QUANTUM COMPUTING _ RESEARCH & DEVELOPMENT
研究開発・共同研究プロジェクト
WHAT IS Quantinuum’s R&D? クオンティニュアムにおけるR&D
クオンティニュアムでは、300名を超える研究者やエンジニアが量子コンピューティングに関する様々な研究開発に取り組んでいます。
大学や研究機関、企業との共同研究プロジェクトの実績も豊富で、業界を代表する組織とユニークな成果を創出し続けてきました。共同研究の実施に際しては、お客さまのご関心や量子コンピューティングへの習熟度等に応じた柔軟なプロジェクト設計が可能です。是非お気軽にお問い合わせください。
FEATURES OF Quantinuum’s R&D 研究開発分野
QUANTUM
CHEMISTRY
量子化学
化学反応のシミュレーションや物性予測の精度を高めるためには、物質の電子状態を正確に把握しなければなりません。そのためにはシュレーディンガー方程式を精度良く解くことが必要であり、この分野での量子コンピュータの活用が期待されています。
クオンティニュアムでは、量子計算化学ソフトウェアプラットフォームであるInQuantoも活用しながら、量子化学に関する様々な研究開発を行なっています。
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COMBINATORIAL
OPTIMIZATION
組合せ最適化
組合せ最適化問題を解くためには非常に大きな計算リソースが必要となるため、古典的なアプローチには限界があると考えられています。
クオンティニュアムでは組合せ最適化問題への量子コンピューティングの活用を目指し、独自の量子アルゴリズム（Filter-Variational Quantum Eigensolver,F-VQEなど）を開発して、様々な業界に存在する実際の課題に適用しています。
QML:
QUANTUM MACHINE
LEARNING
量子機械学習
量子コンピュータは本質的には確率論的な機械であり、複雑な確率分布を効率よく学習することが可能です。
クオンティニュアムではこのような特性を生かし、異常検知やインフォマティクスへの量子コンピューティングの応用を研究しています。
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COMPOSITIONAL
INTELLIGENCE
計算知能
クオンティニュアムでは、圏論（けんろん）や量子情報理論を活用し、言語をはじめとする認知情報の処理に関する研究開発を行なっています。また、世界初の量子自然言語処理(QNLP : Quantum Natural Language Processing)ソフトウェアツールキットであるLambeq（ランベック）をオープンソースとして提供。Lambeqを用いることで、様々な文章を量子回路に変換し、量子コンピュータ上で表現することが可能です。
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FUNDAMENTAL
RESEARCH
基礎研究
クオンティニュアムでは、量子コンピューティングに関する基礎研究にも幅広く取り組んでいます。研究テーマは、コンパイラ、回路最適化、エラー低減・訂正、分散量子コンピューティングなど、多岐に渡ります。
研究の実施にあたっては、自社内での独自プロジェクトのみならず、大学や研究機関等とも積極的にコラボレーションをしています。
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COLLABORATIONS
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Quantum Chemistry_量子化学
CASE.1
タンパク質―リガンド相互作用の計算
Roche
タンパク質とリガンド間の相互作用の計算に、世界で初めて量子コンピュータを適用しました。計算に際しては、今日の量子コンピュータにおいて実行できるよう、InQuantoの系を分割する機能を活用しています。
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Quantum Chemistry_量子化学
CASE.2
鉄の結晶のシミュレーション
日本製鉄株式会社
InQuantoを活用し、鉄の結晶を2つの異なる相でシミュレートすることに成功しました。このアプローチでは、現状の量子コンピュータを活用する際の重要なファクターであるデバイスノイズの大幅な低減を実現しています。
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Quantum Chemistry_量子化学
CASE.3
多孔性金属錯体のモデリング
TotalEnergies
フマル酸塩金属錯体におけるCO2吸着問題をテーマに、InQuantoを活用したシミュレーションを実施。気候変動対策において重要な次世代型の吸着材料開発へInQuantoが貢献できる可能性を示しました。
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Combinatorial Optimization_組合せ最適化
CASE.1
生産スケジュール最適化アルゴリズムの開発
日本製鉄株式会社
計算量が膨大で古典コンピュータでは解くことが困難な生産スケジュールの最適化問題を量子コンピュータを用いて処理するためのアルゴリズムを独自に開発しました。
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Combinatorial Optimization_組合せ最適化
CASE.2
列車時刻表の最適化アルゴリズムの開発
Deutsche Bahn
ドイツ最大の鉄道会社であるドイツ鉄道とパートナーシップを締結し、独自の量子アルゴリズムを活用した鉄道のスケジュール最適化に関する共同研究を行なっています。
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Quantum Machine Learning_量子機械学習
CASE.3
新しい癌治療バイオマーカー発見に向けた量子機械学習の活用
JSR Life Science
Crown Bioscience新たな癌治療薬の開発に向け、複数遺伝子からなるバイオマーカーの同定において量子機械学習を活用し、次世代のバイオインフォマティクスを推進しています。
