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化学反応のシミュレーションとは?課題と対策・製品を解説

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量子コンピューティングにおける化学反応のシミュレーションとは?

量子コンピューティングは、従来のコンピューターでは困難な複雑な量子力学的な計算を可能にします。この技術を化学反応のシミュレーションに応用することで、分子レベルでの相互作用や反応経路を高精度に予測できるようになります。これにより、新薬開発、触媒設計、新素材創製といった分野で、従来の手法では不可能だったブレークスルーが期待されています。

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アイルランドのスタートアップ“Equal1”から『Bell-1』が販売開始されました。
従来のコンピューティングを置き換えるのではなく、強化するように設計された、
既存のHPC環境にシームレスに統合される6量子ビットのシリコン量子コンピュータです。
〈特 徴 〉
◆シリコンスピン量子ビットを活用
◆既存のデータセンタに導入可能
 ・W 600mm x I 1000mm x h 1600mm の標準サイズラックマウント型
 ・通常のコンセント使用可能で、動作時の消費電力はわずか1600W
 ・筐体内に統合型の密閉型冷却器搭載、大型の外部希釈冷凍機を必要としません
 ・Equal1の “Quantum System on Chip(QSoC)” 技術を搭載し、既存の半導体インフラを活用で拡張性と信頼性を実現
◆現在、6量子ビット(1年以内に17量子ビット実現予定)
◆受注から約6カ月で納品

Quantum Server『Bell-1』

当資料では「チップから船舶まで:Ansys SimAIプラットフォームで設計を
最適化」について掲載されております。

設計や開発にシミュレーションを導入して製品を最適化するエンジニアや
設計者などにとってAIは、最適化をさらに強化するツールです。

また、数値流体力学(CFD)などの一般的なシミュレーション手法とSimAI
ツールを組み合わせることで、新しい船体形状を1分以内に予測できます。

【掲載内容】
■チップ設計を強化
■自動車の空力特性を向上
■エンジンブラケットを向上
■データに基づく意思決定で船体設計を加速化
■AIを活用したシミュレーションを採用
■詳細はこちら

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

【資料】Ansys SimAIプラットフォームで設計を最適化

■ 発  行:2024年1月12日

【本書の特徴】
➢ Citrine InformaticsやEnthoughtなどのMI支援サービス企業と日本勢との開発動向!
➢ MIを活用した高分子材料、電池材料、金属・無機材料の特徴、ビジネス動向を掲載!
➢ 第一原理計算による、リチウムイオン電池や半導体材料などの材料別ケースを記載!
➢ スパースモデリングが注目される背景、大学研究、及び、導入している企業を紹介!
➢ MicrosoftやGoogle等のビッグテックや、AI搭載のソフトウエア企業の創薬事業とは?
➢ 量子コンピュータ、量子ソフトウエアとマテリアル開発との関係、材料開発を詳述!
➢ 素材産業における量子コンピューティングのユースケースの探求に関心が高まる!

『世界のマテリアルズ・インフォマティクス 最新業界レポート』

『Polymerize Labs』は、材料開発のプロフェッショナルによって設計された
シームレスなデータ管理とプログラミング知識不要なAI活用を可能にする、
オールインワン・マテリアルズ・インフォマティクスプラットフォームです。

様々な材料開発データの整理・AI活用に特化したデータ管理基盤と、
多種多様な機械学習アルゴリズムを備えた柔軟性の高いAIエンジンを
ベースに、様々な材料分野においてデータドリブンな開発プロセスを提供。

様々な研究開発部門が直面するリソース不足、高コスト体質や、環境規制対応、
サプライチェーンのボトルネック解消、そして市場変化への迅速な対応と、
企業競争力の向上に寄与し、AI時代の新たな研究開発プロセスのスタンダードを
構築します。

【特長】
■実験・材料データの一元管理
■ノーコードAIで重要な特徴量・変数を抽出
■追加学習に向けたデータ拡充・AI予測に基づく実験計画
■AIによる特性・推奨実験条件の予測

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

データ管理とAIエンジンで研究開発Polymerize Labs

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量子コンピューティングにおける化学反応のシミュレーション

量子コンピューティングにおける化学反応のシミュレーションとは?

量子コンピューティングは、従来のコンピューターでは困難な複雑な量子力学的な計算を可能にします。この技術を化学反応のシミュレーションに応用することで、分子レベルでの相互作用や反応経路を高精度に予測できるようになります。これにより、新薬開発、触媒設計、新素材創製といった分野で、従来の手法では不可能だったブレークスルーが期待されています。

課題

計算リソースの限界

大規模な分子系や複雑な反応を正確にシミュレーションするには、膨大な計算能力が必要ですが、現在の古典コンピューターでは限界があります。

量子アルゴリズムの開発不足

化学反応シミュレーションに適した、効率的かつ実用的な量子アルゴリズムがまだ十分に開発されていません。

ノイズとエラー

現在の量子コンピューターはノイズが多く、計算結果にエラーが生じやすいため、信頼性の高いシミュレーションが困難です。

専門人材の不足

量子コンピューティングと化学の知識を併せ持つ専門家が少なく、技術の普及と応用が遅れています。

​対策

量子アルゴリズムの最適化

化学反応の特性に特化した、より効率的でエラー耐性の高い量子アルゴリズムを開発・改良します。

誤り訂正技術の導入

量子ビットのエラーを検出し訂正する技術を導入し、シミュレーションの精度と信頼性を向上させます。

ハイブリッド計算アプローチ

古典コンピューターと量子コンピューターを組み合わせ、それぞれの得意な部分を活かした計算手法を開発します。

教育・人材育成プログラム

量子コンピューティングと化学分野の専門家を育成するための教育プログラムや研修機会を拡充します。

​対策に役立つ製品例

量子化学計算システム

量子コンピューター上で化学反応シミュレーションを実行するための、統合されたソフトウェアおよびハードウェア環境を提供し、計算リソースの限界を克服します。

量子アルゴリズムライブラリ

化学反応シミュレーションに特化した、事前に最適化された量子アルゴリズム群を提供し、アルゴリズム開発の不足を補います。

量子コンピューター利用サービス

クラウド経由で最新の量子コンピューターにアクセスできるサービスを提供し、高価なハードウェア投資なしに最新技術を利用可能にします。

量子シミュレーションコンサルティング

量子コンピューティングと化学の専門家が、企業の研究開発におけるシミュレーション課題の解決を支援し、専門人材の不足を補います。

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