機械学習による半導体量子ハードウェア最適化と応用

• 研究領域: 「学習物理学」の創成－機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革
• 研究課題/領域番号: 23H04490
• 研究種目: 学術変革領域研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 学術変革領域研究区分(Ⅱ)
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 大塚 朋廣 東北大学, 材料科学高等研究所, 准教授 (50588019)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円); 2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円); 2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
• キーワード: 量子ドット / ナノ・マイクロデバイス / 機械学習 / 半導体

研究開始時の研究の概要

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。