量子ソフトウェア工学開発企業Classiqとチリカトリック大学（UC Chile）は、先進的な生物医学画像解析のためのハイブリッド量子古典機械学習アルゴリズムを開発する12ヶ月間の共同研究イニシアチブを開始した。Avanza UC 2025コンペティションを通じて資金提供されるこのプロジェクトは「量子コンピューティングによる病理学の強化」と題され、ラテンアメリカ初の計算病理学コンソーシアムを設立する。このプロジェクトは、Classiqの自動回路合成プラットフォームとNVIDIAのCUDA-Qハイブリッドインフラストラクチャを統合し、オズワルド・クルス財団（FIOCRUZ）やバイーア連邦大学（UFBA）を含むブラジルの研究機関が提供する厳選された組織病理学データセットを活用している。
この共同設計ロードマップは、全スライド組織画像の高次元性と特徴の複雑性に対処するものであり、これらはピクセルレベルのセグメンテーションタスク中に古典的なコンピュータビジョンアーキテクチャに負荷をかける。深層古典ニューラルネットワークに全面的に依存するのではなく、このプロジェクトは腎臓病理学に最適化されたハイブリッド量子機械学習（QML）パイプラインを開発する。研究チームは、Classiqの抽象的機能モデリング環境を使用して、専門的な量子ネットワークトポロジーを自動的に合成・最適化し、手動のゲートレベルプログラミングの境界を回避している。
共同計算病理学ワークフローは、3つの臨床分析目標に焦点を当てている：
- Quantum Convolutional Neural Networks (QCNNs): 量子畳み込み層を適応させて高解像度の構造的特徴を圧縮し、複雑な組織サンプル全体にわたる自動糸球体セグメンテーションを最適化する。The Qubit Report
- Variational Quantum Classifiers (VQCs): パラメータ化された変分量子論理状態を適用して、多クラス腎病変分類モデルを実行する。The Qubit Report
- Quantum Kernel Methods: 高次元量子状態空間を利用してセマンティックパターン検索を実行し、高密度組織学的スライド内の微細な診断上の異常を分離する。GlobeNewswire
The Qubit Report
コンパイルされたソフトウェアスタックは、統合されたランタイム環境を介して実行される。ハイブリッドアルゴリズムはNVIDIA CUDA-Qプラットフォームを使用してコンパイルされ、低遅延のコプロセッサデータルーティングを可能にする。このフレームワークにより、チームは物理ベンチマークテスト用にIonQのイオントラップ量子処理ユニット（QPU）に最適化されたハードウェア対応回路をオフロードする前に、古典的なNVIDIA AIスーパーコンピューティングインフラストラクチャで高精度のアルゴリズムシミュレーションを実行できる。
このパートナーシップは、南米の医療技術セクター内で先進的コンピューティングアプリケーションの実用的な基盤を確立し、チリの国家量子技術戦略2025-2035と直接的に連携している。UC Chile物理学部のダルド・ゴジェネチェ博士が指揮し、同博士はQuDIT研究グループとチリの汎用量子コンピュータ構築イニシアチブであるQuAntüプロジェクトも主導している。また、サンティシマ・コンセプシオンカトリック大学（UCSC）のダニエル・ウスカテギ博士の支援を受けて、このプロジェクトは地域のエンジニアリング人材をグローバルなソフトウェア展開ワークフローで横断的にトレーニングするよう設計されている。Classiqのハードウェア非依存コーディングレイヤーを地域の医療パイプラインに組み込むことで、このイニシアチブは新興の量子優位性を現役の公衆衛生診断ツールに直接移植するための検証済みフレームワークを構築している。
公式コンソーシアムの立ち上げリリースは、Classiqのインサイトリポジトリで確認できる。
2026年6月5日
