量子光学センシングのスタートアップ企業Diffraqtionは、総額1,000万ドルを超える拡大プレシード資金調達ラウンドを完了した。本ラウンドにはLockheed Martin VenturesとPresidio Ventures（Sumitomo Corporationのベンチャーキャピタル部門）からの戦略的investmentが加わり、既存の出資者であるGround State Ventures、SBI US Gateway Fund（Plug and Playとの連携）、Collaborative Fund、TekVentures、Aether VC、milemark•capital、ADINと合流した。
| [ Diffraqtion プレシード資金調達と技術的能力 ] | ||
|---|---|---|
| 財務・投資家概要 | 量子センシング物理学 | 現場展開とリーダーシップ |
| ・プレシード総資本1,000万ドル超 | ・受動的量子推定理論 | ・初の実地展開カメラ |
| ・戦略的主導：Lockheed Martin VenturesおよびPresidio Ventures | ・回折限界の20分の1の解像度で詳細を解決 | ・搭載型宇宙機ペイロードとしての飛行実績 |
| ・機関投資家：Ground State、SBI US Gateway、Collaborative Fund | ・空間光整形（量子ビット・極低温冷却不要） | ・Peter Kazlasがエンジニアリング責任者に就任 |
マサチューセッツ州サマービルに本社を置くMITおよびメリーランド大学発のスピンオフ企業であるDiffraqtionは、回折限界以下を実現する量子カメラプラットフォームを開発している。従来の光学システムは物理的に回折限界に制約されており、遠方の物体を解像するにはますます大きな開口部が必要となる。Diffraqtionは、光学領域で直接光子特性を捕捉することにより、この開口部のボトルネックを回避している。
- 光形状ソーティング：光子の強度（明るさ）のみを測定する従来のピクセルアレイに頼るのではなく、このカメラの受動的フォトニックハードウェアは、変換前に入射光をその空間モードと形状によって分類する。
- 受動的量子推定：量子コンピューティングアルゴリズムではなく量子推定理論と空間光制御に基づき、本プラットフォームは量子ビットや極低温冷却インフラを一切使用せずに動作する。
- 性能ベンチマーク：同社のシミュレーションでは、従来の光学系より最大20倍小さい特徴を解像できる能力を実証しており、低電力の搭載型フォトニック推論を用いて、標的分類を桁違いに高速に実行できることが示されている。
今回の資本拡大は、7か月にわたる技術検証期間を経て実現した。Diffraqtionは、近接する物体を識別する地上天文台での実地観測実証を完了し、DARPA Direct-to-Phase-II SBIRを第2オプション期間へと進め、軌道上デブリ追跡のためのNASA Phase I SBIRを獲得し、適応型搭載処理に関するNASAのSpace to Soil Challengeにて賞金10万ドルを獲得した。
CEO兼共同創業者であるJohannes Galatsanosが率いる同社は、E InkおよびQD Visionの元幹部であるPeter Kazlasをエンジニアリング責任者に任命し、量産ハードウェア製造への移行を主導させる。今回新たに確保された資金は、Diffraqtion初の実地展開量子カメラの構築を支援するために活用される予定であり、このカメラはパートナー宇宙機への搭載ペイロードを通じて軌道飛行実績を獲得し、宇宙領域認識（SDA）および防衛偵察ミッションに貢献することが予定されている。
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2026年8月31日
