株式会社Quemixが、NEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）の公募事業「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業」の量子コンピュータに携わる人材育成（委託）の実施予定先に決定されました。Quemixは本事業において量子コンピュータのアルゴリズム開発が可能なハイエンド人材育成を実施し、ゲート型量子コンピュータの産業化をリードする人材輩出に貢献いたします。

筑波大学の矢花先生による講演「光で駆動される電子ダイナミクスの第一原理計算」、および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」のデモを紹介するセミナーです。

Science Portalの動画ニュース「量子コンピューター ビジネスの時代へ」にてQuemixが取り上げられ、弊社CEO松下雄一郎が登場しました（2025年6月6日公開）。

AISTの三宅隆先生による講演「第一原理計算とデータ駆動手法による磁性材料の予測と設計」、およびQuemix独自の第一原理磁性材料・磁性デバイス開発支援ソフトウェア「Quloud-Mag」のデモを紹介するセミナーです。

日刊工業新聞がQuemixの量子コンピューティングに関する取り組みを紹介。量子・古典ハイブリッド高速計算技術やその応用領域、代表取締役CEO松下の「5年以内に量子超越を目指す」という意気込みを伝える。

株式会社Quemixと株式会社本田技術研究所は世界初の「量子状態を読み出す新技術」を開発しました。

QuemixのGekkoらは、機械学習モデルにおいて表現力を高めるための新しい変換手法「一般化変換（General Transform）」を提案する論文を発表しました。 この論文では、従来の離散フーリエ変換などの固定的な変換に代わり、データとタスクに応じて最適な変換を学習的に構成する枠組みを提示しています。変換の重み付けはモデルと同時に学習され、汎用的かつ効率的な特徴抽出が可能になります。 画像認識および自然言語処理の実験により、従来手法に対する一貫した性能向上が確認され、今後の幅広い応用が期待されます。

Quemixは日本ガイシと協働し、材料計算分野において量子コンピュータを用いた機械学習ポテンシャル生成技術の検証を実施しました。将来量子コンピュータが実用化された際の具体的な応用先を日本ガイシが材料メーカーの視点で検討し、当社が 計算ターゲット材料が有する対称性を備えた機械学習ポテンシャルである、“等変性”量子ニューラルネットワークを開発し、その有効性を協働で検証しました。本成果を、2025年5月7日（水）にarXivにて“Towards Improved Quantum Machine Learning for Molecular Force Fields”というタイトルで公開しました。

Quemixは、みずほキャピタルやSCSKなどを引受先とする第三者割当増資により、シリーズBラウンドで総額5.5億円の資金調達を実施しました。量子コンピュータの社会実装に向けた研究開発をさらに加速していきます。

https://www.quemix.com/seminar/20250423 本セミナーでは、昨今取り上げられることが多い「半導体」をテーマとして関連した講義およびデモンストレーションを行います。 共催の高度情報科学技術研究機構（RIST）から吉澤香奈子様を、大阪大学から森伸也様を講師にお迎えし、森様には、半導体開発において重要な技術要素である「半導体デバイスシミュレーション」についてご講義いただきます。 「半導体」に関心をお持ちの方は周囲の方々もお誘い合わせのうえ、ぜひご参加ください。

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、旭化成、東京大学、量子科学技術研究開発機構の研究グループ 世界で初めて量子コンピュータ実機上での、FTQC向けアルゴリズムの実行予測に成功しました。量子・スパコンハイブリッドコンピューティングが量子化学計算分野やMI分野において強力なツールとなることを示しています。

Quemixの研究がJST「経済安全保障重要技術育成プログラム（K Program）」に採択。提案した研究課題は「固体量子センサによる海中磁場計測ネットワーク技術の開発」

量子コンピュータの国際会議「Q2B 2025 Tokyo」開催決定 Quemixは共同主催者およびプラチナスポンサーとして参加 開催期間：5月15日・16日 場所：グランドハイアット東京(六本木)

https://www.quemix.com/seminar/20250225 本セミナーでは、「有機材料」をテーマとして関連した講義およびデモンストレーションを行います。 共催の高度情報科学技術研究機構（RIST）から吉澤香奈子様をお迎えします。 Quemixからは川内進が務めさせていただき、汎関数の精度比較と選択について解説いたします。 川内は有機・高分子系の豊富な実験経験を持つ量子化学計算のエキスパートです。 有機材料の計算に携わっている方はぜひご参加ください。

https://arxiv.org/abs/2501.07211 Quemixの小杉らは、量子コンピュータ上で第一量子化形式の分子軌道を効率的にエンコードする新しい手法を提案する論文を発表しました。 この論文では古典コンピュータ上で再現度と成功確率を調節する具体的な手順を提示しています。またテンソル分解を利用して量子回路をより効率化する方法の提案もしています。 数値シミュレーションによって、この手法が様々な分子に対して有効であることを確認し、大規模な量子化学計算への応用可能性を示しています。 FIG. 6. (a) 2a1 MO of an H2O molecule is used as |φideali to be represented as a linear combination of 3D LFs. The centers of 1D LFs are designated as circles on the Cartesian axes shown in the orthographic projections. The MFLO en

https://www.quemix.com/seminar/20250123 本セミナーでは、これまでご要望の多かった「セラミックス」をテーマとして関連した講義およびデモンストレーションを行います。また、前回までご好評をいただいていた機械学習関連の内容も取り扱います。 さらに、共催の高度情報科学技術研究機構（RIST）から吉澤香奈子様を、山形大学から笠松秀輔様を講師にお迎えし、関連内容について講義を行っていただきます。 セラミックス、あるいは機械学習に関心をお持ちの方にぜひ聞いていただきたい内容となっております。皆様のご参加をお待ちしております。

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。