Silicon Quantum ComputingとSchneider Electric、Watermelon量子強化AIシステムでエネルギーグリッド予測を前進させる

2026年10月3日・2分で読めます

商用量子ハードウェア開発企業であるSilicon Quantum Computing (SQC)と、グローバルエネルギー技術企業であるSchneider Electricは、オーストラリア政府のCritical Technologies Challenge Program (CTCP)のステージ2に進出しました。この共同チームは、UNSW Sydneyと提携し、分散型エネルギーリソース（DER）ネットワーク全体にハイブリッド量子古典機械学習モデルを展開するため、オーストラリアドル360万（米ドル250万）の資金を獲得しました。

この協業では、古典的な機械学習ワークフローを高速化するために設計された原子レベルで設計された量子特徴生成器であるSQCのWatermelon™システムを活用します。ステージ1の評価では、SQCとSchneider Electricは、量子生成特徴量を古典的データセットと統合し、12ヶ月間の翌日エネルギー予測をシミュレーションしました。ハイブリッドモデルは、標準的な古典的ベンチマークと比較して平均20%の予測精度向上を達成し、ピーク時の精度向上は最大41%に達しました。

[ SQMS / Schneider Electric CTCP ステージ2 技術パラメータと性能 ]
技術指標 / リソース	運用値と性能ベンチマーク	工学的影響とグリッド範囲
• 予測精度の向上	• 平均20%の精度向上• ピーク時の精度向上は最大41%	• 翌日DER予測において古典的な時系列ベースラインを上回る
• CTCPステージ2の助成金	• オーストラリアドル360万（米ドル250万）• オーストラリア政府CTCPより授与	• オーストラリア国内の数百の住宅グリッドサイトでの実地試験を拡大
• 量子処理ユニット	• SQC Watermelon™量子特徴生成器• シリコン中の原子精度リンを用いたQPU	• Schneider ElectricのAIワークフローに直接取り込むための量子強化特徴量を生成
• 商用統合範囲	• Schneider ElectricのDERソフトウェアとの統合• ターンキー型クラウドおよびオンプレミスデータセンター向けQPUオプション	• 屋上太陽光発電、家庭用バッテリー蓄電、EV負荷分散スイッチングを最適化

これらの結果を基に、ステージ2ではオーストラリア国内の数百の住宅地に展開を拡大し、量子特徴生成をSchneider Electricの本番AIパイプラインに直接組み込みます。SQCは、シリコン中の原子スケール精度で量子プロセッサを製造しており、量子機械学習（Watermelon™）、アナログ材料シミュレーション（Quantum Twins™）、ゲート型量子プロセッサ（Chilli Series）にわたるハードウェアプラットフォーム向けに、毎週の高速な反復サイクルを可能にしています。

PR Newswireの公式プレスリリースはこちらでご覧いただけます。また、オーストラリアのNRFCによるSilicon Quantum Computingへの4,000万豪ドル投資に関する以前の記事はこちらでお読みいただけます。

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