらのメカニズムまたはデバイスは、チューリングマシンによって計算不可能な関数を計算することができるか、または新規かつより効率的な方法で計算可能な関数を計算することができるであろう。本特許では、量子重力コンピュータ（ＱＧＣ）と呼ばれる、チューリングマシンよりも強力な思考デバイスを構築するための方法について説明するが、一部の人々は、相対性理論的量子コンピュータ（ＲＱＣ）または重力量子デバイスという用語を好む。

この新しいクラスのコンピュータの命名規則には多くの意見の相違がある。量子重力（ＱＧ）は、量子力学と一般相対性理論のより公平な修正を伴うのではなく、時空のメトリックを量子化しようとする理論の代名詞となっている。計算は、アラン・チューリングによって慎重に特徴付けられるアルゴリズムアプローチの代名詞である。相対性理論的量子非コンピュータの話をした方がより良いであろう。残念ながら、これはかなり管理できない名前であり、ペリメーター研究所のＬｕｃｉｅｎ Ｈａｒｄｙは、すでに量子重力コンピュータという言葉を作り出しているので、この言葉を使用する。量子重力コンピュータに反対する当事者にとっては、ＱＧＣは、量子一般相対性理論的非コンピュータの略称であり得る。

量子重力コンピュータ（別名、量子一般相対性理論的非コンピュータ）は、量子力学（ＱＭ）と一般相対性理論的（ＧＲ）の両方が計算プロセスに有意であるメカニズムである。ＱＭは、時間を古典的な背景特性として扱う確率論であり、ＧＲは、空間と時間が平等に扱われる、背景に依存しない理論である。さらに、ＱＭは、線形可逆シュレーディンガー方程式と非線形測定プロセスの２つのプロセスで構成される。測定中に量子力学と一般相対性理論との間には著しい互換性がないように見える。これらの互換性を理論的に解決する方法は不明であるが、このような組み合わせ理論の特徴を「推測」することは可能である。ＱＭとＧＲを組み合わせることは、空間と時間の両方の不確実性を伴い、コンピュータが決定論的な時間ステップで進むことを確実にすることは不可能であることを意味する。実際には、システムの状態に関して事実の問題がない可能性があるようなデバイスでは、状態の経時的進化の概念は無意味となり得る。ＱＧＣは、決定論的マシンがその動作を捕捉することができないことを意味する不定の因果関係構造を有する。したがって、ＱＧＣはチューリングマシンの枠組みでは理解できず、チューリングマシンによってシミュレートできない。チューリングマシンでＱＧＣをシミュレートできないことは、そのようなマシンがチューリングマシンよりも多くのパワーを持っているという最も単純な証拠として提示される。

ＱＧＣは、ヒト脳の動作の調査、および計算可能および計算不可能な関数に関する理論的考察からインスピレーションを得ている。脳機能の理論は、従来の物理学が人間の脳の動作を完全に説明できると考えているものと、新しい物理学が必要だと考えているものの２つのタイプに分けられる。ここで、計算モデルおよび特定の有効化技術における最先端技術のいくつかを説明する。

人間の脳の動作についての計算モデルは、現在、支配的なパラダイムである。これらのモデルは、人間の思考が古典的な計算であると仮定し、人間の脳の固有の複雑さとスケールから出現する。Ｉｚｈｉｋｅｖｉｃｈスパイキングニューロンモデルは、特許ＵＳ９，３１１，５９４、ＵＳ２０１３／０２９７５４１、ＵＳ２０１４／００３２４５８、ＵＳ２０１３／０２９７。５４２、ＵＳ２０１４／０１５６５７４等により、集積回路において脳機能の計算モデルを直接実装する最も文字通りの試みを提供している。ニューラルネットワークは、シリコンで実装されるニューロン状元素から構築される。それらは相互リンクされ、ヒトニューロンの発火をモデル化する方程式に従って繰り返し「発火」するように構成されている。モデルニューロンは、モデルシナプスを通じて多くの他のニューロンに接続されている。これらのシステムは、テンソルフローまたは類似のフレームワークを使用してＧＰＵまたはＴＰＵ上で深層学習ニューラルネットワークをプログラミングするのに類似した様態で深層学習アルゴリズム動作を実装することができる。システムは、チェス、碁、画像分類、および運転車両などの様々な人工知能（ＡＩ）タスクを実行することができるが、直感または工夫などの人間のような能力を示さない。これらの能力は、十分なスケールと適切なプログラミングで現れるであろうと主張されている。

ヒト脳の動作についての別のモデルは、「Ａ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｆｏｒ Ｓｉｍｕｌａｔｉｎｇ ａｎｄ Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ ｔｈｅ Ｓｔａｔｅ ａｎｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｔｏｐｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｄｙｎａｍｉｃ． Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ」，Ｍａｒｉｕｓ ＢｕｉｂａｓおよびＧａｂｒｉｅｌ Ａ．Ｓｉｌｖａに記載されている。そこでは、動的ネットワークのためのセルラーベースのモデルについて説明されている。このモデルでは、情報とアクションのエンコードは、１回限りの静的プロセスではなく、ネットワークの動的動作にある。ネットワークは入力で刺激され、定常状態の動的動作パターンに落ち着く。動的パターンは、動作を符号化する。このシステムは、完全に古典的に実装されているが、量子アプローチに適しており、量子重力コンピュータにとって特に有用な出発点である。

人間の脳のように思考するように設計された古典的なコンピューティングシステムの多くの他の例が存在する。ＩＢＭのＳｙｎａｐｓｅシステムおよびＷａｔｓｏｎ、ＧｏｏｇｌｅのＡｌｐｈａＧｏ、およびその他多数の例がある。これらのシステムは、明確に定義されたタスクに対処することに優れているが、それらは自身が対処しているタスクを理解しておらず、この理解の欠如は、自身のアルゴリズムを一般化したり、新しいアルゴリズムを革新したりすることができないことを意味すると議論されている。

１９９８年、Ｒｏｇｅｒ ＰｅｎｒｏｓｅおよびＳｔｕａｒｔ Ｈａｍｅｒｏｆｆ は、脳の動作と人間の理解能力を説明するために新しい物理学が必要であると提案した。そのような物理学は、量子力学と一般相対性理論との間の矛盾に対するソリューションを伴い、Ｏｒｃｈ－ＯＲ、すなわち、波動関数の組織化された客観的削減（Ｏｒｃｈｅｓｔｒａｔｅｄ Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ）とラベル付けされた。その理論の客観的削減（ＯＲ）部分は、多くの世界の仮説のような量子力学の解釈の代替として試験可能である。量子プロセスが十分な質量を置き換えると、量子重ね合わせが崩壊すると仮定する。彼らは、ヒト脳がこの崩壊を組織化（Ｏｒｃｈ）して計算リソースを提供すること、題してＯｒｃｈ－ＯＲを提案している。このシステムを完全に理解するためには、量子重力理論（またはむしろ量子一般相対性理論）が必要であり、これはまだ利用できない。

２００７年、Ｌｕｃｉｅｎ ｈａｒｄｙは、量子重力理論を作成しようとしないが、それにもかかわらずにその動作をモデル化するための一般的なフレームワークを提供するモデルに基づいて量子重力コンピュータのフレームワークを提案した。実用的な実装は提案されなかったが、特定の理論的予測が行われ、特にチューリングマシンよりも大きな計算能力を有する可能性があった。

量子重力の完全に（または部分的に）定式化された記述を有さないにもかかわらず、これは量子重力コンピュータを構築するための障害ではないことを証明する。量子力学の詳細が解明される前に、多くの実用的なコンピュータが構築された。この特許は、量子効果と一般相対性効果の両方に敏感なコンピュータを構築するための原理を説明している。このようなデバイスは、このドメイン内の問題を調査する方法、ならびに新しい計算（またはむしろ新しい非計算的な）リソースを提供する方法として使用され得る。

このアプローチのインスピレーションは、ヒト脳の研究から生まれた。計算は、微小管の表面に沿ってタンパク質と相互作用する光子によって脳で実行されることが提案されている。ヒト脳は写真の活性が高いことが知られている。Ｎｏｖａ ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙのＴｒａｖｉｓ Ｃｒａｄｄｏｃｋは、光合成がエネルギーを反応中心に移動することを理解する方法と同様のメカニズムで微小管に沿った光子の運動をモデル化する方法を提案している。

本特許は、そのような計算が実装され得るいくつかの方法、特に、グラフェン量子ドットを使用して実装されるフォトニックスイッチのアーキテクチャを説明している。光子は、超伝導ボックスおよび半導体量子ドット（ＱＤ）を含む人工原子とともに、電磁誘導透過（ＥＩＴ）、光子遮断、ライドバーグ遮断、および巨大ファラデー回転を介して、本質的にではなく、光子－光子相互作用を通して間接的に相互作用する。ここで、グラフェンベースの光学コンピューティングにおける最先端技術に関する関連する参照文献の選択を提供する。

光子は制御されなければならず、制御は絡み合って重ね合わせる必要がある。Ｎａｔｕｒｅの記事「Ｎｏｎｌｏｃａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ ａ Ｐｈｏｔｏｎ Ｒｅｖｅａｌｅｄ ｂｙ Ｑｕａｎｔｕｍ」（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎａｔｕｒｅ．ｃｏｍ／ａｒｔｉｃｌｅｓ／ｓ４１５９８－０１８－２６０１８－ｙ）は、これを許可するメカニズムについて説明している。

スピン輸送光子と軌道角運動量。

グラフェン量子ドットは、これらのパラメータの両方に応答し、Ｅｌｅｃｔｒｏｏｐｔｉｃｓ ｏｆ ｇｒａｐｈｅｎｅの以下の論文に従って変調することができる：ｆｉｅｌｄ－ｍｏｄｕｌａｔｅｄ ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｂｉｒｅｆｒｉｎｇｅｎｃｅ，Ｍ．Ｖ．Ｓｔｒｉｋｈａ，Ｆ．Ｔ．Ｖａｓｋｏ．（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎａｔｕｒｅ．ｃｏｍ／ａｒｔｉｃｌｅｓ／ｓｒｅｐ２７０３３）。

調整されたグラフェンの層は、単層および多層グラフェンでの巨大なファラデー回転を提供することができる（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎａｔｕｒｅ．ｃｏｍ／ａｒｔｉｃｌｅｓ／ｎｐｈｙｓ１８１６）。

シリコンフォトニクスの特徴は、電気通信波長での損失が少ないこと、経済的利点、ＣＭＯＳ設計および製造プロセスとの互換性にある。しかしながら、これらの利点は、非線形全光学シリコンフォトニックデバイスのパワーおよびサイズスケーリングを制約する比較的低いＫｅｒｒ係数によって妨げられる。かつてない高いＫｅｒｒ係数および自身の薄膜構造を有するグラフェンは、全光学シリコンフォトニック波路デバイスに容易に統合される良好な非線形材料を作る。

光子のルーティングは、スピン運動量と角運動量の両方を組み込むことができる。片面光学微小空洞内で単一の量子ドットで構成されたスピンを使用した単一フォトニックトランジスタおよびルータのための量子ルータ（非線形性を必要としない）（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎａｔｕｒｅ．ｃｏｍ／ａｒｔｉｃｌｅｓ／ｓｒｅｐ４５５８２）は、光子をフォトニックトランジスタを提供する他の光子と切り替えることができる量子ドットベースのゲートの作製方法について説明している。

量子デバイスを作製するためにシリコン上にグラフェンを堆積させる技術は、例えば、ＫＲ１０１４９３３３４Ｂ１の「グラフェンパターンを形成するための方法」、ならびにそれによって製造されたグラフェンパターンを有する電子素子および量子素子が理解され、ＵＳ２０１３／００５７３３３（Ａ１）は、グラフェンバレーシングルトリプレット量子ビットデバイスおよびその方法を説明している。

水溶性自己沈降グラフェン量子ドットの深い紫外線発光Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｐｈｙｓｉｃｓ， Ｔｈｅ Ｈｏｎｇ Ｋｏｎｇ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｈｏｎｇ Ｋｏｎｇ ＳＡＲ．
最後に、量子重力コンピュータは、相対性理論的および量子ソースの両方から得られるノイズに対処する必要がある。記事「Ｑｕａｎｔｕｍ Ｅｒｒｏｒ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｂｅｇｉｎｎｅｒｓ」（ｈｔｔｐｓ：／／ａｒｘｉｖ．ｏｒｇ／ｐｄｆ／０９０５．２７９４．ｐｄｆ）では、量子エラー訂正技法を要約している。ＱＧＣでこのエラー訂正の問題に対処する。

本特許では、相対性理論的量子コンピューティングとしても知られる量子重力コンピュータ（ＱＧＣ）を実装するための方法とともに、一般的な動作原理を説明する。専門家は、現在、物理学およびコンピュータ科学の最前線で非常に複雑な実験を使用する。異なるスキルを有する専門家、すなわち、物理学者、生物学者、およびコンピュータエンジニアによって実現可能であり得るいくつかの実施形態を、少なくとも１つの実施形態とともに詳細に説明する。量子コンピュータパラダイムの多くは、量子重力計算を実装するために修正することができ、量子コンピュータに適用されるべき原理をレイアウトして、それを一般相対性理論も係数となり、ＱＧＣを利用することができる状態に移動させる。既存の量子コンピュータは、ＱＧＣの対象となり得るが、これを欠陥として認識することにも留意されたい。量子コンピュータが計算中に質量エネルギーを動かしすぎると、波動関数が崩壊し得、デコヒーレンスエラーとして現れる。現在の量子コンピュータにおける冷却および分離は、大部分が、そのような早期分離効果を回避することである。

量子重力コンピュータは、量子力学と一般相対性理論の両方の効果が著しいコンピュータである。情報の単位は依然として量子ビットであるが、量子ビットは場所に関係なく概念エンティティとして指定することはもはやできない。量子ビットは時空に埋め込まれている。同様に、ゲートは、時間のような経路に沿って段階的に量子ビット上で動作すると仮定することはできない。ゲートがそのように構成されている場合、モデルは量子コンピュータのものに落とし込まれる。量子重力について十分に定式化された理論（またはフィールドの命名についての合意さえも）を持っていないにもかかわらず、量子力学と一般相対性理論の効果に敏感な実用的なメカニズムのパラメータを定義し、そのようなメカニズムを構築することができる。ヒトの心は、量子重力コンピュータを因果の規則的な観念として概念化することは困難であり、時間は崩壊する。直感的なモデルの同様の欠如は、量子コンピューティングの発展を妨げていない。

本発明者等のモデルの主な理論的基盤としては以下のものが挙げられる。

●光速より速く信号を送ることはできない。

●量子崩壊は瞬時に起こる。

●隠れた変数はなく、「測定」されるまでスピン／偏光は実在しない。

●重力波は光速で移動する。

●デコヒーレンスは測定ではなく、リバーシブル操作である。

量子重力コンピュータの特徴は、以下のとおりである。

●情報は量子ビットで表すことができる。

●量子ビットのコレクションは、より大きな情報エンティティ（キューバイトまたは量子レジスタ）を形成するために絡み合うことができる。

●量子ビットとゲートは、時空メトリック特性で物理化される。それらは、運動量とその結果の不確実性の程度のあるメトリックの点ｘ、ｙ、ｚ、ｔに位置する。

●量子ビットのいかなる変更も、メトリックに何らかの影響を与える。

●モデル内のゲートは、量子状態で動作し、かなりの質量エネルギーを移動して、時空のメトリックを修正することができる必要がある。

●ゲートは、動作時に正しい質量順序を、大きすぎず、小さすぎず、他のゲートと一緒に取ると崩壊を引き起こすほど大きいが単一の操作で自己測定できないほど小さく、動かす必要がある。崩壊までの時間は、

によって与えられ、Ｅ_ｇは、システムの重力自己エネルギーであり、

は、減少したプランク定数である。

●コンピュータのトポロジーは、この自己重力相互作用を最大化するように設計されている。

●コンピュータのトポグラフィは、光コーンの境界で処理が行われるように正しいスケールである必要がある。これは本質的に、光の速度で移動する信号が、信号がゲートの動作にとって重要になるのとほぼ同時に次の処理要素に到達するように処理要素を配置する必要があることを意味し、いわゆる「ジャストインタイム」と呼ばれる。したがって、メトリックの変化は、信号が入力になるのに間に合うのか、次の段階への入力になるのに２つ遅れるのかどうかに影響を与える。このモデルの唯一の特徴は、入力が時空のような効果の境界にあることである。恒星間の割合または顕微鏡的な割合でコンピュータを構築することができる。好ましい実施形態では、このようなスケールのコンピュータは、人間にとって興味深い時間間隔で計算されるため、ゲート間隔が約ミクロンである顕微鏡デバイスが好ましい。

●量子操作および質量移動は、専門ゲートにより別途実施し得る。

●時空メトリックは、ＱＧＣ内の質量エネルギーの移動と効果計算によって重ね合わせられる。

●光コーンのスケールでのゲート配置と連動した量子不確実性は、不定の因果構造につながる。

●コンピュータの特定のトポグラフィは、例えば、デジタルレイアウトなど、他のものよりも多くの時空メトリック相互作用を引き起こす。（このようなレイアウトは、ピラミッド細胞と呼ばれる特定のヒト脳ニューロンの特徴であるようにみえる。）
●測定プロセスは不要である。読み出しメカニズムは、自己トリガーであり、液体の凍結に類似した競合／協力プロセスである。これは、非決定的なプロセスに従って１人が勝利する場合の複数のシードから引き起こされ得る。プロセスについては、後でより詳細に説明する。

●このプロセスは、単一の不可分な瞬間に発生するため、原因と効果に分解することはできない。これにより、ステップコンピュータでシミュレーションすることは不可能である。

●量子力学的状態は分離不可能であり、システムが単にその部品の合計ではないという点で、量子重力状態も組み合わせ不可能である。２つのＱＧＣメカニズムを組み合わせて、３つ目のメカニズムを決定論的にモデル化することはできない。つまり、ユニットとそのウォッチドッグを組み合わせて、停止しないことを証明できない組み合わせユニットを得ることはできない。

●ＱＧＣコンピュータは、無期限にループするトラップを回避することからパワーを得る。

●明示的な測定プロセスを必要としないにもかかわらず、定期的な読み出しを得るために、時折エッジ上で自己崩壊を押すことが有用であり得る。このような定期的な読み出しがないと、システムは外部イベントにタイムリーに対応したり、特定の時間的に重要な機能を維持したりすることができない可能性がある。これは、ヒト脳における規則的な脳波パターンの目的のための可能な説明である。

量子重力コンピュータの一般的な実装特徴は以下のとおりである。

●計算は非常に動的なプロセスである。なぜなら、計算は、光コーンが交差する前に行われなければならないため、計算は、トラップされた長寿命の量子ビットではなく、直接光スイッチングゲートを介して実装されるからである。

●量子状態の長寿命トラッピングを伴わないため、システムは室温で動作する必要がある。

本発明の利点
一般的なメリット
１．原則として、設定された問題を解決することができ、停止性問題に衝突しない。

２．通常の問題を解決するための消費パワーの削減。

３．理解、創造性、自由意志の人間の能力を表示することができる。

室温のメリット
１．構築および監視の多くのより少ない問題
２．絶対零付近で変性する生物学的タンパク質を使用する能力。

３．本質的なエラー訂正。

停止性関数が存在しないことの証明（ステップコンピュータ内）。 例示目的で、時間の概念を有しない数学的オブジェクト。 組み合わせ特徴なし。 時空・原因・効果のダイアグラム。 量子重力ゲート。 量子重力動作なし（ＱＧＮＯ）ゲート。 処理中のメトリック歪み。 量子重力コンピュータのトポロジー。 測定ゲート。 量子回路の等価性。 分散測定。 ２つの入力量子重力ゲート。 概念レイアウト。 因果パラドックスなし。 量子重力コンピュータのニューラルネットワーク。 システムの構成。 ＱＧＣの動作プロセス。 ＱＧＣの崩壊メカニズム。 ＱＧＣにおけるエラー補正。 ＱＧＣの１つの実装の平面立面図。 ＱＧＣの１つの実装の側面立面図。 生物学的ＱＧＣ。

量子重力コンピュータの論理構築ブロックは、当業者が量子重力計算を実行することを可能にするために任意の量子コンピュータに必要な修正を行うことができるように、量子と量子重力計算との間の差異とともに説明されるであろう。提案されたグラフェンベースの室温光学量子重力コンピュータを含む、量子重力計算のために最適化されたデバイスのいくつかの実施形態が説明される。

停止性関数の存在は、２０世紀の転換期の数学における根本的な問題であり、そのような関数が存在し得ないという証拠は、アラン・チューリングとアロンツォ・チャーチが１９３５～３６年にそれを証明して以来、計算の限界を定義してきた。図１は、停止性関数がステップコンピュータ上に存在することができないことを視覚的に証明する。まず、停止が存在すると仮定し、この関数を実行する手順１０１を構築し、この「停止」にラベルを付ける。その手順の存在は証明されないため、手順を指定する試みは必要ない。停止性手順１０１は、別のプログラムを入力１０２とし、入力１０３で実行すると、そのプログラムが停止するかどうかを予測する。停止性とは、コンピュータが停止し、Ｔｒｕｅ（Ｔ）またはＦａｌｓｅ（Ｆ）の結論に達したことを意味する。

停止（Ｈａｌｔ）の存在を否定するには、次のように進む。Ｈａｌｔの出力を入力とし、以下を行う新しいアルゴリズムＫ１０８を構築する。

１．Ｈａｌｔが「ループ」（Ｌ，１０４）を出力する場合、Ｋは停止し（１０７）、
２．そうでなく、Ｈａｌｔが「停止」（Ｈ，１０５）を出力する場合、Ｋは、永遠にループする（１０６）。

Ｋはプログラムであるため、Ｈａｌｔ１０２、１０３に入力されるＫ１０９への２つの入力としてＫ１０８を使用する。

Ｈａｌｔが、Ｋが停止すると言った場合、Ｋ自体は永遠にループしてしまう。

Ｈａｌｔが、Ｋがループすると言った場合、Ｋは停止することになる。

いずれの場合も、ＨａｌｔはＫに対して間違った答えを与える。したがって、Ｈａｌｔはすべてのケースで動作するわけではない。

任意のソリューションＨａｌｔを失敗させる入力がある。パラドックス！
パラドックスの唯一のソリューションは、Ｈａｌｔ関数が存在できないことである。この証明は、ステップコンピュータとして特徴付けられているチューリングマシンに相当するすべての一般的な計算システムに有効である。つまり、状態と状態から状態への移行ルールの進行を有するコンピュータである。

パラドックスを回避し、停止性関数を復元しようとする試みがいくつかあった。１つのソリューションは、無限ループを許可しないコンピュータプログラミング言語を構築することであり、オープンエンドループ１０６を許可する言語で構築がないことを保証するか、または無限ループケースがないことを保証するためにプログラムを境界チェックするコンパイラを構築することである。これらのソリューションは失敗する。ライスの定理では、他のプログラムの重要な（ｎｏｎ－ｔｒｉｖｉａｌ）特性を保証するコンピュータシステムを構築することは不可能である。この場合、境界チェックは重要な（ｎｏｎ－ｔｒｉｖｉａｌ）ものであり、コンパイラは重要な（ｎｏｎ－ｔｒｉｖｉａｌ）ものである。言語が無限ループに入ることができない場合、チューリングは完全ではなく、特定の関数を計算しない。したがって、チューリング制限から逃れようとする試みは、欠陥であるか、または限られたコンピューティングシステムをもたらす。実際のところ、停止性問題を回避することを目的とするすべてのコンピューティングシステムは、最終的にはファームウェアで実行し、究極的にはハードウェアマシンで実行する必要があり、マシンが無限ループに陥らないことを保証することはできない。

量子重力コンピュータでは、ループ問題を取り除くために異なるアプローチが取られる。ループ問題の本質は、システムを今後同じ状態に戻す決定論的なステップ・バイ・ステップ手順が存在することである。（これが無限ループ１０６の仕組みである）。この問題を一歩踏み出す方法は、状態のステップ・バイ・ステップ進化のアイデアを取り除くことである。これは不可能と思われるかもしれないが、ステップや時間の概念がない数学的なオブジェクトはたくさんある。類推すると、式ｙ＝２ｘは「計算」を実行するが、ステップまたは時間の概念では実行しないオブジェクトであり、ｙは単にｘの２倍に等しい。そうでない場合の瞬間はなく、そうであるときの後の時点がある。したがって、時間ステップは、ある情報の別の情報からの導出の不可欠な部分を形成する必要はない。これは、関係を管理するルールがないという意味ではない。ＱＧＣは混沌ではない。情報を操作するのとは別の手法である。ＱＧＣは、上記の類推とは異なり、時間の経過とともに進化する計算を実行しないが、それらは、厳密かつ決定論的にステップ・バイ・ステップ手順ではない。

ステップ・バイ・ステップで進めないシステムでは、ループを防ぐためにウォッチドッグを導入することが可能になる。最も単純なモデルは、相互ウォッチドッグを持つ２エンティティモデルである。図１ｂは、各々が情報を処理し、他の１１３にウォッチドッグ機能を提供する２つの要素１１０および１１１を示している。通常のステップコンピュータでは、このモデルを単一プロセス１１２として組み合わせてモデル化することができる。これが可能であることを証明するために、１１０からステップを実行し、次に第３のマシン１１２上で１１１からステップを実行することは単純であることがわかる。組み合わせシステムが停止することを保証することはできず、相互ウォッチドッグ機能は失敗する。しかしながら、非ステップコンピュータは、インターリービングを可能にするための確定状態が欠如しているため、第三者によって組み合わせてモデル化することはできない。

ステップ・バイ・ステップの計算に必ずしも依存せずに情報を処理するこの能力は、本発明者のデバイスの特徴に由来する。まず、システムの状態に関しては、いつでも事実上問題がないことであり得る。Ｋｏｃｈｅｎ－Ｓｐｅｃｋｅｒの定理は、Ｂｏｓｏｎ（スピン１粒子）の状態が測定されるまで事実上問題ないことを示している。第二に、因果構造を静的にモデル化することはできない。したがって、そのようなデバイスでは、状態を指定すること、または後の時間でその状態に戻ったと判断することは不可能であり得る。なぜなら、「後の時間」に意味がなく、状態には事実上問題がないからである。これらの概念は、マクロ的なレベルでは幻想的であり、一般相対性理論の因果構造と矛盾しているように見えるかもしれないが、ＱＧＣがこれまで計算不可能な関数を計算するために必要なのは、マクロ的決定論からの一時離脱である。ここでは、そのような離脱をどのように設計できるかを説明する。

図２は、グリッド内の点を中心とした２つの光コーンを有する一般相対性理論的フレームワーク内の空間時間のブロックを模式的に図示し、その第１番目を２０４でラベル付けしている。相対性理論的量子力学（ＲＱＭ）には、時空のブロックは存在しないと直ちに言うべきであるが、それらは理解を設定するのに役立つ概念である。グリッドは、ファジーでフラックスしていると想像すべきである。図２では、時空の寸法ｘ２０１、ｙ２０２およびｔ２０３が例示されているが、ｚについては想像する必要がある。この空間には、処理要素のグリッドが配置されている。これらの要素からの光コーンは、時空の異なる領域が「時間のように」および「空間のように」分離される程度、したがって計算要素間の因果関係を示す。（図４の４０１において、光コーンの空間のような領域および時間のような領域を図示する）。コーン２０４の中心は、処理要素を配置した時空の任意の小さな領域を表す。要素は、符号化された光パルスを使用して光コーンに沿って通信することができる。各処理素子は、偏光、時間バケット、または他の量子光学符号化スキームを通して、符号化された光パルスを受信および送信することができる、砂粒サイズの周りの小さなマイクロプロセッサとして想像され得る。これらのマイクロプロセッサはまた、それらが処理するフォトニック入力と出力の量子コヒーレンスと絡み合いを維持する能力も必要とする。そのようなプロセッサは、原則として、例えば、線形光学量子計算（ＬＯＱＣ）素子、または実際には、導入に記載される非線形デバイスを含む任意の量子光学デバイスを使用して作成することができる。後で処理ユニットの作製方法について説明するが、そのような処理ユニットは、単一の論理ゲートのように単純であっても、設計の一般性を失うことなく市販のマイクロチップのように複雑であってもよい。

時間のように分離された要素２０５、２０６、２０７および２０８は、要素２０４が２０４の過去または未来の光コーン内にあるとき、要素２０４に因果的に接続される。２０５および２０６の場合、これは原因関係であり、２０７および２０８は効果関係である。したがって、２０５および２０６は、２０４によって実行される操作への入力を形成してもよく、この操作の出力は、要素２０７および２０８への入力を形成してもよい。

古典的なコンピュータでは、空間のように分離された（因果的に接続されていない）領域が存在し得る。現代のコンピュータに存在するクロック速度では、次の計算を行う時点で、信号がワイヤに沿ってまだ飛行している可能性がある。計算がそのような信号に依存する場合、計算が行われる前にコンピュータはその信号を待つように構成されなければならない。このため、現代のコンピュータは、クロック信号と同期情報を配布し、計算要素が以前の計算の光コーン内に入るまで「待機」することを保証する。このダイアグラムの言語では、すべての関連する入力が処理要素の光コーン内に収まるように、計算が行われる前に十分な時間ｔ２０３を通過させる。

相対性理論的量子力学の導入が、この図を混乱させ、時空と因果のクリーンな概念を破壊することがすぐにわかる。

図３は、光学素子を使用して実装される量子重力ゲート３１０の動作を概略的に示している。（線形光学素子からユニバーサル量子ゲートを構築することが可能である）。このゲートは、単純な量子重力ゲートであり、純粋に量子計算のためのＨａｄａｍａｒｄゲートに概念的に類似している。光子３０１は、左から装置に入り、ビームスプリッタ３０２、ストレートパス３０３、反射パス３０４によって２つのパスに分割される。今、光子は、同時に経路３０３および３０４を横断する状態の重ね合わせにある。ミラー３０５は、単に光子をゲート３０７にリダイレクトする役割を果たす。３０７におけるゲートは、任意の量子計算アクションを行うことができるが、この瞬間、それが量子動作なし（ｎｏ－ｏｐ）を実行し、これを３１０に出力すると仮定する。ゲートは重力的にアクティブである。ゲートへの入力に応じて、質量３０８を２つの任意の位置の１つに移動させる。３０３光子が３０６光子経路－タイムバケット符号化よりも早く到着した場合、質量は上部位置に移動する。質量３０８が移動すると、メトリック、したがって２つの経路３０３および３０６の長さを変化させる重力波３０９を発することによって、空間時間を歪める。このダイアグラムでは、経路は、概念を例示するために明らかに異なる長さで示されているが、それらは、経路３０３および３０６が長さが類似するように再描画され得る。空間時間のメトリックの小さな変動は、３０３に沿って移動する光子が３０６の予想到着の前または後に現れるかどうかに影響するであろう。これがパラドックスを引き起こすと考えられ得る。光子３０３が最初に到着した場合、質量が下向きの位置に移動し、ダイアグラムの下半分の空間状経路を短縮する。ただし、これは、３０６光子の後に３０３光子が到着することを意味する。一般相対性理論フレームでは、メトリックの変更は、あらゆる方向の光速で重力インパルス波３０９として広がるため、そのようなケースに当てはまらない。しかしながら、量子力学的考察が不確実性をもたらすため、ゲートへの入力が質量変位の影響を受けていないかどうかを確実に言うことは不可能である。最初のサイトでは、バカげた記述として、入力に影響を与える出力として表示されるかもしれない。しかしながら、これには原則的に制限はない。時間が不確かな場合、因果関係は確かめられない。そのような因果関係が親殺しのパラドックスを導入し、そのためゲートを何らかの形で無効または違法にする懸念があるかもしれない。しかしながら、量子力学は確率論である。Ｄａｖｉｄ Ｄｅｕｔｓｃｈによると、親殺しのパラドックスは、デジタルシステムでは発生するが、確率的なシステムでは発生しない。祖父を殺す確率を変えても、あなたの存在が不可能になるわけではなく（したがって矛盾している）、可能性が低くなるだけである。したがって、この最も単純なゲート、量子重力ゲート、または相対性理論的量子ゲートは、本発明者のＱＧＣの構築ブロックとして導入される。

図３ａでは、マイケルソンビームスプリッタ装置をＨａｄａｍａｒｄゲート３１２に置き換えることによって、モデルをもう少し一般化する。このゲートは、｜０＞と｜１＞の基礎状態を｜０＞と｜１＞の重ね合わせに等しい確率で変更する。図３ａのＱＧ動作なしゲート３１０は、図３において時間ビン符号化光子タイミング動作として想像されており、任意の量子重力動作なし作動（ＱＧＮＯ）ゲートによって実装することができる。ＱＧＮＯゲートの唯一の機能は、量子状態に顕著な修正を加えることなく、ゲートの動作に基づいていくらかの質量を移動させることである。顕著な修正がまったくないことが修正を意味しないか、または量子動作が量子誤差補正の適用を継続することを可能にするほど小さい修正を意味するかどうかは、未解決の問題である。量子ゲートから環境に情報が漏洩し、ある程度のデコヒーレンスまたはより広範な絡み合いにつながることを想定しなければならない。これは、エラー訂正がない場合、システムの忠実度に制限を与える。さらに、図３の「ワイヤ」（３０１、３０３、３０６、３１０）を図３ａの関係（３１１、３１３、３１４）に置き換えると、時間軸方向の関係がなく、１対１のマッピングがないことを意味する。これは、質量の移動が時空メトリックを修正することができ、したがって論理要素間の因果関係を修正するからである。ゲートの出力は、同じゲートへの入力として、直接または仲介ゲートを介して機能することも可能である。

図４は、図２の光コーンダイアグラム座標に示されるゲートを表す。ダイアグラムは、図３に対して回転し、時間が垂直方向に流れるようにしている。（座標を変更することは、このトピックの議論において共通の特徴である。）再び、ダイアグラムは、図面が平らな紙上にあることを考えると、空間４０２、４０３という２つの次元と１つの時間４０４のみを示し、空間方向の１つは、時空図の共通の斜視慣例を通して示されている。説明した実施形態では、光を用いて処理を行うため、信号の伝播は光コーン４０１の極端４０５に沿う。ゲートおよびそれらの対応する質量変位は、垂直構造４０６および４０７として示され、それらが空間で移動せず、経時的に存在することを示す。一部の信号は「スルー」オブジェクトを伝播するのに問題があると想像されるかもしれないが、使用可能な空間の追加の図示されていない寸法があることを覚えておかなければならない。各ゲート４０６が動作すると、質量４０７を重ね合わせ４０８、４０９に移動させ、質量は、光コーンの傾斜によって示されるメトリックを歪ませる。一般相対性理論では、メトリックテンソル（メトリックと略される）は、時間、距離、体積、曲率、角度などの観念を定義するのに使用されて、未来と過去を分離する、時空のすべての幾何学的構造および因果構造を捕捉する。このダイアグラムでは、単純に光コーンとして描かれている。ここで、それ以降のゲートのパフォーマンスは、到着する信号とメトリックの両方に依存していることがわかる。これは、ゲート状態の変化が質量を動かすからである（厳密に言えばエネルギーや運動量も）。時空の因果構造のこの変化は、一部の信号が将来のイベントの過去の因果光コーンにもたらされ、したがって原因となる一方で、物事が反対の方向に進めば、それらは原因ではなくなるであろうことを意味する。より大きなスケールでは、ゲートの順序が非常に不確実であることが想像され得る。因果構造の原因および効果ならびに確実性は、この構築物において保持されない。これにもかかわらず、明確に定義されたルールに従って情報を操作することができる。

図では、ゲートが動作し、光コーン４０１を切り替えると不確実になることがわかる。光コーン４１０は、質量４０７に向かって傾斜し、一方、光コーン４１１は、質量４１０からさらに離れているため、影響が少ない。時間４１２におけるゲート４０６の動作後、質量は重ね合わせ４０８および４０９に配置される。これにより、光コーンは不確実性を有し、「ファジー」４１３、４１４および４１５に見える。４１４におけるファジー光コーンは分離されるので、その代替の４１５を見ることができる。ゲート４０６からゲート４０７までの因果線を追跡すると、ゲート４０６の切り替え状態に応じて、信号Δｔ４１５の到達時間に明らかな差が見える。ゲート４０７が時間バケットに基づいて動作すれば、ゲートは不確実性に基づいて動作する。

図５は、グラフェンドットまたはトリプトファン分子などの光学スイッチを使用した量子重力コンピュータの一般的な配置を示している。上向き方向５０３は時間を表し、ｘ５０１およびｙ５０２は２つの空間寸法を表し、スライスは等しいタイムスライスを表す。（なお、これは利便性のためであり、メトリックの不確実性のために量子重力コンピュータに等しいタイムスライスなどはない。）ｚ次元は図示されておらず、このダイアグラムに関しては、処理システムが２次元シリコンチップと類似していると想像できるため、必要ではない。各スライスにおいて、図中の最初の２つのラベル付けされた５０４、５０５では、量子ドットゲート５０６は、重ね合わせに要素を有し、５０７は２つの取り得る状態の左の要素をラベル付けしている。これらの重ね合わせ要素はそれぞれ異なるメトリックの歪みを引き起こす。したがって、未来の光コーン５０８および５０９は、要素５０７が左または右の位置にあるかどうかによって画定される。これは不確実であるため、このゲートからの未来の光コーンは、不確実な基礎で未来の期間における異なるドットグループに影響を与える可能性がある。コーン５０８は、チップ基板上の左下の量子ドットにのみ影響し、コーン５０９は、２つのドットに影響する。メトリックの歪みは、例示目的のために誇張されており、実際のチップでは、量子ドットははるかに密集し、異なる因果関係に必要なメトリックの歪みは小さいであろう。基板システムは、シリコン上でグラフェンを支持するシリコンウェハテクノロジーであり得、その結果、グラフェンの一部またはすべてがシリコンウェハの上に浮くことができる。グラフェンは、それを物理的に重ね合わせる励起信号に応答して屈曲または移動することができる。各グラフェンドットは、他の素子への光学結合の強度を調整することを可能にする電気回路の影響を受ける。

図６は、ＱＧＣ用の量子コンピュータにおける「測定」ゲートのＱＧＣ等価物を示している。通常の量子コンピュータでは、システム内の他のゲートの通常の力学に従わない要素が提供される。これは不可逆的な測定メカニズム６０２であり、量子状態への適用は、所与の確率、通常５０：５０で、重ね合わせられた０｜１ ６０１状態から｜０＞｜１＞ ６０３のいずれかへの崩壊をもたらす。これは本質的に量子計算に適用される外部プロセスである。ＱＧＣでは、この測定プロセスは、重力ゲート６０６に置き換えられる。状態の任意の変化または状態の重ね合わせがメトリックテンソルに影響を与えるため、ＱＧＣ内のすべてのゲートは重力ゲートとして機能する。しかしながら、ＱＧＧは、量子重ね合わせをヒトスケール時間フレームで自己崩壊するレベルまで増幅する特別なゲートであり、典型的には、他のゲートと一緒に撮影すると１００ｍｓ～７秒である。したがって、入力６０４は、ゲート６０６を重ね合わせ６０７、６０８へと駆動し、重力波は伝播し、ゲートはいくつかの出力６０９を作る。Ｅ_ｇに従って臨界質量を有する十分な質量が関与する場合６０５、単一のゲートは自己崩壊し、不可逆的な出力６０９を作る。この場合、ゲートはもはや「外部」効果ではなく、むしろ動作モデルと一致しているという事実を除いて、量子力学の測定ゲートと同一である。

図７は、標準量子コンピュータの回路のＱＧＣ等価物を示している。ＱＧＣにおいて、７０１内のすべての要素は、重力アクティブゲート７０２に置き換えられ得る（かつ置き換えられなければならない）。量子コンピュータ動作を維持するために、計算ゲートは、入力Ｉ，７０４上で動作しかつ出力Ｏ，７０５を与える低質量アクション要素７０３に置き換えられ、その測定ゲートは、より大きな質量を有する高質量動作要素７０３である。これは、ＱＣをＱＧＣに一般化するが、決定論的アルゴリズムを実装する能力を犠牲にする。パワーは、ＱＧＣに利用可能な新しい形式の「アルゴリズム」を実装することによって達成され、最も容易に実装可能なのは、深層学習ＱＧニューラルネットワークである。

図８は、自己崩壊が２つ以上のゲート質量から形成されるように、ＱＧＣ中の測定要素の分布を示している。個々のゲート８０７からのメトリック歪みの合計は、ある時間Ｔで臨界Ｅ_ｇレベルに達することになる。図６の８０１、８０２、８０３に記載される測定ゲートは、ＱＧＧ８０４、８０５、８０６のセットからのメトリック歪みの蓄積の影響を受ける。今、時空８０７のこの位置は、臨界Ｅ_ｇ限界を上回るメトリックを修正するのに十分な歪みを有している。

図９は、一般的な２つの入力量子コンピュータゲートのＱＧ等価物を示している。入力９０１および９０２は、出力９０５および９０６を形成するために９０３によって処理される。一般ゲート９０３を一般ＧＱゲート９０８に置き換えてもよい。ただし、システムが亜臨界であることを条件に、ＷＲＴ Ｅ_ｇ質量が移動されて９０４、メトリックに対する修正が伝播９０７を開始する。

図１０は、読み手が、時空の点が存在することと不確実であることの両方であることが同時に可能である方法を理解できるように、Ｌｕｃｉｅｎ Ｈａｒｄｙによって説明される概念的ＱＧＣの配置を示している。計算要素１００１は、空間時間内に位置する。それは、４つのＧＰＳ衛星１００２～１００５から信号を受信する。計算要素は、衛星に対するその位置ｘ、ｙ、ｚ、ｔを計算することができ（そのために飛行計画があり得る）、したがって、空間および時間における自身の位置を知っている。しかしながら、観察者１００６の観点から、ｘ、ｙ、ｚおよびｔは、不確実であるか、またはそれらが何であるかについて事実上問題すらない可能性がある。例えば、計算要素は、それを同時に２つの場所、すなわち「ｃａｔ」状態に置く計算の対象であってもよい。したがって、計算を実行してこのシステムの次に何が起こるかを判断することはできなかった。なぜなら、システムの起動状態に関して事実上問題はないからである。それにもかかわらず、システムはルールに従うことができた。ｔ軸に沿った状態の観察結果をプロットすれば、システムが経時的に進化するように見えることがわかるだろう。

図１１は、ＱＧＣ内で発生し得る状態を示している。要素は、要素がそれ自身の原因であり得る因果関係のリングを形成する。要素１１０１は、要素１１０２に影響し、次いで、要素１１０１への入力である要素１１０３に影響する。古典的なシステムでは、そのようなリングは、各ゲートが連続した時間間隔で次のゲートに影響を与えるように動作中に時間が流れると想定しているため、目立たないであろうが、ＱＧシステムでは、これは保証できず、ゲートは任意の時間順序で出力に応答し得、ゲート出力は、それら自身の入力であり得る。量子システムでは、古典的なシステムとは対照的に、原因と効果の関係が確率的であるため、これは親殺しのパラドックスをもたらさない。親殺しのパラドックスは、効果が時間を遡り、その原因、例えば、祖父を殺すことがその原因を排除する場合に発生する。効果が時間を遡り、原因の確率に影響を与える場合に、それは許可される。原因と効果の時間順序の変更に反論するために一般的に使用されるもう一つのパラドックスは、シェイクスピアのパラドックスである。ある人が、シェイクスピアの作品を暗記し、時間を遡り、その作品を彼に書き取らせる：作品はどこからともなく湧いてくる！シェイクスピアのパラドックスは誤ったパラドックスである。時間を遡って、後続の効果の原因を引き起こすことは完全に許される。それは単純に常識を害する。量子論の多くは常識を害し、これはそれを禁止する理由ではない。Ｏｒｃｈ－ＯＲシステムでは、時間ｔでの重ね合わせが可能な質量に限界が設けられている。シェイクスピアのパラドックスやシュレーディンガーの猫などのマクロパラドックスは、重ね合わせのマイクロパラドックス、つまり、どのようにして何かが同時に２つの場所にあることができるのかに影響を与えることなく禁止されている（または消滅する可能性は非常に低い）。

図１２は、ＱＧＣの構築にインスパイアされたニューラルネットワークを示している。ニューラルネットワークでは、各計算要素は、トポロジーに従って他の要素にリンクされる。一般的には、隠れ層や前後の経路を含む層がある。そのようなネットワークにおいて、配線は、信号が通過し得る許可された経路を定義する。ＱＧＣの好ましい実施形態では、これらの「層」のうちの１つ以上は、最大接続ネットワークに置き換えられる。このネットワークに遭遇する量子信号は、長い経路１２０３または短い経路１２０２を介して広がり、任意のノードに結合し得る。ネットワークの一部を図１２に示すように、１対多くの（すべての）ネットワークとしてモデル化することができる。このネットワークが増加するにつれて、描画する必要がある「接続」の数が指数関数的に増加するため、少数の要素のみが示されている。量子情報は、ネットワーク内の、ノードの結合感度、それらの分離、ノードの励起状態などの多くの要因に応じてこのネットワーク上に広がる。これの古典的な説明は、参照Ｓｉｌｖａに見出すことができ、以下は短い抜粋である。

複雑な動的ネットワーク内には、ネットワーク内のすべての可能な接続を説明する静的構造トポロジーと、静的トポロジーを通して信号がどのように伝播するかを確立する動的機能トポロジーの２つのトポロジーがある。機能トポロジーは、構造トポロジーのサブセットであり、機能的接続性、個々の頂点の内部ダイナミクス、およびネットワークへの特定の刺激に応じて変化する。言い換えると、物理的に接続された細胞は、必ずしも互いにシグナルを送る必要はない。しかしながら、これは、細胞神経回路とネットワークにおいて、構造と機能が互いに影響し、細胞の状態とそれらの間の接続は、可塑性メカニズムの関数として経時的に変化し得る。

これは動的な緊急ネットワークであるため、各ノードで特定の機能を実行する必要は特にない。必要なのは、入力光子を受信し、入力光子間の何らかの関係、結合、周波数、位相、偏光、到達時間、または同様の量子符号化状態に従って出力光子を発射する各ノードに何らかの任意の機能があることである。この量子重力実装では、ネットワークの状態に関して事実上問題はなく、ノードの固定された因果構造がなく、任意の励起状態が重ね合わせられ、別のノードの励起状態と絡み合ってもよい。学習とプログラミングは、入力光子間の関係、結合、周波数、位相、偏光、到達時間、または同様の量子符号化状態を再度修正する各ノードの関数に対して何らかの変更を行うことによって生じる。

図１３は、ＡＩ１３０１を試験するための標準的なＭＮＩＳＴデータセットを示している。手書き文字は、画素アレイ１３０２～１３０３に基づいて入力層を設定することにより、ＱＧＣニューラルネットワークに入力される。ＱＧＣニューラルネットワークは、入力文字１３０４に基づいて動的パターンを形成し、自明に、これは、３つの要素間の三角形であり得るが、概して、複雑で安定した動的パターンである。この安定したパターンは、システムの出力を提供するために認識することができる。動的安定パターンを使用する利点は、長寿命の量子ビットが必要ないことである。認識イベントが発生すると、システムはＥ_ｇ閾値に達するまで崩壊するように訓練することができる。

図１４は、量子重力コンピュータが出力を生成するプロセスを説明する。番号付け、時間またはステップシーケンスは、ステップコンピュータではなく、これらの動作は同時にまたは任意の順序で行われ得るので、意味をなさないことに留意されたい。統計的には、出力が現れ、それらの統計は、概念的に、手続き的な説明とある程度一致する。

ここで、この注意事項に留意して手続き上の説明を行う。量子計算が実行される（１４０１）。量子ビット状態は、ゲートの動作によって修正され、これらの状態の変更は特定の質量エネルギーを移動させ、時空メトリックの歪みをもたらす。最適なＱＧＣでは、それらの状態に依存してかなりの質量を屈曲および移動するタンパク質を使用して、量子ビット運動の重力効果を増幅するためのメカニズムが提供される（１４０２）。これは、ゲートを開き、電子があるコンデンサから別のコンデンサに流れることを可能にすることによって、または分子内の単一の電子のエネルギーに基づいて劇的に異なるトポグラフィに折り畳まれるレドプシンなどのタンパク質を修飾することによって行われ得る。したがって、重ね合わせられた量子ビット状態は、重ね合わせられた時空メトリックをもたらし得る（１４０３）。修正された時空メトリックにより、ゲートへの入力の原因および効果の関係が問題にある場合、さらなる量子計算が発生し得る（１４０４）。したがって、計算は、どの状態またはプログラムが実行されたかについて事実上問題のない状態にある。量子計算の結果、量子ビットが互いに絡み合うようになり、したがって、いわゆるＢｅｌｌ状態またはＥＰＲ状態が確立される。量子ビットは、絡み合った様式で時空のメトリックを修正している。これは不安定な状態であり（１４０５）、特定の方法で一緒に合計すると、システムの領域はＥ_ｇ限界を超えるであろう。しかしながら、合計をどのように作るべきかを決定する仲裁者は存在せず、したがってシステムは固有の不安定性を有する。この状態は、結晶化または凍結における超臨界状態のようなものである。ある時点で、システムが超臨界になり、状態に崩壊しなければならないか、または不完全さの小さな乱れが崩壊を引き起こすかのいずれかである（１４０６）。この崩壊は複雑（１４０７と呼ぶ組織化されたもの）であり、これは、ある領域での崩壊の性質は、他の領域での崩壊の性質に非局所的な方法で影響を与えるからである。システムをその臨界限界にするのに十分な崩壊が発生すると、システムは計算に戻り、読み出しを行うことができる（１４０８）。読み出しおよび通常のニューラルネットワーク学習メカニズムの性質に基づいて、量子コンピューティング構造の重みは、良好な挙動を強化するように修正される（１４０９）。

図１５は、ゲートが空間１５０１～４の領域を占有し、破線１５０５によって示される関係によって絡み合った状態を示している。メトリックは、特定の領域内のゲートの状態の影響を受けることになり、メトリック修正は、１５０６などの特定の領域が領域１５０１および１５０３におけるゲートのメトリック歪みの影響を受け得るように、光速で生じる。そして、特定の他の領域１５０７は、多くの領域１５０１～４におけるゲートの重力歪みの影響を受け得る。領域の区別は、任意の概念的オーバーレイであり、システムをモデル化する方法を提供する以外に真の意味を持たないことがすぐにわかる。空間時間の所与の点は、その過去の（不確実で重ね合わせられた）光コーン内の要素の対象となる。絡み合い効果１５０５は、時空光コーンから独立していることにも注目に値する。２つの量子ビットは互いの光コーンの外側にあるが、量子が絡み合い得る。量子重ね合わせ状態による時空の変調は、互換性のないメトリックを有する時空の領域をもたらす。大きなスケールでの時空は、滑らかで線形に見える。２つの矛盾する曲率を維持することはできない。したがって、時空の領域は不安定になり、異なる状態を重ね合わせる。これらの重ね合わせは、メトリック変動と異なる量子ビットの絡み合いによって課せられる論理的制約との両方の影響を受けるため、非常に複雑である。これは、システムが単一の状態に崩壊しなければならないが、状態がどのように崩壊すべきかは不明であり、量子コンピュータ上でモデル化することは不可能である、図１４において、超臨界的な（１４０６）エネルギー状態を形成する。絡み合った量子ビットを含む空間のように分離された領域があるため、崩壊をモデル化する因果関係プロセスはなく、プロセスをモデル化するためにチューリングアルゴリズムに入力を形成させることを可能にする崩壊の前の状態について事実上問題がないようにすることができる。しかしながら、時空の制約は、状態が崩壊「しなければならない」ことを意味し、ステップ１４０７においてそうしている。状態は、明確に現れると想像することができ、各領域のメトリック状態は十分に確実性がある。これは、質量の位置は、亜臨界に必要な程度で再び確実性があり、これらの質量を見ることで、「計算」の結果を「見る」ことが可能になる。もちろん、この二つの言葉はどちらも正しくない。質量の位置は、指の位置または網膜上の特定の光子の状態であり得る。状態が読み出されたと考えるのではなく、状態が世界に課されたと言う方が正しい。このシステムには完全な崩壊の要件はない。システムを亜臨界限界内に再び移動させるには、十分な崩壊のみが必要である。このため、システムは、超臨界状態から亜臨界状態に移行し、再び超臨界状態に戻ると、様々な振動モードを表示してもよい。

図１６は、量子エラー訂正のための標準的なＳｈｏｒコード１６０１を示している。詳細については、ｈｔｔｐｓ：／／ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｑｕａｎｔｕｍ＿ｅｒｒｏｒ＿ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを参照されたい。これを量子論理で実装することは、結果を無力にするエラーを増加させることなく操作することができる量子情報のエラー訂正ストアを可能にする。本発明者のシステムでは、量子エラー訂正は動的ネットワークの緊急プロパティである。三角形１６０２、１６０３、１６０４の周囲を循環する安定したパターンが出現する。このダイアグラムは、実装にさらに多くのノードが必要とされるが概念的なアイデアが示されている１～２オーダの大きさとしてかなり単純化されている。エラーが蓄積されて消散するとパターンは安定しなくなる。本質的にエラーを訂正しているため、安定したパターンだけが現れる。

図１７は、ＱＧＣ実装のためのレイアウトを示している。一連の量子重力ゲート（ＱＧＧ）（ニューラルネットワークノードといくらか同等）は、一連のインターロッキングフィンガまたはスネーキングパスに組織化される基板上に堆積される。ＱＧＧ要素は、特定の波長に調整され、かつ指に沿って間隔を置いたグラフェンで形成され、それらが指に沿ってエネルギーを一貫して輸送するようになる。グラフェン化合物の部分は、励起時に基板に対して移動する。各指の端部で、接続要素は、エネルギーをある指から次の指に輸送し、計算は、隣接する指に沿って別の方向で行われる。量子共鳴重力ゲート（ノード）は、スネーキングパス１７０１、１７０２、１７０３に沿って配置されている。ノードは、主な経路に沿って最も容易に互いに通信することができるが、絡み合った（１７０４）、かつ重力的に有効な横方向１７０５である。量子重力コンピュータのノードは、従来のコンピュータのように配線されておらず、むしろゲートは単に正しい間隔に配置され、ゲート間の量子共鳴結合のために計算が行われる。このような結合は、光合成におけるメカニズムからインスピレーションを得ている。矢印は、ノード間の相互接続を概略的に示しているが、すべてのノード間の影響（より遠い距離での結合減少度の強度）を示すべきである。

光子は、基板１７０６の端部に導入され、ゲートのマトリックスを通して「すべての」経路を取る。ネットワークのダイナミクスは情報を処理する。（詳細な説明については、Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｔｏｐｏｌｏｇｙ ｏｆ ｔｈｅ Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，Ｓｉｌｖａを参照されたい）。光子は、ミトコンドリアの酸素呼吸、すなわち青色光によって与えられるのと同じ周波数のものであってもよい。

グラフェンゲートは、下層のシリコンチップから対処することができ、異なる電荷をそれらに投入して異なる処理を行うことができる。これは、記憶と学習のための重みを実装するために使用することができる。ゲートが情報を処理すると同様に、ゲートは、グラフェンドットの状態を判定するために読み取ることができるＳｉＯ２セクションの電荷に影響を与える。

計算構造を自身にループさせることによって、相互に関連付けられた経路に沿って進む計算は、トポロジー的に遠いにもかかわらず、トポロジー的にその起点の近くにあることができる。ノードにおける処理要素は、グラフェン量子ドットから作製されるが、トリプトファン、レドプシン、またはさらには線形光学処理要素等の異なる分子から作製され得る。

Ｐｅｎｒｏｓｅ ＯＲ仮説によれば、十分なメトリックの不確実性が生成されると、時空はもはや多くの可能性に分岐することができず、重ね合わせられた重力状態の自発的な自己測定が発生する。この崩壊を手順的に計算することは不可能であり、本発明者のシステムでは、質量重ね合わせは多くの絡み合った要素に分散される。崩壊プロセスを可視化する最良の方法は、相転移としてのものである。そのシステムは結晶化する。

図１８は、シリコンシステム上のグラフェンの側面図を示している。コンピュータ回路１８０２は、基板１８０１上に作成される。シリコン上のグラフェンは、ＳｉＯ２領域によって絶縁されたシリコン領域に堆積される。上部ウェーブガイド１８０４は、グラフェン接続層１８０３上のピラー上に配置される。標準チップ加工技術を、システムを構築するために使用することができる。

図１９は、ニューロン１８０１から構築された量子重力コンピュータを示している。ニューロンは、幹細胞から実験室で成長することができるか、または微小管は、チューブリンから実験室で合成することができる。チューブリンは、水溶液中の微小管に自己組織化され、適切な周波数で電磁放射線を受けると、チューブリンは優先的に組織化される。生物学的量子重力コンピュータを構築する１つの利点は、それらのマトリックスが概して３次元であることである。３次元チップ技術はまだ初期段階の技術である。それらはまた、自己組み立てや有機的に成長するという事実により、大きなスケールに構築することもできる。

ダイアグラムから、生物学的ヒトニューロン上で重ね合わせられた光コーン１８０３、１８０４は、同じニューロン内の光コーンの端部で不確実性を可能にすることがわかる。このダイアグラムでは、垂直に示される空間のｙ方向に時間のスケールを重ね合わせられている。これは、光速ｃが一定であり、垂直軸内のニューロン内の微小管繊維の長さに沿って処理が行われることを想像して、時間ｗｒｔの処理がｙ軸１８０２に沿って経過するため、困難なく行うことができる。ニューロンを計算要素として使用するためには、ニューロンまたは微小管の束から信号を入力および出力する必要がある。これは、電気的刺激および記録、または光学的刺激、ならびに光学的または電気的記録のいずれかによって行うことができる。

これを容易にするために、１つ以上の光ファイバーケーブル１８０７がニューロンの壁を通して微小管に挿入され、１つ以上の三軸プローブ１８０５、１８０６がニューロンの壁を通して微小管に挿入される。信号が挿入され、測定され、ニューロン配置は、信号を処理するように訓練され得る。ニューロンは何よりも報酬メカニズムを必要としないという点で自己訓練を行う。訓練のためのポジティブな補強は、「良い」応答または「悪い」応答のための差異的刺激を提供することによって達成される。ニューロンは、ラベルの付いていない補強情報に基づいて学習方法を自動的に解明する。

なお、このＱＧＣでは、空間内のドットの物理的な位置を制限し、時間次元が不確実性の大部分を運ぶようにしている。生体量子コンピュータにおいて、基板は可撓性であり、典型的には、水性培地中に浮遊する鎖から形成される。これは、量子重力ゲートを形成するマップ可撓性タンパク質を有するニューロンにおいて微小管を形成するモデルである。これらのｇｆｌｅｘプロテイン（商標）には、３つの主要な機能がある。それらは、制御された光学スイッチであり、それらの状態に基づいて質量を移動し、要素間のコヒーレントエネルギーの伝達を提供する。例示的なｇｆｌｅｘプロテインとしては、トリプトファンおよびレドプシンが挙げられる。

Claims (17)

1. 量子力学と一般相対性理論の両方の原理を使用して物理化された情報に基づいて動作する、デバイス。
2. 段階的計算に頼らずに情報に基づいて動作する、デバイス。
3. ステップ・バイ・ステップのコンピュータまたはアルゴリズムによってシミュレートできない情報に基づいて動作し、停止性問題の制限の対象とならない、デバイス。
4. 情報に基づいて動作するデバイスであって、
   複数の量子経路を通して他の要素との重ね合わせ、絡み合わせ、および通信をすることができる、時空における確定位置のない処理要素のマトリックスと、
   前記処理マトリックスの選択された要素を量子励起する入力手段と、
   前記重ね合わせられた処理要素の空間時間分離の十分な蓄積時にアクションを行うことができる出力手段と、を備える、デバイス。
5. 機能要素で構成されるコンピュータであって、前記機能要素は、量子ビットおよび動作中の変位質量を操作することができ、前記量子ビットへの前記要素の前記アクションの結果が量子要因および重力要因の両方に敏感である、コンピュータ。
6. モデリングの対象とならないウォッチドッグ機能を、状態と前記ウォッチドッグの対象となる前記機能とを組み合わせて実装することができる、処理システム。
7. ヒトニューロンとコンピュータチップ技術との組み合わせであって、計算不可能な問題を解決できるように設計された、組み合わせ。
8. 処理システムであって、
   １つ以上の任意選択的に重ね合わせられかつ絡み合わせられた制御信号の存在に応答して、１つ以上の重ね合わせられかつ絡み合わせられた電磁データ信号と相互作用することができる量子要素のマトリックスと、
   前記行列要素のステータスに基づいて前記時空メトリックを変調するような配置と、
   １つ以上の制御信号を変化させるための手段と、
   前記マトリックスのステータスに基づいて情報を出力する手段と、を備える、処理システム。
9. その他の信号が光信号である、請求項８に記載の処理システム。
10. 前記変調が、いくつかの連続した処理実行にわたって前記時空メトリックを蓄積する、請求項８に記載の処理システム。
11. 前記処理マトリックスが直線的に噛み合わせた様式でレイアウトされている、請求項８に記載の処理システム。
12. 前記処理マトリックスが３次元の畳み込み様式でレイアウトされている、請求項８に記載の処理システム。
13. 記述されたプロセスを、古典コンピュータまたは量子コンピュータ上で近似的にシミュレートできる、手段。
14. 図面のうちの１つ以上に従って構築された、デバイス。
15. 計算が量子力学の法則と一般相対性理論の両方に敏感であるコンピュータのようなデバイスを構築する、方法。
16. 応答に対する差異的刺激を通して学習するための生物学的または人工的ニューロンを教えるための、方法。
17. 前記出力手段が量子測定プロセスによるものである、請求項４に記載のデバイス。

Images