量子情報は、古典情報とは異なり完全には複製できないという「量子複製禁止定理（※1）」に従います。この制約のため、量子データを安全にバックアップしたり、多重に保存して耐故障性を確保したりすることが困難であり、量子通信・量子計算・量子クラウド技術の発展における大きな障壁の一つとなっていました。その一方で、この制約と矛盾せずに量子情報を複数の複製として冗長化する方法はこれまで知られておらず、その解明が強く求められていました。本研究では、量子複製禁止定理と整合したまま量子情報の“暗号化クローン”を複数生成し、これらのクローンのうちの任意に選んだ一つから元の情報を復元できる新しいプロトコルを...

1. 少量データでも高精度に予測できる新しいAIモデルを開発量子計算の仕組みを搭載した独自のAIモデル「QTFPred」を開発（図参照）。実験データが限られるような転写因子でも結合パターンを高い精度で予測できるように設計。2. 従来のAIを上回る精度を実証ヒト細胞の公開データを用いた検証において、ほぼすべてのタスクでQTFPredは既存のAIモデルよりも高い予測精度を実現。訓練データが少量の条件でも安定した予測性能が可能となり、研究現場での活用に十分耐えうる性能を示した。3. 転写因子の協調的結合のパターンを発見解析の結果、複数の転写因子が協調して...

東京大学大学院理学系研究科の小堀拓生大学院生（当時日本電信電話インターン生）と藤堂眞治教授、日本電信電話株式会社の鈴木泰成研究員と徳永裕己研究員、理化学研究所量子コンピュータ研究センターの上野洋典基礎科学特別研究員、そして九州大学大学院システム情報科学研究院の谷本輝夫准教授らによる研究グループは、従来の計算機の基本設計であるロードストア型計算機の考え方を量子計算機に適用した、新たな誤り耐性量子計算のアーキテクチャを提案しました。本技術は、プログラムの高い移植性（他の環境への移行のしやすさ）と高効率な量子ハードウェアの活用を可能とするものであり、有用な量子計算の早期実現を加速す...