豪量子企業SQCとシュナイダーエレクトリック、量子・古典ハイブリッドの検証で電力消費の予測精度を平均20%改善
Springl からの転載です。元の記事
Silicon Quantum Computing（SQC、本社シドニー）は2026年10月2日、同社とシュナイダーエレクトリック（Schneider Electric）がオーストラリア政府の「Critical Technologies Challenge Program（CTCP）」で第2段階（Stage 2）に進み、360万豪ドル（250万米ドル）の資金を受けたと発表した。第1段階では、両社は量子と古典のハイブリッドモデルで、電力網の消費量の予測精度を古典的なベンチマークと比べて平均20%改善した。
第1段階で両社が調べたのは、SQCのAIチップ「Watermelon」がシュナイダーエレクトリックの予測モデルの精度を高められるかどうかだ。Watermelonは、SQCが原子レベルで作り込んだ量子強化型のAIチップで、2025年に投入された。SQCによると、このチップが生成する量子の特徴量を古典的な特徴量と併せて使うことで、より予測能力の高いモデルになる。12か月分の翌日予測のデータにWatermelonを適用した結果、予測精度は古典的なベンチマークと比べて平均20%、最大41%向上した。
発表によると、屋根置きの太陽光発電、家庭用蓄電池、電気自動車が広がり、家庭のエネルギーシステムは変動が大きく、予測しにくくなった。シュナイダーエレクトリックは、予測と最適化の技術を使って分散型エネルギー資源のバランスをとる助けにしている。シュナイダーエレクトリックのような企業にとっては、予測の精度が上がれば、分散型エネルギー資源の管理の改善、再生可能エネルギーの利用の拡大、消費者のエネルギー費用の低下につながりうる。
第2段階では、モデル化をシュナイダーエレクトリックのAIのワークフローに直接組み込む形で、その対象をオーストラリア各地の数百戸の住宅に広げる予定だ。両社はニューサウスウェールズ大学（UNSW Sydney）との連携のもとで取り組みを続ける。
SQCの創業者でCEOのミシェル・シモンズ（Michelle Simmons）は、量子プロセッサーがCPUやGPUと並んで動き、実際の性能向上をもたらすと一貫して考えてきたと述べた。
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