核融合炉開発研究をAI・量子コンピューティングで効率化する方法について考えてみた | ヘッドウォータースのフィード

核融合炉開発研究をAI・量子コンピューティングで効率化する方法について考えてみた 0. 課題検討実験・シミュレーションの計測・解析コストが増大し、リアルタイム最適化と設計探索の高速化がボトルネック。データ駆動・物理駆動を統合するハイブリッド科学（Hybrid Scientific ML）で、制御、安全性、装置設計、運転計画の全ライフサイクル最適化を狙う。量子計算は「即効薬」ではないが、最適化・量子機械学習（QML）・量子化学/材料設計の一部タスクで将来の優位性が期待される。 1. 対象スコープと代表ユースケース領域代表装置/対象主要課題期待効果…


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