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【プレスリリース】Quemixと本田技術研究所、マテリアルDXのコア技術である「密度汎関数計算」を量子コンピュータ上で指数関数加速する新技術を開発
Quemixと本田技術研究所は、マテリアルDXのコア技術である密度汎関数理論(DFT)の計算速度を指数関数的に向上させる量子アルゴリズムを共同開発しました。電子密度分布の読み出しを必要としない高速なDFT計算スキームにより、材料開発の加速に貢献することを目指します。
6月3日


【プレスリリース】量子計算のボトルネックである“測定”に新たなアプローチ
QuemixとSCSKは、量子コンピュータの実用化を阻む「読み出し(測定)」のボトルネックを解消する新技術「PODリードアウト」を開発しました。量子状態から重要な情報だけを直接抽出することで、測定回数を最大で1/1000まで削減し、製造・材料・金融などの実用的なシミュレーションや解析への応用を目指します。
6月2日


【プレスリリース】Quemixと日産、量子コンピュータによる空力シミュレーションのソフトウェアの共同研究開発を開始
Quemixと日産は、量子コンピュータを活用した次世代の空力解析ソフトウェアの開発に向けた共同研究を開始しました。実車の複雑な形状を扱える量子・古典ハイブリッドアルゴリズムを開発し、シミュレータ上で従来の解析結果を高精度に再現できることを確認しました。
6月1日


【プレスリリース】Quemixと三井金属、量子コンピュータ上での材料計算の新技術を開発
Quemixと三井金属は、量子コンピュータを使った材料開発を大幅に効率化する新技術「QPE Averaged Variable Grids(QAVG)」を開発しました。Quantinuum社の量子コンピュータ実機を用いて有効性を検証し、材料シミュレーションの実用化加速を目指します。
6月1日


【プレスリリース】Quemix、トヨタ、豊田中央研究所、東京大学が古典-量子ハイブリッドコンピュータを用いた量子化学計算において効率的な「タスク分散」を実証
Quemix、トヨタ自動車、豊田中央研究所、東京大学大学院理学系研究科は、古典コンピュータと量子コンピュータを組み合わせた量子化学計算において、効率的なタスク分散に関する実証研究を行いました。密度行列繰り込み群法(DMRG)と確率的虚時間発展法(PITE)を組み合わせることで、古典コンピュータで真の基底状態に可能な限り近づけた後、量子コンピュータで高精度な解へ到達する計算リソース配分の指針を提示しました。
6月1日


【プレスリリース】材料開発・創薬を支える分子動力学計算を量子コンピュータ計算基盤へ拡張
Quemixはデンソーとの共同研究の成果として、量子コンピュータ上で分子動力学(MD)シミュレーションを実行するための基盤技術を開発しました。分布関数を量子状態として直接時間発展させる新しい計算形式と温度制御(NVT)量子回路を共同開発し、量子化学計算との統合に関する概念実証に成功しました。
6月1日


Quloudセミナー「計算物質科学編」(オンライン)2026年5月26日(火)14:30 - 17:00を開催します。
本セミナーでは、「計算物質科学」をテーマにした講義と、Quloudを用いたデモンストレーションを実施します。
5月12日


Quloudセミナー「ナノ構造データ科学」(オンライン)2026年4月24日(金)14:30 - 17:00を開催します。
Quloudセミナー「ナノ構造データ科学編」を開催します。東京大学 渡邉聡教授を講師に迎え、表面・ナノ構造・アモルファスなどの複雑構造を対象に、計算科学とデータ科学を組み合わせた解析・予測手法の最前線を解説します。
3月27日


【論文発表】Quantum electrometry in a silicon carbide power device
SiC中のシリコン空孔(VSi)を量子センサーとして用いることで、デバイス内部の高電場を高空間分解能で直接計測することが可能となりました。最大約2.3 MV/cmの高電場検出と電場分布のマッピングを実証しています。
3月23日


【雑誌掲載】Logical quantum phase estimation for x-ray absorption spectra
量子コンピュータを用いたX線吸収スペクトル(XAS)計算に関する研究成果が、米国物理学会誌 Physical Review Applied に掲載されました。本研究は株式会社本田技術研究所との共同研究の一環として実施され、Q2B Tokyo 2025 においても発表されています。
3月11日


【論文発表】Approximate Amplitude Encoding with the Adaptive Interpolating Quantum Transform
量子計算では、古典データを量子状態として読み込む「振幅エンコーディング」が実用上のボトルネックの一つとされています。本研究では、この課題に対し、Adaptive Interpolating Quantum Transform(AIQT)を用いた新しい近似振幅エンコーディング手法を提案しました。金融時系列データおよび画像データセットで評価を行い、従来のフーリエ変換ベース手法と比較して最大約50%の再構成誤差削減を示しました。
3月6日


Quloudセミナー「マルチスケールシミュレーション編」(オンライン)2026年2月6日(金)14:30 - 17:00を開催します。
Quloudセミナー「マルチスケールシミュレーション編」を2026年2月6日にオンラインで開催します。東京大学物性研究所の杉野修様にご講演いただきます。
1月21日


【プレスリリース】シリコンに注入した水素が自由電子を生成するメカニズムを世界で初めて解明
三菱電機株式会社、国立大学法人東京科学大学、国立大学法人筑波大学、株式会社 Quemix の4者は、シリコンに注入した水素が特定の欠陥と結合することで自由電子を生成するメカニズムを世界で初めて解明しました。本メカニズムの解明により、IGBTの電子濃度制御を高度化し、電力損失の低減に貢献します。
1月14日


【雑誌掲載】Towards Improved Quantum Machine Learning for Molecular Force Fields
Quemixは日本ガイシ株式会社は協働し、量子コンピュータを用いた機械学習ポテンシャル生成の実証研究を実施し、等変性量子ニューラルネットワーク(Equivariant QNN)による精度向上と課題の特定に成功しました。本成果は Physical Review A に掲載されました。
2025年12月25日


Quloudセミナー「バイオ・シミュレーション編」(オンライン)2026年1月14日(水)14:30 - 17:00を開催します。
Quloudセミナー「バイオ・シミュレーション編」を2026年1月14日にオンラインで開催します。名古屋大学の岡本祐幸様にご講演いただきます。
2025年12月9日


【雑誌掲載】Adaptive interpolating quantum transform: A quantum-native framework for efficient transform learning
QuemixのGekkoらによる、量子機械学習の訓練困難性を克服する新手法「AIQT」を提案した研究成果が、米国物理学会誌 Physical Review A に掲載されました。
2025年12月8日


【プレスリリース】非線形方程式の計算を量子コンピュータで指数関数的に加速 ~Quemixと住友ゴム、結果の読み出しを迅速にする新手法を開発~
量子コンピュータによる非線形方程式の計算を従来手法に比べて指数関数的に加速する新手法を、Quemixと住友ゴム工業が共同で開発しました。量子計算における最大の課題である「読み出し問題」を解決し、CAE領域で量子計算の実用的な高速性を示した画期的な成果です。
2025年11月27日


【ニュースリリース】クラウド型材料計算プラットフォームQuloudの新環境リリースのお知らせ
クラウド型材料計算プラットフォーム「Quloud」は、安定性・性能・セキュリティを強化した新インフラ基盤環境でのサービス提供を開始します。ユーザー数やジョブ実行数の増加に対応し、より安心してご利用いただける環境へ進化しました。サービスリリース日は2025年12月1日です。
2025年11月20日


Quloudセミナー「HPC・AI応用編」(オンライン)2025年12月24日(水)14:30 - 17:00を開催します。
名古屋大学の片桐孝洋先生による講演「ソフトウェア自動チューニング研究の最前線 ~量子アニーラからコード生成AIエージェントまで~」、およびクラウド型材料計算プラットフォーム「Quloud」のデモを紹介するセミナーです。
2025年11月12日


【書籍執筆】Quemix川内が専門書『リビングラジカル重合の精密制御と応用事例』に分担執筆
Quemixの川内進が、専門書『リビングラジカル重合の精密制御と応用事例』(技術情報協会)に分担執筆。Q-eスキームを改良した新理論を提案し、モノマー反応性比の予測精度向上に貢献しました。
2025年11月12日

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