研究の背景

古典コンピュータでは処理が困難な、分子動態シミュレーションや大規模最適化問題。量子コンピュータの登場により、これらの計算が飛躍的に高速化する可能性が開けました。

研究内容

量子アルゴリズムと機械学習の融合により、創薬スクリーニングや複雑な生理シミュレーションの高速化・高精度化を目指しています。

• 量子アニーリングを用いた創薬分子最適化
• 量子回路を用いた医療画像解析の高速化
• 古典-量子ハイブリッドAIアーキテクチャの開発

社会貢献

創薬期間の短縮と医療AIの応用範囲拡大により、新たな治療法の発見と医療の個別最適化を実現します。