オーストラリア、キャンベラ - オーストラリア連邦科学産業研究機構（CSIRO）の研究者らが、量子機械学習（QML）を半導体製造に応用することに成功し、この分野で初の成果を上げました。この画期的な研究は、*Advanced Science*誌に掲載され、実際の実験データへの量子的方法の実用性を示しています。
研究チームは、窒化ガリウムトランジスタのオーム性接触抵抗のモデル化に焦点を当てました。半導体設計の最適化には、正確なモデル化が不可欠です。彼らは、Quantum Kernel-Aligned Regressor (QKAR) アーキテクチャを開発しました。
QKARモデルは、7つの従来の機械学習アルゴリズムを上回る性能を示しました。ウスマン博士は、QKAR技術の即時適用性、わずか5つの量子ビットしか必要としない点を指摘しています。これは、既存のプロセスへの容易な統合を示唆しており、日本のものづくりにおけるイノベーションを加速させる可能性を秘めています。
この研究は、日本の半導体産業が直面する課題、特に微細化技術の限界と、より効率的な製造プロセスの必要性に対する、一つの示唆を与えています。QMLは、日本のものづくりにおける「カイゼン」の精神をさらに進化させ、世界をリードする技術力を維持するための新たなツールとなるかもしれません。