よ～ん

web3×非営利領域で細々とやっております！
興味：スマートコントラクト, zk, 秘密計算, ProgCrypto, 量子コンピューター, 圏論, ベイズ推論, LLM, 医学, 医療, 寄付, NPO
時々、支離滅裂になります笑

[よ～ん @yawnc_eth]

やっぱりビットからは逃れられないのかなぁ

[よ～ん @yawnc_eth]

新しいアルゴリズムを作れる人ってほんと凄いよなぁ
知識と執念の両方が必要そう…

[よ～ん @yawnc_eth]

GPT-5.5は本当に素晴らしい…

[よ～ん @yawnc_eth]

海外の人の有益なポストが自動で日本語翻訳されてありがたいわ〜くらいにしか思ってなかったのだが、冷静に考えれば自分のバカツイートも多言語翻訳されて世界配信されてるってことなんだよなw
気をつけようw

[よ～ん @yawnc_eth]

最も凡庸なアイディアから試すのには理由があったんだなぁ…
学びが多い…

[よ～ん @yawnc_eth]

これはちょっと厳しいかもな〜
面白そうではあったが、適応できる問題の種類が限られそう。
やっぱりデータを保存・コピーできるというのは偉大w

[よ～ん @yawnc_eth]

ただ実際に逐次的に受け取った古典データで量子ビットを回転させ続けられるようなハードがあるのかは謎。

[Haimeng Zhao @haimengzhao]

⚛ Can small quantum computers accelerate AI on massive classical data? Yes!

I am absolutely thrilled to share our new work proving *honest* exponential quantum advantages in broadly applicable classical tasks. 🧵👇

Paper: https://t.co/q1txrakSUJ
Blog: https://t.co/77svcuQ1Yl

[John Preskill @preskill]

Our paper “Exponential Quantum Advantage in Processing Massive Classical Data” proves that quantum machines can solve common machine learning tasks using exponentially less memory than a classical machine would require.

Much further work will be needed to translate this theory into practice. But because modern AI is often hampered by insufficient memory, this finding bolsters our confidence that quantum AI can eventually have a broad impact on daily life.

This project was led by the remarkable Caltech student @haimengzhao and inspired by the vision of @RobertHuangHY, with essential contributions from all our collaborators. Here Haimeng tells the story.

https://t.co/yoCRzKewyi

[Justin Drake @drakefjustin]

Today is a monumentous day for quantum computing and cryptography. Two breakthrough papers just landed (links in next tweet). Both papers improve Shor's algorithm, infamous for cracking RSA and elliptic curve cryptography. The two results compound, optimising separate layers of the quantum stack. The results are shocking. I expect a narrative shift and a further R&D boost toward post-quantum cryptography.

The first paper is by Google Quantum AI. They tackle the (logical) Shor algorithm, tailoring it to crack Bitcoin and Ethereum signatures. The algorithm runs on ~1K logical qubits for the 256-bit elliptic curve secp256k1. Due to the low circuit depth, a fast superconducting computer would recover private keys in minutes. I'm grateful to have joined as a late paper co-author, in large part for the chance to interact with experts and the alpha gleaned from internal discussions.

The second paper is by a stealthy startup called Oratomic, with ex-Google and prominent Caltech faculty. Their starting point is Google's improvements to the logical quantum circuit. They then apply improvements at the physical layer, with tricks specific to neutral atom quantum computers. The result estimates that 26,000 atomic qubits are sufficient to break 256-bit elliptic curve signatures. This would be roughly a 40x improvement in physical qubit count over previous state-of-the-art. On the flip side, a single Shor run would take ~10 days due to the relatively slow speed of neutral atoms.

Below are my key takeaways. As a disclaimer, I am not a quantum expert. Time is needed for the results to be properly vetted. Based on my interactions with the team, I have faith the Google Quantum AI results are conservative. The Oratomic paper is much harder for me to assess, especially because of the use of more exotic qLDPC codes. I will take it with a grain of salt until the dust settles.

→ q-day: My confidence in q-day by 2032 has shot up significantly. IMO there's at least a 10% chance that by 2032 a quantum computer recovers a secp256k1 ECDSA private key from an exposed public key. While a cryptographically-relevant quantum computer (CRQC) before 2030 still feels unlikely, now is undoubtedly the time to start preparing.
→ censorship: The Google paper uses a zero-knowledge (ZK) proof to demonstrate the algorithm's existence without leaking actual optimisations. From now on, assume state-of-the-art algorithms will be censored. There may be self-censorship for moral or commercial reasons, or because of government pressure. A blackout in academic publications would be a tell-tale sign.
→ cracking time: A superconducting quantum computer, the type Google is building, could crack keys in minutes. This is because the optimised quantum circuit is just 100M Toffoli gates, which is surprisingly shallow. (Toffoli gates are hard because they require production of so-called "magic states".) Toffoli gates would consume ~10 microseconds on a superconducting platform, totalling ~1,000 sec of Shor runtime.
→ latency optimisations: Two latency optimisations bring key cracking time to single-digit minutes. The first parallelises computation across quantum devices. The second involves feeding the pubkey to the quantum computer mid-flight, after a generic setup phase.
→ fast- and slow-clock: At first approximation there are two families of quantum computers. The fast-clock flavour, which includes superconducting and photonic architectures, runs at roughly 100 kHz. The slow-clock flavour, which includes trapped ion and neutral atom architectures, runs roughly 1,000x slower (~100 Hz, or ~1 week to crack a single key).
→ qubit count: The size-optimised variant of the algorithm runs on 1,200 logical qubits. On a superconducting computer with surface code error correction that's roughly 500K physical qubits, a 400:1 physical-to-logical ratio. The surface code is conservative, assuming only four-way nearest-neighbour grid connectivity. It was demonstrated last year by Google on a real quantum computer.
→ future gains: Low-hanging fruit is still being picked, with at least one of the Google optimisations resulting from a surprisingly simple observation. Interestingly, AI was not (yet!) tasked to find optimisations. This was also the first time authors such as Craig Gidney attacked elliptic curves (as opposed to RSA). Shor logical qubit count could plausibly go under 1K soonish.
→ error correction: The physical-to-logical ratio for superconducting computers could go under 100:1. For superconducting computers that would be mean ~100K physical qubits for a CRQC, two orders of magnitude away from state of the art. Neutral atoms quantum computers are amenable to error correcting codes other than the surface code. While much slower to run, they can bring down the physical to logical qubit ratio closer to 10:1.
→ Bitcoin PoW: Commercially-viable Bitcoin PoW via Grover's algorithm is not happening any time soon. We're talking decades, possibly centuries away. This observation should help focus the discussion on ECDSA and Schnorr. (Side note: as unofficial Bitcoin security researcher, I still believe Bitcoin PoW is cooked due to the dwindling security budget.)
→ team quality: The folks at Google Quantum AI are the real deal. Craig Gidney (@CraigGidney) is arguably the world's top quantum circuit optimisooor. Just last year he squeezed 10x out of Shor for RSA, bringing the physical qubit count down from 10M to 1M. Special thanks to the Google team for patiently answering all my newb questions with detailed, fact-based answers. I was expecting some hype, but found none.

[かわんご @gweoipfsd]

数学の超難問「ABC予想」証明へ、ZEN大学などが国際共同研究 - 日本経済新聞 https://t.co/JOWa2jaUUe

[よ～ん @yawnc_eth]

気になってどうしてもコメントせざるを得なかったｗ

[よ～ん @yawnc_eth]

🎉🎉🎉

Liquid Tensor Experimentって初めて名前を伺ったけれど、Liquid Tension Experiment（バンド）のオマージュな気が…笑
昔めちゃめちゃよく聞いてましたｗ
ジョン・ペトルッチは神！
https://t.co/bXJ70fkfOd

[Fumiharu Kato 加藤文元（Bungen） @FumiharuKato]

2年半前から活動しているプロジェクトをついに公開します。
Liquid Tensor Experiment の主導者たちも参加しています。世界一のスタッフを集めました。今回の記者会見は複数計画している中の1回目です。

[みんた* @uniminyo]

NEDO懸賞金活用型プログラム「GENIAC-PRIZE」生成AIの安全性確保に向けたリスク探索及びリスク低減技術の開発
にて優勝させていただきました！

懸賞金7000万円！！

@uniokayu さんと一緒に取り組めたことが本当に光栄です！！
引き続きよろしくお願いします！！

[spark* (uni) @uniokayu]

経産省・NEDOの懸賞金プログラム／生成AIの安全性領域で 優勝🏆
めちゃくちゃ嬉しいー！
懸賞金7000万円！！

外部コミュニティ活動から始めて
ついにAI領域で対外的に認められたー

@uniminyo さん、やったね！いつもありがとう！

#NEDO

[Keisuke Fujii @fgksk]

STARアーキテクチャver3を発表しました
。STAR(space time efficient analog rotation)と魔法状態栽培を突然変異させることで、位相回転ゲートのエラー率を数桁低減し、これまでSTARアーキテクチャでは難しかったで複雑な分子のシミュレーションを小規模の量子コンピュータでも現実的な時間で可能にしました。富士通さんと阪大の共同研究です。
https://t.co/t2tT293515

STARアーキテクチャは2023年にNISQとFTQCの間を埋めるアーキテクチャとして提案した。NISQの課題は見えつつもいきなり100万量子ビットって具体性をもって目指せない。当時はFTQCはほとんど蒸留マシンだったし。

1つ作るにでも大変なTゲート(万能計算に必要な基本ゲート)をわんさか使って量子ビットちょびっとしか回せないなんて辛いなーということで、エラー耐性のないアナログ位相回転を基本ゲートセット入れるという大胆な戦略に出た。これがSTAR ver1で、位相回転ゲートのエラー率でできる計算が制限される。古典コンピュータでシミュレーションできない規模の計算はできるが具体的なプリケーションにつながる性能では今から思うとなかった。

しかし、STAR ver2では位相回転ゲートのエラーが大幅に改善された。これは同時期に出た、物理微小回転から論理微小回転を作る手法を利用・改良している。この結果、微小回転ゲートのエラー確率が回転角と物理エラー率の積θpになるようになった。量子シミュレーションなどのアプリケーションでは微小回転ゲートがたくさん出てくる。回転角は10^-3とか10^-4とかなので、実質、論理量子ビットの微小回転ゲートのエラーが数桁落ちるという画期的なアプローチになり、ハバード模型という具体的なプリケーションのリソースが見積もれるようになった。

しかしこれでも、より複雑なハミルトニアンである量子化学(分子のエネルギー計算)には届かなかった。ハミルトニアンに出てくる項が多く、係数の値も大きいので、微小回転ゲートの数が爆発的に増えるからだ。

そこでさらに微小回転ゲートの精度を上げれないか。実は微小回転ゲートのためのリソース状態はもっといい精度で作れている。θ^2pのエラー確率で作れるものの、ゲートテレポーテーションで回転ゲートを実行する時に測定結果のランダム性によって逆回転になってしまう補正のためにエラーが積もり、θpになってしまうのだった。典型的には2ステップで補正できるものの運が悪いと何ステップも必要になる。さらにステップごとに2倍づつ回転角が大きくなる。回転角が大きくなると微小回転に強いこの手法は不利になるのだ。

この運悪く失敗が続くというレアケースを今回、最近コストが下がってきたTゲートのための魔法状態蒸留、魔法状態栽培にエスケープするという戦略をとったのがSTAR magic mutation、STARアーキテクチャのVer 3です。この結果、本来のθ^2pのスケーリングが復活し、さらに数桁微小回転ゲートのエラー率が下がった。単に微小回転ゲートとTゲートを使い分けましょうみたいな安直な話ではなく、エラーのスケーリングが本質的に変更される。しかも、魔法状態栽培が呼び出されるのはレアケースでコストは平均的にはほとんど効いてこない。さらには、本来魔法状態栽培だけでTゲートの精度が足りず計算できなかった領域も、微小回転ゲートで直接実行することでカバーができるようにもなった。

この結果、古典コンピュータでは難しい規模の分子の時間発展シミュレーションもSTARアーキテクチャでカバーできるようになった。正直、STAR ver1の段階でここまでの発展が潜んでいるとは予想だにしなかった。大きな方向性を大胆に決め、優秀な人たちが集まり知恵を出し合えば大きなブレイクスルーが起きるというのを目の当たりにした感じだ。最初の位相回転ゲートを基本ゲートセットにするというver1の基本的なアイデアこそ私から提案したものだが、その具現化、ver2、ver3への発展は富士通の量子チームの若手研究者との共同研究の賜物です。

[Xiao@ZEN大学数学会 @lim_longbao]

先日、ZEN大学の事務所で圏論ゼミのオフライン交流会を行いました！
事務所では自然変換やモナドについて学習し、二次会では自然数論の勉強もできて非常に有意義でした✨️

[よ～ん @yawnc_eth]

@adust09 来年もあって、次は京都だそうです！

[よ～ん @yawnc_eth]

量子計算理論スクール3日間からの、HUMAI合宿からの、そのまま病院で点滴という怒涛のスケジュールが終わった…w

[よ～ん @yawnc_eth]

@adust09 こちらのイベントです！
https://t.co/62XsUHSb5S

誤り耐性量子コンピューターを作るためのソフト側の理論を学ぶカリキュラムになってました！