量子アニーリングマシンとMLを活用、新規化学材料の組成発見東北大学の研究グループとLG Japan Labは、量子アニーリングマシンとベイズ的最適化と呼ばれる機械学習（ML）技術を連係し、これまで未探索であった目標特性値を持つ新規化学材料を発見した。今回の研究成果は、製造工程の最適化や生物分野などにも適用できるという。 量子力学を利用した「効率的な探索性能」に注目 東北大学大学院情報科学研究科の大関真之教授らによる研究グループとLG Japan Labは2024年1月、量子アニーリング（QA）マシンとベイズ的最適化と呼ばれる機械学習（ML）技術を連係し、これまで未探索であった目標特性値を持つ新規化学材料を発見したと発表した。今回の研究成果は、製造工程の最適化や生物分野などにも適用できるという。 材料の新規組成探索ではこれまで、さまざまな組み合わせを探索し、スパコンによるシミュレーションにより組成の物性評価を行ってきた。これらの作業には膨大な時間を
