量子アニーリング研究開発ソリューションを提供するシグマアイが総額約4億円、シリーズA資金調達を実施／株式会社シグマアイ（2019年12月03日）

- 12月 17, 2019

B2B向けに量子アニーリングマシンを活用した総合ソリューションを提供する、株式会社シグマアイ (東京都港区港南、代表取締役：大関真之・伊勢賢太郎)は、スパークス・グループ株式会社より資金調達いたしました。調達金額は総額約5億円となり、今回の調達を通じ、事業の成長を加速させるための人材採用、事業会社とのさらなる連携を行い、量子アニーリング技術の社会実装をさらに加速していきます。

【事業内容】
シグマアイは、量子アニーリングを活用した企業課題への総合ソリューションを提供しています。量子アニーリングマシン活用方法のコンサルティング、D-Wave Systems社のマシンタイム提供（2019年7月に日本初の大型利用契約を締結）事業を行っています。

【企業情報】
近年注目を集める量子科学技術を活用した量子アニーリングに、大規模で高次元データを瞬時に処理するための要素技術として強い期待が寄せられています。特に工場や物流、農業、防災などをはじめとした広い範囲で、組合せ最適化問題による効率的なスケジュールの設計や、機械学習による予測に量子アニーリングを活用する動きが活発となっています。黎明期から発展期を迎える量子科学時代において、シグマアイは、独自の量子アニーリングマシンの性能の限界を超える根幹技術を持ち、量子アニーリングの活用事例を豊富に持つ東北大学の研究成果を社会に還元するために、様々な研究開発機関、事業会社との共同開発を進める世界でも屈指のスタートアップ企業です。

【会社概要】
会社名：株式会社シグマアイ
所在地：東京都港区港南1-2-70　品川シーズンテラス６階
代表者：大関真之・伊勢賢太郎
設立　：2019年4月
会社HP： https://sigmailab.com/index_jp.html

光の波と、音の波の違い

- 6月 21, 2019

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第1回量子ソフトウェアシンポジウム「量子技術と量子ソフトウェアの未来」に参加させていただきました。

- 7月 24, 2022

2022年7月14日（木）東京大学小柴ホールにて開催された、東京大学理学系研究科量子ソフトウェア寄付講座、『第1回量子ソフトウェアシンポジウム「量子技術と量子ソフトウェアの未来」』に参加させていただきました。東京大学理学系研究科量子ソフトウェア寄付講座では、量子コンピュータと、情報圧縮に役立つテンソルネットワークや情報抽出を行うサンプリング手法などの組み合わせによる新しい量子機械学習手法や量子アプリケーションの開発、大規模シミュレーションによる量子コンピュータの背後に潜む物理の理解、最先端知見の獲得を通じ、社会実装における課題の解決、および、量子ネイティブな専門人材育成を目的とした活動を行っています。（ホームページより）大久保毅氏 (東京大学大学院理学系研究科)の司会のもと、会場80名、オンライライン参加200名で、以下の講義が行われました。 1、藤堂眞治氏 (東京大学大学院理学系研究科) 「量子コンピューティング × テンソルネットワーク」 2、竹内繁樹氏 (京都大学大学院工学研究科) 「光量子センシングの現状と展望」 3、湊雄一郎氏 (blueqat株式会社) 「次世代AI半導体量子コンピュータへの挑戦」 4、上田正仁氏 (東京大学大学院理学系研究科) 「知の物理学研究センターの目指すところ」 5、パネルディスカッション上記4名に加え、遠山美樹氏 (NEC 日本電気株式会社量子コンピューティング事業統括部)の5名による、ディスカッション。写真はパネルディスカッションの様子。左から、モデレータの藤堂眞治氏（東京大学）、上田正仁氏（東京大学）、竹内繁樹氏（京都大学）、遠山美樹氏（NEC）、湊雄一郎氏（blueqat）。遠山美樹氏（NEC）の説明の様子。スクリーンを使い、量子コンピュータの応用現場の説明いただきました。 NECでは、量子コンピュータをすでに商業に活用している。複数の条件のもとでの計算は、現行のコンピュータと比べ、量子コンピュータの方が格段に早いため、将来的に時間的コストを大きく削減できる可能性があるとのこと。各講義では、質疑応答の時間も用意されていて、それぞれの講師が参加者（オンライン含め）の疑問点をわかりやすく説明されていました。筆者も生意気ながら最後に少し質問させていただきました。親切にお答えいただいたblueqa

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GSアライアンス株式会社(Green Science Alliance Co., Ltd.：環境、エネルギー分野の最先端材料、技術を研究開発する化学会社／本社：兵庫県川西市)はこれまで各種の量子ドット、量子ドット複合材料を研究開発、事業化してきました。この度、同社の岩林弘久研究員と森良平博士(工学)は、同社で合成しているグラフェン系量子ドット、炭素系量子ドットを元にシリカ複合材料を作り、440 - 470nmの青色を発光するLEDの上にこの材料を担持することにより、白色LEDが作れることを明らかにしました。炭素系量子ドット、グラフェン量子ドットのシリカ系無機材料との複合体を用いた白色LED用材料としては世界初です。青色発光LED(左) 青色発光LEDに今回開発した量子ドット複合材料を担持したもの(右) 従来の白色LED(左)と今回開発した量子ドットLED(右)の比較概念図可視光の中で赤(RED)、緑(GREEN)、青(BLUE)の三色の光は光の三原色とよばれます。人工的に白色光を得るためには、三原色のすべてを含む幅広い発光スペクトルをもつか、または赤、緑、青の三原色に対応する複数のLED(でそれぞれ発光する材料)を組み合わせることが必要となってきます。しかしながら、現在の大多数の白色LEDにおいては、三色を用いることはコストの観点からもあまりなく、窒化ガリウム(GaN)などの青色LEDと、補色の黄色蛍光体の組み合わせが最も多く用いられています。既存の白色LED用蛍光体や黄色蛍光体の代表的なものとしてYAG系と呼ばれる(Y,Gd)3(Al,Ga)5O12：Ce3+や(Ba,Sr,Ca)2SiO4：Eu2+が挙げられます。また最近は窒化物、酸窒化物及び硫化物などの蛍光体もあります。一方でこれらの半導体系の蛍光体は、その材料組成に依存した一定の決まった波長しか発光せず、発光波長の微調整が難しいという課題もあります。この点量子ドットは、可視スペクトルのほとんどすべての色に光を変換することが可能です。量子ドットの合成時において組成の違い、量子ドットサイズの違いをつけて、発光色を調整することができることが最大の利点です。また現行使用されているYAG系材料などの蛍光体材料はミクロンサイズなので、光散乱が課題でもありますが、量子ドットは10nm以下のナノ超微粒子で

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NTTデータ、量子コンピュータ/次世代アーキテクチャ・ラボのサービスを開始／日本経済新聞（2019/1/25）

- 1月 26, 2019

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シリコン量子ビットの高温動作に成功－大型冷却装置が不要に、センサーなど幅広い量子ビット応用へ－／理化学研究所、産業技術総合研究所（2019年1月24日）

- 1月 28, 2019

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フィックスターズ、量子コンピューティング向け開発支援環境を開発－プログラミング支援用ミドルウェアとシミュレーション環境の情報をウェブサイトで公開／株式会社フィックスターズ

- 12月 11, 2019

マルチコアCPU/GPU/FPGAを用いた高速化技術のグローバルリーダーである株式会社フィックスターズ (本社: 東京都品川区、代表取締役社長: 三木聡、以下、フィックスターズ)は、量子コンピューティング向け開発支援環境の情報をウェブサイトで公開します。フィックスターズが開発している開発支援環境は、量子アニーリング方式のプログラミング支援用ミドルウェア（以下、ミドルウェア）と、GPU上で動作するシミュレーション環境の２つです。量子コンピューティングにこれから取り組む方や、すでに量子コンピューティングを行われている方にも有用な開発支援環境を開発し、世の中への量子コンピューティングの普及を支援します。開発支援環境の情報はフィックスターズが運営する量子コンピューティングに関するウェブサイト、Quantum Computing Solutions　（ https://quantum.fixstars.com/ ）で公開します。量子コンピューティングは、現在のコンピュータでは解けない問題を解ける可能性のある技術として注目を集めています。機械学習・AIでの計算や、金融・物流分野における組合せ最適化問題を短時間で解くことが出来ると期待されています。日本を始め、世界中の企業による量子コンピュータの開発も進んでいます。　一方、量子コンピュータを活用して課題を解決するためには、量子コンピュータ特有のプログラミング方法に加え、それぞれのハードウェアの持つ制約を理解する必要があります。フィックスターズでは、「世の中の多くのエンジニアがもっと手軽に量子コンピューティングに取り組める世界を作りたい」という思いから、より簡単に量子プログラミングが可能になるミドルウェアとGPUによるシミュレーション環境の開発に取り組んできました。 1）量子アニーリング方式のプログラミング支援用ミドルウェア現在各社で開発が進められている量子コンピュータは機種によってハードウェアの仕様や制約条件が異なります。ミドルウェアはこの負荷を低減し、ユーザーがアプリケーション開発に集中できる環境を提供します。ミドルウェアは３つの自動化により、プログラミングの効率を向上します。現在4社の機種をサポートしており、今後も継続して対応機種を拡充する予定です。 a）定式化の自動化組合せ最適化

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LeapMind、CTO徳永がCOOL Chips 23の基調講演に登壇

- 3月 19, 2020

IEEE主催のコンピュータ・半導体チップの国際学会にて、極小量子化ディープラーニング専用の新しいアクセラレータIPの概要を解説 AI（Artificial Intelligence、人工知能）の要素技術であるディープラーニング技術を活用し、企業に向けたソリューションを提供するLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は、コンピュータの国際学会「COOL Chips 23」（主催: IEEE、会期: 2020年4月15日～17日、公式サイト: https://www.coolchips.org/2020/ ）の基調講演に取締役CTO徳永拓之が登壇することをお知らせいたします。なお、本学会は、新型コロナウイルスの影響によりWeb上でのオンライン配信となります。講演タイトル「エッジデバイス用の極小量子化ディープニューラルネットワークアクセラレータ」講演内容深層学習における量子化とは、計算の数値精度の大幅な削減を意味します。例えば、推論モデルを構成するパラメータの数値を、32ビット浮動小数点数から8ビット整数など、よりビット幅の小さな数値表現に置き換えることができます。 LeapMindでは、この量子化を突き詰め、Weight(重み係数)とActivation(入力)を2ビット以下に切り詰める極小量子化を行い、大幅なモデルサイズの圧縮と高速化を実現しています。この講演では、極小量子化ディープニューラルネットワーク専用の新しいアクセラレータIPの概要を説明します。また、極小量子化そのものについても、どのようにして実現できるかを解説します。 COOL Chips 23 開催概要 COOL Chipsは、世界最大の電気および情報工学分野の学術研究団体であるIEEEが開催する国際学会です。世界中から研究者や技術者が参加し、中でも、機械学習やディープラーニングなどの技術は、近年話題のテーマであり高い注目を集めています。また、学術分野においてはアルゴリズム研究に関心が寄せられていますが、産業界においては実務およびエッジでの活用手法に注目が集まっています。 LeapMindは当分野に関してハードウェアとソフトウェアの両面から研究開発を行い、「極小量子化ディープラーニング

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【岡山大学】量子センサ型バイオ分析チップデバイスの開発に成功

- 5月 14, 2022

岡山大学と大阪公立大学、量子科学技術研究開発機構、名古屋大学、新潟大学、京都大学の共同研究成果です！ 2022（令和4）年 5月 12日国立大学法人岡山大学 https://www.okayama-u.ac.jp/ ＜発表のポイント＞高い設計精度でナノダイヤモンド量子センサの信号を検出可能なガラスチップデバイスを開発しました。細胞や組織・線虫など様々な生体試料がデバイス内で分析可能になりました。流路チップ・臓器チップなど様々なバイオ分析デバイスへの応用が期待されます。 ◆概要　国立大学法人岡山大学（本部：岡山市北区、学長：槇野博史）学術研究院自然科学学域の藤原正澄研究教授、ゾウヤジュアン助教、同大学院自然科学研究科の押味佳裕大学院生らのグループは、大阪公立大学の手木芳男客員教授、松原勤准教授、吉里勝利特任教授、中台枝里子教授、仕幸英治教授、量子科学技術研究開発機構（量研）の西村勇姿博士研究員、量研／名古屋大学の湯川博プロジェクトディレクター／特任教授、馬場嘉信所長／教授、京都大学の小松直樹教授、新潟大学の井筒ゆみ教授らのグループと共同で、ナノダイヤモンド量子センサの利用に適したバイオ分析チップデバイスを開発し、細胞や組織切片・線虫など様々な生体試料において、量子センサ信号を設計通りに再現性良く検出することに成功しました。　本研究成果は、2022年5月1日、「 Lab on a Chip 」にオンライン先行版が掲載されました。　ナノダイヤモンド量子センサは近年最も注目されている超高感度バイオセンシング技術の一つです。本研究によって、量子センサを利用したバイオ分析チップデバイスの仕様を確実に設計・予測した上でデバイスを作製することが可能となりました。マルチウェルプレートや流路チップ・臓器チップなどのチップデバイスで量子センサが利用可能となると期待されます。ノッチ構造アンテナとデバイス特性研究のイメージ図 ◆藤原正澄研究教授と押味佳裕大学院生からひとこと　この研究は商学部から転身してきた押味さんに手始めとして数値計算から始めてもらったのがきっかけです。ここまでデバイスの設計精度が高められるとは考えてもいませんでした。（藤原）　商学部出身の私を受け入れていただ

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