シリコン・クオンタム・コンピューティングとシュナイダーエレクトリック、Watermelon量子強化AIシステムで電力網予測を高度化

商用量子ハードウェア開発企業のシリコン・クオンタム・コンピューティング（SQC）と、エネルギー技術のグローバル企業であるシュナイダーエレクトリックは、オーストラリア政府のクリティカル・テクノロジーズ・チャレンジ・プログラム（CTCP）のステージ2に進みました。両社は共同チームとして、UNSWシドニーとのパートナーシップのもと、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に、360万豪ドル（250万米ドル相当）の資金を獲得しました。

この協力関係では、SQCのWatermelon™システムが活用されています。これは、古典的な機械学習ワークフローを加速するために設計された、原子レベルでエンジニアリングされた量子特徴ジェネレーターです。ステージ1の評価中、SQCとシュナイダーエレクトリックは、量子生成された特徴と古典的なデータセットを統合し、12ヶ月間にわたる翌日の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、予測精度が平均20％向上し、ピーク時には最大41％の精度向上が達成されました。