量子状態と基底関数との重なりを利用して特徴を抽出し、量子状態を効率的に読み出す手法に関する研究成果が、米国物理学会誌 Physical Review A に掲載されました。

GaN/SiO₂界面に自然形成されるGaOₓ層が浅いホールトラップを生じさせる起源を第一原理計算により解明した研究成果が、米国物理学会誌 Physical Review Materials に掲載されました。

量子状態に符号化された関数を効率的に復元するフーリエ空間読み出し（FSR）法に関する、住友ゴム工業との共同研究成果が、学術誌 Quantum Science and Technology に掲載されました。

非変分量子アルゴリズムによるスピン適合基底状態準備に関する研究成果が、米国物理学会誌 Physical Review A に掲載されました。

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。

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。

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。

Quemixの本間らによる論文が Physical Review B に掲載されました。本研究では、追加の自己無撞着計算を必要としないパラメータフリーDFT-1/2法を提案し、半導体のバンドギャップや欠陥準位を効率的かつ高精度に評価できることを示しました。

https://journals.jps.jp/doi/10.7566/JPSJ.94.044802 Quemixの論文が、Journal of the Physical Society of Japanに掲載されました。 本研究では、ファクタリゼーションマシンと量子アニーリング（FMQA）の組み合わせを用いて、結晶構造問題（CSP）の解決に取り組みました。CSPは、材料の化学組成に基づいて原子を最適に配置することを目的としています。本研究では、FMQAが異なるポテンシャルのもとでエネルギーを最小化することで、最適な結晶配置を効率的にサンプリングできる能力を検証しました。また、さまざまなメタスタブル構成のエネルギーをどの程度学習できるかを評価しました。このアプローチにより、材料科学における結晶構造決定の課題に対する新たな解決策を提供し、量子計算手法による材料発見の可能性が高まることが期待されます。

https://link.springer.com/article/10.1007/s11128-025-04697-7 Quemixの黄らの論文が、Quantum Information Processingに掲載されました。 1つの補助キュービットを用いたポテンシャルの近似実時間発展演算子を提案し、第一量子化ハミルトニアンシミュレーションへの応用を示しました。この技術は、近未来の量子コンピュータにおけるハミルトニアンシミュレーションの効率を大幅に向上させる可能性があり、量子物理学や材料科学などの分野での実用化が期待されています。

Quemixの小杉太一らの論文がPhysical Review Aに掲載されました。 この論文では、局在関数の任意の線形結合を量子ビットに効率的に符号化するための新たな手法を提案しました。

https://journals.aps.org/prapplied/abstract/10.1103/PhysRevApplied.22.L041001 本論文では、トランスフォーマーデコーダを用いて振幅エンコーディングのための量子回路を生成する新しいアプローチを提案しています。量子データエンコーディングは、ノイズの多い中間規模量子コンピュータにおいて重要なステップであり、効率的な回路設計が求められています。提案されたモデルは、少量のトレーニングデータで高い一般化能力を示し、未学習の入力データに対しても適切な量子回路を生成できます。また、生成された回路は、トレーニングデータよりも浅い構造を持ち、ノイズに対しても強いことが確認されました。この研究は、量子計算の自動化と効率化に向けた新たな道を開くものです。

https://www.nature.com/articles/s41428-024-00915-8 Quemixの川内進らの論文がnatureに掲載されました。 当論文の内容は、新しいモノマーのデザインとユニークな重合挙動であり、これは高分子化学の新しい可能性を拓くものです。