量子コンピューティング
研究の最前線
Quantum Processing Unit
超伝導量子ビットを用いた次世代プロセッサの研究開発
量子コンピューティングは、古典コンピュータでは解くことが実質不可能だった問題を多項式時間で解決する潜在力を持つ革命的技術です。Core Layer Labは2019年から量子コンピューティング研究に本格参入し、東京大学・理化学研究所との共同研究を通じて、日本発の量子アドバンテージを追求しています。
現在、超伝導量子ビット、フォトニック量子コンピューティング、トポロジカル量子ビットの三分野で並行研究を進めており、エラー訂正技術（量子誤り訂正符号）の実用化に向けた取り組みも加速しています。
近い将来、ファールト・トレラント量子コンピュータ（FTQC）の実現により、創薬シミュレーション、金融ポートフォリオ最適化、気候変動モデリング、新材料設計など、社会課題解決への応用が期待されます。
4つの量子技術ケイパビリティ
組み合わせ最適化問題において古典アルゴリズムを凌駕する量子アルゴリズムを開発。QAOA（量子近似最適化アルゴリズム）とVQE（変分量子固有値ソルバー）を応用し、サプライチェーン最適化・スケジューリング・金融ポートフォリオ管理などの実問題に量子優位性を実証します。
量子力学の原理を利用した理論的に解読不可能な暗号通信技術を研究・実装。量子鍵配送（QKD）プロトコルの実用化研究、ポスト量子暗号（PQC）アルゴリズムの実装、量子乱数生成器（QRNG）の開発を通じて、量子時代に対応した暗号基盤を構築します。
量子系の振る舞いを量子コンピュータ上でシミュレーションする量子シミュレーションを研究。材料科学・化学反応シミュレーション・高温超伝導体の解析など、古典コンピュータでは指数的なリソースを要する問題を効率的に解くアルゴリズムを開発しています。
量子コンピュータと機械学習を融合した量子機械学習（QML）アルゴリズムを研究。量子カーネル法、量子ニューラルネットワーク、量子データエンコーディング技術の開発を通じて、高次元データの分類・クラスタリング・生成モデルの量子的高速化を目指します。