
量子アニーリングとAIで材料の新しい組成を発見 工場での製造工程最適化や生物分野などへの活用拡大に期待
化学材料の組成探索において、量子力学の現象を利用した最適化手法である量子アニーリングと人工知能(AI)の機械学習を活用することで、これまで未探索であった目標特性値を持つ新規化学材料の組成を発見しました。
Quantum Universeに関わる成果をご紹介します。
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化学材料の組成探索において、量子力学の現象を利用した最適化手法である量子アニーリングと人工知能(AI)の機械学習を活用することで、これまで未探索であった目標特性値を持つ新規化学材料の組成を発見しました。

情報基礎科学専攻 数理情報学分野の大関真之教授が、Podcast番組「東北大学の研究第一」に出演しました。

最新情報:2024.01.04更新

量子アニーリング研究開発センター(T-QARD)の活動として、学部1,2年生向けの研究室公開イベントを開催し、『論文を読む』、『プログラミングを行う』技能について教えてもらい、実際に体験していただきました。

シャープが長年培った自動搬送ロボットの制御システムに、東北大学が研究開発する量子アニーリング技術を応用した自動搬送ロボットの多台数同時制御に関する共同研究を開始しました。

情報基礎科学専攻 数理情報学分野 大関真之教授の記事が日本経済新聞Webサイト及び紙面に掲載されました。

量子力学の現象を利用した最適化手法である量子アニーリングと列生成法という数理最適化アルゴリズムを組み合わせた効率的な最適化手法を考案しました。

量子アニーリングの適用対象として未開拓だった連続変数関数の最適化で、その高度な有効性を実証。

日本製鉄株式会社が発行する技術論文・技報 No.421(DX特集) において、「生産計画最適化問題への量子コンピュータ適用検討」と題した技術論文が掲載され、東北大学 大関真之教授との共同研究が紹介されました

大関教授らの提案「量子コンピュータを活用した新事業を共創する研究開発基盤」が、内閣府・戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)に採択されました。