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公開：2025-02-19

QunaSysがEU助成金プロジェクトFULL-MAPに参画、量子機械学習で次世代バッテリー開発を加速

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• QunaSysがEU助成金プロジェクトFULL-MAPに参画
• 量子機械学習で次世代バッテリー材料の開発を加速
• 32の組織からなる国際コンソーシアムの一員として参加

QunaSysのFULL-MAPプロジェクト参画によるバッテリー技術革新

量子コンピュータソフトウェア企業のQunaSysは欧州子会社QunaSys Denmark ApSを通じて、バッテリー技術の革新を目指すEU助成金プロジェクト「FULL-MAP」への参画を2025年2月17日に発表した。QunaSysは量子機械学習技術を活用し、電解質や電極材料のモデリングとシミュレーションを改良することで、次世代バッテリーに適した新しい材料を効率よく探索することを目指している。^[1]

FULL-MAPプロジェクトは、EUの研究・イノベーション支援プログラム「Horizon Europe」のもと提供される助成金プロジェクトとして、ブリュッセル自由大学が主導する32の組織からなる国際コンソーシアムによって実施される。コンソーシアムメンバーはAI、ビッグデータ、自律合成ロボティクス、ハイスループットスクリーニングなどの先端技術を活用し、環境に配慮した高性能バッテリー材料の開発を推進するだろう。

QunaSysの役割として、量子機械学習をはじめとする量子コンピュータ技術の専門知識を活かし、バッテリー用材料開発における計算手法を高度化することが挙げられる。量子アルゴリズムによって電解質のシミュレーション精度を向上させ、電極の原子レベルでのモデリングを実現することで、バッテリー内部構造の最適化を目指している。

FULL-MAPプロジェクトの概要

FULL-MAPプロジェクトの詳細はこちら

量子機械学習について

量子機械学習とは、量子コンピュータ技術と機械学習を組み合わせた新しい計算手法のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 量子状態を活用した高速な並列計算が可能
• 複雑な化学反応や材料特性の計算を効率的に実行
• 従来のコンピュータでは困難な大規模シミュレーションを実現

バッテリー材料開発において量子機械学習は、電極と電解質の界面におけるイオンの挙動や、材料の劣化メカニズムなど、複雑な量子化学計算を高速に処理することを可能にする。QunaSysはFULL-MAPプロジェクトにおいて、この技術を活用することで持続可能なバッテリー開発の加速を目指している。

FULL-MAPプロジェクトに関する考察

FULL-MAPプロジェクトによって、量子コンピュータ技術とAIを組み合わせた新しい材料探索手法が確立される可能性が高まっている。特に電気自動車市場の急成長に伴い、高性能で環境負荷の少ないバッテリーの開発は喫緊の課題となっており、QunaSysの量子機械学習技術は材料開発のブレークスルーをもたらす可能性を秘めているだろう。

一方で、量子コンピュータ技術の実用化にはまだ多くの技術的課題が存在しており、シミュレーション結果の精度や再現性の確保が重要になると考えられる。国際コンソーシアムの他のメンバーが持つAIや自律合成ロボティクスなどの技術と、QunaSysの量子機械学習技術を効果的に連携させることが、プロジェクトの成功には不可欠となるだろう。

今後は、実験データと理論計算の統合や、量子アルゴリズムの最適化など、より具体的な成果が期待される。特に、電解質と電極材料の界面における化学反応の詳細な理解や、バッテリーの寿命予測モデルの確立など、産業応用に直結する研究成果が求められている。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「QunaSys、EU助成金プログラムに採択 | 株式会社QunaSysのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000051.000041464.html, (参照 25-02-19).

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