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、...

AI社会の進展に伴い、複雑なAI計算を省エネで処理するコンピューターの実現への期待が高まっています。物理状態の確率的なゆらぎをハードウェアレベルで利用する確率論的コンピューターはその選択肢として有望視されます。入力信号に応じて0または1をランダムに出力する確率ビット（Pビット）は確率論的コンピューターの最重要構成要素です。従来の確率ビットではDACと呼ばれるデジタル信号をアナログ信号に変換するアナログ回路が不可欠でした。このDACは一般に回路面積や消費電力が大きく、確率論的コンピューターの大規模化を図るうえでの弱点でした。今回、東北大学とカリフォルニア大学サンタバーバラ校の研究チー...

量子コンピューター向け材料を見分ける新しい方法を発見しました。東北大学の金井駿准教授、米国シカゴ大学及び米国アルゴンヌ国立研究所のジューリア ガリ教授、マイケル トリヤマ博士らの研究チームは、材料内部の磁気的な揺らぎが量子状態を乱す仕組みに注目し、計算科学を使って量子状態の安定性を高速に予測する手法を開発しました。特に、従来は三次元の材料のみが評価可能でしたが、今回、二次元材料や積層構造まで解析を広げることで、より実在材料に近い環境で量子状態の安定性を予測することに成功しました。約千種類の候補から190種類の有望な材料を抽出し、中でも代表的な二次元材料である二硫化タングス...

酸化亜鉛はその良好なスピン量子コヒーレンスや強い電子相関（注4）から、量子ビット（注5）を含めた量子デバイスへの応用が期待されています。これまで、酸化亜鉛において電界制御の単一量子ドットの形成等が確認されていましたが、量子コンピュータ（注6）等への応用に際しては、量子ドットの数を増やすことが課題とされてきました。東...

世界中で増え続けるデータを支えるには、従来のシリコン半導体だけでは限界が見えてきています。その次世代を担う有力候補として研究者の注目を集めているのがゲルマニウム・スズです。東北大学大学院工学研究科の好田誠教授は、ドイツ・ユーリッヒ研究センターおよびカナダ・エコールポリテクニック・モントリオールとの国際共同研究により、GeSnの量子井戸構造におけるスピン（注5）量子物性を世界で初めて明らかにしました。本研究では、従来のシリコンやゲルマニウムでは得ることが困難であった低有効質量や大きなg因子、さらには強いスピン軌道相互作...

近年、量子コンピューターや量子暗号通信などの次世代情報技術の研究が活発化しています。これらを実現するためには、量子情報デバイス間をつなぐ量子ネットワークを構築し、光の量子である単一光子や量子もつれ光子の伝送経路を自在に切り替えるルーティング技術が求められます。東北大学大学院理学研究科の金田文寛教授とPengfei Wang大学院生、国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT(エヌアイシーティー)）未来ICT研究所神戸フロンティア研究センター超伝導ICT研究室の藪野正裕主任研究員らの研究グループは、量子情報を担う量子ビットとして直接利用できる単一光子の偏光状態や量子もつれ状態を、低損...

東京大学大学院新領域創成科学研究科の六本木雅生大学院生 (研究当時／現在：理化学研究所研究員)、石原滉大助教、橋本顕一郎准教授、芝内孝禎教授、同大学低温科学研究センターの藤井武則助教、東京都立大学大学院理学研究科の水口佳一准教授、山下愛智助教、東北大学大学院理学研究科の水上雄太准教授、弘前大学大学院理工学研究科の渡辺孝夫教授(研究当時)らのグループは、コロンビア大学、ブリティッシュコロンビア大学、マクマスター大学などの研究グループと共同で、鉄系超伝導体FeSe1-xTexの一部組成において時間反転対称性が破れた新...

大阪大学大学院理学研究科の川室太希助教、立教大学の山田真也准教授、酒井優輔さん（博士後期課程）、理化学研究所の長瀧重博主任研究員、松浦俊司上級研究員、東北大学の山田智史助教らによる研究グループは、欧州宇宙機関(ESA)が運用するX線天文衛星XMM-Newtonがこれまで約24年間にもわたり取得してきた大規模な宇宙のX線変動データから、量子コンピュータと機械学習を組み合わせた量子機械学習モデルを構築し適応することで、113件の異常なエネルギー(X線)放射現象を捉えることに成功しました。近い将来、今以上に宇宙の変化を捉えるために膨大な量の動画データが取得されると考えられています。そこで...

量子コンピュータの基本素子である量子ビットの状態を高速・高精度に読み出すことは、量子情報処理において重要な課題です。特に半導体量子ドットでは、単一電子の電荷状態を検出する技術が量子ビット読み出しの鍵となっています。東北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（電気通信研究所兼務）らの研究グループは、ベイズの定理に基づく逐次的な電荷状態推定手法を開発し、その性能を従来手法の閾値（しきいち）判定と比較しました。本研究では、測定信号のノイズ特性が電荷状態によって異なる条件下で、ベイズ手法が優れた性能を発揮することを確認しました。この方法により、リアルタ...

量子もつれは量子力学の基本概念であり、量子コンピューターは量子もつれの上に構築されています。同時に、量子コンピューターはその性質を調査し、明らかにするための強力なツールでもあります。東北大学学際科学フロンティア研究所のLe Bin Ho助教と英国ロンドンのパブリックスクールであるセント・ポールズ・スクールのHaruki Matsunaga氏は、量子コンピューターによる量子もつれの検出を強化し、もつれて（エンタングルして）いるかどうかを判定する手法のエンタングルメント・ウィットネスによる測定を最適化する、変分エンタングルメント・ウィットネス方式（VEW）を提案しました。従来の局所的な...