TECHNICAL NOTE
Quemixが研究開発に取り組む量子コンピュータ技術、量子センサ技術、材料計算/シミュレーションに関する解説記事、Quemixが提供するサービスに関する解説記事を掲載しています。
2019年10月にGoogleから量子超越のニュースが世界中を駆け巡った。今のスーパーコンピュータをもってしても1万年かかる計算を、量子コンピュータはわずか200秒で解いてしまったと いうニュースである。量子コンピュータは指数関数的なメモリと超並列アルゴリズムの２点で優れており、ここではそれを前後半に渡り解説する。
2023/07/10
松下 雄一郎
量子コンピュータを強力にするもう1つの要因である超並列アルゴリズムについてフォーカスし、説明していく。私はかねてより、量子コンピュータアルゴリズムはあぶり出しであると言っている。その心を解説していく。
松下 雄一郎
2023/08/01
【記事一覧】
ビニルモノマーの反応性比を2つのパラメータで表す数理モデルであるQ-eスキームは、未知のモノマー対について反応性比を定量的に予測することができるが、いくつかの欠点が指摘されてきた。最近、この改良として固有Q-eスキームを導出した。これにより、Q-eスキームの欠点除去、反応性比の予測精度を高め、さらに、ポリマーラジカルのQ-e値をモノマーの値と個別に求めることに初めて成功した。以下に固有Q-eスキームを解説する。
川内 進
2023/08/18
タイトルが記事へのリンクになっています。
現在からの約30年はNISQ(noisy intermediate-scale quantum device)の時代と呼ばれている（図）。すでに広く使われているVQA(Variational Quantum Algorithm)では変分回路が想定する範囲内でしか量子状態を最適化できないが、Quemixが開発したPITE®️（確率的虚時間発展法）は真の量子最適化を実行でき、NISQ後の時代にPITE®️の有用性が発揮されると期待できる。
小杉 太一
2023/08/25
Quemixは古典コンピュータの併用を前提としない一般的な非変分アルゴリズムとして確率的虚時間発展法(Probabilistic Imaginary-Time Evolution, PITE®️)を提案した。PITE®️は一般的な手法であるため量子化学以外の分野への応用も可能である。近い将来に訪れる本格的な量子コンピュータ時代における標準的な技術としてPITE®️は有望である。
小杉 太一
2023/09/19
量子センサとは、物質中の量子性を活用して環境のセンシングを行う装置のことである。特徴は高感度・室温での動作・ダイナミックレンジである。緻密な制御技術がさほど必要なく、量子技術の中では早期の社会実装が期待されている。
松下 雄一郎
2023/09/26
「理想的な誤り耐性のある量子コンピュータ(FTQC)において、量子コンピュータが古典コンピュータに比べて優位か？」という問いに対して、「幾つかの問題に対しては優位であり、更にその中の幾つかの問題においては指数的に優位である」という答えが正しいだろう。
それでは現在応用が期待されている量子化学計算において、この問いはどうであろうか？
西 紘史
2023/11/01
機械学習における注目機能とは？チャネルアテンション(Channel Attention)機構について解説し、入力データの特定の特徴や部分に選択的に注目することで、複雑な情報を処理し理解する能力を向上させることができる。機械学習に興味がある方や、機械学習の応用に興味がある方には是非ご覧いただきたい。
Gekko Budiutama
2023/11/28
多数の中性原子から成るQECが実装された量子計算機、耐障害量子計算が最近“Logical quantum processor based on reconfigurable atom arrays”, Bluvstein et al., Nature (2023)により報告された。それによると再配置可能な中性原子の配列から成る最大280個の物理量子ビットが構成され、領域化アーキテクチャを利用して最大48個の論理量子ビットの間のもつれの生成と観測が行われた。
小杉 太一
2023/12/25
第一原理計算は産業界での研究開発など、様々な分野で利用されている。Quemixの提供しているクラウド型材料計算プラットフォーム「Quloud」の開発者である岩田潤一が、第一原理計算の応用について解説する。
岩田 潤一
2024/1/10
最新の研究に基づくチャネルアテンションを導入した量子ニューラルネットワーク（QNN）による拡散モデルの革新を探求します。生成AIの進化に伴い、画像やビデオ生成における量子コンピューティングの可能性を解説。高品質な画像生成と効果的なノイズ除去のメカニズムを詳しく紹介し、未来の技術の展望を示します。
Gekko Budiutama
2024/7/23
3部作で製品Quloud-Magを用いた磁性材料シミュレーションに関して解説を行います。第1部ではそもそも磁性材料開発におけるシミュレーションへの期待と、これまでにどのような磁性材料シミュレーション技術が開発されてきたのかを説明します。
松下 雄一郎
2024/9/15
3部作で製品Quloud-Magを用いた磁性材料シミュレーションに関して解説を行います。第2部では、従来の磁性材料シミュレーションとQuloud-Magで提供される“マルチスケールシミュレーション”の違いに関して説明します。
松下 雄一郎
2024/9/15
3部作で製品Quloud-Magを用いた磁性材料シミュレーションに関して解説を行います。第3部では、Quloud-Magを用いた実際のシミュレーション例をいくつかご紹介します。
松下 雄一郎
2024/9/15
この解説記事では、MD計算って何？MD計算で何ができるの？から解説し、第一原理MD計算、機械学習MD計算、On-The-Fly MD計算に関して解説していきます。また、Quloudに実装されるOn-The-Fly MD計算を実行するとどのようなことができるようになるかを解説していきます。
松下 雄一郎
2024/10/02
第２部では、第１部の内容を踏まえた上で、そもそもOn-The Fly MD計算とは何か？から説明して、On-The-Fly MDを用いることによって解決されるこれまでの機械学習MDの課題を説明します。
松下 雄一郎
2024/10/02
この解説記事では、材料計算及び流体計算への応用を念頭に置いて、第一量子化ハミルトニアンシミュレーション（HS）と移流拡散反応方程式の2部に分けて解説していきます。
まず第1部では、第一量子化HSとは何か？から説明して、量子コンピュータで何故、またどれくらい加速できるのか？について説明します。なお、材料計算に応用する際に直面する幾つかの課題も紹介します。
黄 欣馳
2024/10/18
第2部では、第1部の内容を踏まえて、移流拡散反応方程式とは何か？から、PITE®による量子ソルバーを説明します。また、他の量子アルゴリズムとの比較及び流体計算への活用と今後の課題を解説します。
黄 欣馳
2024/10/18
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2024年10月18日 黄 欣馳 この解説記事では、材料計算及び流体計算への応用を念頭に置いて、第一量子化ハミルトニアンシミュレーション（HS）と移流拡散反応方程式の2部に分けて解説していきます。 まず第1部では、第一量子化HSとは何か？から説明して、量子コンピュータで何故、またどれくらい加速できるのか？について説明します。なお、材料計算に応用する際に直面する幾つかの課題も紹介します。
2024年10月2日 松下 雄一郎 この解説記事では、MD計算って何？MD計算で何ができるの？から解説し、第一原理MD計算、機械学習MD計算、On-The-Fly MD計算に関して解説していきます。また、Quloudに実装されるOn-The-Fly MD計算を実行するとどのようなことができるようになるかを解説していきます。
2024年9月15日 松下 雄一郎 3部作で製品Quloud-Magを用いた磁性材料シミュレーションに関して解説を行います。第1部ではそもそも磁性材料開発におけるシミュレーションへの期待と、これまでにどのような磁性材料シミュレーション技術が開発されてきたのかを説明します。
