機械学習による半導体量子ハードウェア最適化と応用

Publicly Offered Research

Project Area	Foundation of "Machine Learning Physics" --- Revolutionary Transformation of Fundamental Physics by A New Field Integrating Machine Learning and Physics
Project/Area Number	23H04490
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Tohoku University
Principal Investigator	大塚朋廣東北大学, 材料科学高等研究所, 准教授 (50588019)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000) Fiscal Year 2024: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000) Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords	量子ドット / ナノ・マイクロデバイス / 機械学習 / 半導体
Outline of Research at the Start	近年、機械学習等の情報科学手法が様々な学術分野に波及効果を及ぼしている。量子ハードウェア物理分野においても従来にない展開が期待され、本研究では機械学習による半導体量子ハードウェア最適化と応用の研究を行う。量子ハードウェアの状態推定、最適化の過程を機械学習により自動化する手法等を開発、改良し、また得られた技術を活用して最適化の過程を解析することにより、逆に量子ハードウェアについての物理解明等に関する研究を行う。