量子コンピュータとAIで新素材を探索、TOPPANやソフトバンクなど6社が材料開発基盤を構築へ

この量子コンピュータ関連ニュースのまとめ

・TOPPANホールディングスなど6社が量子コンピュータとAIによる材料開発基盤を構築へ
・電池、光機能性、超電導、色材、半導体材料などで量子計算の適用可能性を検証
・シミュレーション結果を材料合成・評価へフィードバックし、2028年度まで実証

TOPPANホールディングス、アイシン、旭化成、ソフトバンク、AGC、DICの6社は10月28日、量子コンピュータを活用した新たな材料開発基盤の構築に向け、共同研究を開始すると発表した。

6社が共同提案した「量子技術を用いた革新的な材料開発基盤構築の研究開発」が、新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業」のうち、「社会課題解決に向けた量子コンピュータ次世代機開発・実証の加速」における「ユースケース創出に向けた大型実証」に採択されたことを受けたもの。

6社は共同で協定書を締結し、2026年度から2028年度まで研究開発を進める。量子コンピュータによる計算を中核に、機械学習などのAI技術、従来の計算科学、実際の材料合成・評価を組み合わせ、材料開発における実証から社会実装までを支える基盤の構築を目指す。

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  量子コンピュータとAIを組み合わせた材料開発基盤の研究開発概要。量子計算を含むシミュレーション結果を基に材料を合成・評価し、実験結果を計算へフィードバックすることで予測精度と実用性を高める (出所:TOPPANホールディングス、アイシン、旭化成、ソフトバンク、AGC、DIC)

材料開発が抱えるデータと計算コストの課題

材料開発では、過去の材料データをAIで分析し、新たな材料や組成を予測・探索するデータ駆動型の開発や、物理法則に基づいて材料の特性をシミュレーションする計算科学の活用が進んでいる。

一方、AIへ入力する高品質・高精度な学習データを十分に確保することは容易ではない。また、計算科学では、対象とする原子や分子の数を増やし、計算精度を高めるほど計算量とコストが増大する。

量子コンピュータは、量子力学に従う分子や電子の性質を効率的にシミュレーションできる可能性があるものの、現状は量子ビット数やエラー率に制約があり、量子コンピュータだけで大規模な材料計算を実行することは難しい。

今回の研究開発では、量子コンピュータを中核とする計算とAIを組み合わせ、現行の量子コンピュータが抱える計算精度や規模の制約を補いながら、材料開発へどのように適用できるかを検証する。

電池から超電導、半導体材料まで横断的に検証

研究開発では、次世代バッテリーに用いる電池材料、新たなディスプレイやセンサに向けた光機能性材料、次世代デバイス向けの超電導材料など、産業ニーズの高い複数の材料系を対象とする。

特定の材料だけに用途を限定せず、6社がそれぞれ強みを持つ材料分野で、量子計算の適用可能性を横断的に検証する。

研究項目は、量子計算の適用領域の検証、量子計算活用技術の開発、シミュレーションの実証と実験フィードバックの3つで構成される。

量子計算とAIを統合した計算手法を開発し、適用できる材料や計算の範囲を拡大。シミュレーションから得られた候補を実際に合成・評価し、その結果を計算へ戻すことで、予測精度と実用性を検証する。

TOPPANは添加材料向けの計算手法を開発

TOPPANホールディングスは、添加材料を対象に、量子アルゴリズムと古典アルゴリズムを組み合わせた手法を量子コンピュータで実行し、量子計算の適用可能性を検証する。

併せて、量子計算とAIを組み合わせる手法を開発。計算で得られた材料候補を実験で評価し、その結果を計算へフィードバックする役割を担う。

量子計算だけで材料特性を予測するのではなく、既存の計算手法やAI、実験を組み合わせ、現行の量子コンピュータでも利用可能な材料開発手法の構築を目指す。

アイシンは超電導材料への適用を検証

アイシンは、次世代デバイスへの応用が期待される超電導材料を対象に、量子計算の適用可能性を検証する。

量子計算による材料探索・特性予測と既存の材料開発手法を比較し、精度や計算コスト、材料開発工程への導入効果などを確認する。

超電導材料の開発現場で量子計算を活用するための条件や課題を明らかにし、実用化の目途を付けることを目指す。

旭化成は電解液・高分子・電極材料で実証

旭化成は、電解液などの有機化合物、高分子材料、電極などの無機材料を対象に、量子計算の適用を検証する。

計算結果に基づいて材料を合成・評価し、実験から得た結果を計算手法へフィードバックすることで、量子計算の予測精度と実用性を確認する。

有機・高分子・無機という性質の異なる材料を対象とし、材料開発現場で利用できる量子計算活用基盤の検証を担う。

ソフトバンクが量子・スパコン連携基盤を提供

ソフトバンクは、量子コンピュータとスーパーコンピュータ(スパコン)を連携させた計算基盤を活用し、材料開発に有用な高度データを生成する。

生成したデータをAI技術で活用する手法も開発し、次世代電池などのエネルギー関連材料をはじめ、幅広い材料分野で開発を効率化できるかを実証する。

量子計算、スパコンによる古典計算、AIによるデータ分析を組み合わせ、材料企業各社によるユースケース検証を計算基盤の面から支援する。

AGCは光学硝材・電子材料の設計指針を構築

AGCは、光学硝材などの無機材料と、電子材料などの有機材料を対象に、既存の計算科学やAIと量子計算を組み合わせた材料開発手法を開発・評価する。

量子計算を使って材料探索や材料設計に必要となる知見を得るとともに、実際の製品開発へ利用するための設計指針の構築を目指す。

異なる特性を持つ無機材料と有機材料の双方で検証することで、量子計算を適用できる材料や計算内容の範囲を確認する。

DICは色材・半導体材料の特性を合成前に予測

DICは、量子コンピュータ、シミュレーション、データサイエンスを融合させ、色材や半導体材料の開発へ適用する。

材料を実際に合成する前に、製品性能を左右する材料特性を予測し、高性能な材料を効率的に設計・開発するための研究手法を構築する。

量子計算によって得た情報を、シミュレーションや材料データ解析と組み合わせ、色材と半導体材料における応用可能性を検証する。

計算と実験データを統合する材料開発基盤へ

6社は、量子計算に関するデータ、AIによる分析結果、材料の合成・性能評価で得られた実験データを統合し、研究を重ねることで継続的に進化する材料開発基盤の構築を目指す。

従来の材料開発では、候補となる組成を設計し、合成、評価、分析を繰り返す必要があり、求める性能を備えた材料へ到達するまでに時間を要する場合がある。

量子計算とAIによって有望な材料候補を絞り込んだうえで実験し、その結果を次の計算へ反映できれば、探索範囲や実験回数を抑えられる可能性がある。

6社は、電池、光機能性、超電導、色材、半導体材料など、複数の産業分野における実証を通じ、量子コンピュータが材料開発で生み出せる実用的な価値を明らかにし、産業横断のイノベーション創出につなげるとしている。