東北大学 研究シーズ|
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研究キーワード：東北大学における「クラスタリング」 に関係する研究一覧：2件
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発表日：2026年3月6日
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機械学習を活用し、量子ドットの電圧を自動的に調整する手法を実証
─大規模量子コンピューターの調整自動化に期待─
半導体スピン量子ビットは集積性や既存の半導体技術との親和性の高さなどの観点から、量子コンピューターの構成要素として期待されています。量子コンピューターの実用化のためには、大量の量子ビットが必要とされることから、これらをより効率的に調整する手法を開発することが重要です。東北大学大学院工学研究科の武藤由依大学院生（電気通信研究所配属）、同未踏スケールデータアナリティクスセンターのMichael R. Zielewski特任助教（研究当時、同大学院情報科学研究科所属）、同大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）の篠﨑基矢特任助教と大塚朋廣准教授（電気通信研究所兼任）らの研究グループは、...
キーワード：電気通信/AI/クラスタリング/画像処理/機械学習/人工知能（AI）/閉じ込め/量子コンピュータ/量子ビット/材料科学/半導体量子ドット/量子箱/持続可能/持続可能な開発/量子ドット/スピン/スピントロニクス/ナノメートル/自動化/半導体
他の関係分野：情報学数物系科学総合理工工学
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発表日：2025年7月8日
2
光子１個の微弱光で最適化問題を解ける計算機の新原理を提案
─量子デジタルハイブリッドコンピューティングにおける大きな進展に期待─
東北大学大学院情報科学研究科の熊谷政仁特任助教と小林広明教授らは、NTT Research, Inc.Physics & Informatics研究所米国カリフォルニア州サニーベール、所長 山本喜久)と共同で、量子光学的原理に基づいた新しいタイプの計算機「単一光子コヒーレントイジングマシン（CIM）」を提案し、その性能評価を行いました。本成果は、制約付き最適化問題(注１)に定式化される教師なし機械学習の代表的課題に対して、極めて微弱な光（平均1光子/パルス）で高い最適解探索能力を持つことを世界で初めて示したものです。...
キーワード：コンピューティング/FPGA/クラスタリング/機械学習/最適化/コヒーレント/パルス/量子もつれ/量子計測/量子光学/ノイズ/最適化問題/数値シミュレーション/単一光子/持続可能/持続可能な開発/シミュレーション/フィードバック/フィードバック制御/性能評価/組み合わせ最適化/組合せ最適化/量子力学
他の関係分野：情報学数物系科学工学