IBMとマサチューセッツ工科大学（MIT）は、人工知能、アルゴリズム、量子コンピューティングの基礎研究を推進することを目的とした新たな共同研究組織であるMIT-IBMコンピューティング研究室を設立しました。この研究室は、従来のシステムの実際的な限界を超えることができるコンピューティング手法に重点を置いています。この研究室は、MITキャンパス内に2017年に設立されたMIT-IBMワトソンAIラボを前身としています。これは、AIが広く普及し、量子コンピューティングがより実用的な方向へと進んでいるという、技術環境の変化を反映しています。
リーダーシップ陣は、この新しい研究所を、特にAIと量子技術の交わる領域において、モデリング、アルゴリズム、システム設計といった分野におけるより深い共同開発のための手段であると説明した。MITのリーダーシップ陣は、この取り組みを、パートナーが過去10年間に積み重ねてきた成果の継続であり、学術的な厳密さと産業界との関連性を兼ね備えた長期的な研究を持続させるための仕組みであると位置づけた。
研究テーマ：AI、アルゴリズム、量子システム、ハイブリッドシステム
当研究所の技術的な活動方針は、複数の分野にわたる共同研究を中心としている。
主要な研究分野の一つは、AIとハイブリッドコンピューティングであり、古典的なコンピューティングと高度なAI手法、そして適切な場合には量子コンピューティングの要素を組み合わせたアプローチを探求しています。目標は、実用的かつ運用上の改善を重視しながら、AI機能を実用指向のコンピューティング環境に統合することを強化することです。
さらに、当研究所は、小型で効率的な言語モデルアーキテクチャと新しいAIコンピューティングパラダイムの開発を重視しています。これらの取り組みは、企業への導入という視点から捉えられており、信頼性、透明性、信頼性といったシステム特性に特に注意が払われています。これは、研究プロトタイプだけでなく、現実世界の制約を満たす運用システムの構築にも重点を置いていることを示しています。
議題には、量子アルゴリズムの研究や、材料科学、化学、生物学といった分野に関連する複雑な問題に取り組むために必要な数学的基礎の研究も含まれている。これと並行して、次世代コンピューティングの数学的およびアルゴリズム的基礎に関するより広範な調査も行われ、基礎的な理解と能力の向上を目指している。
同研究室では、機械学習理論、最適化、ハミルトニアンシミュレーション、偏微分方程式（PDE）といった分野における基礎研究も紹介した。これらの分野は、大規模な動的システムの近似においてしばしばボトルネックとなり、従来の手法では精度、コスト、あるいはその両方において課題が生じる。いくつかの応用例が挙げられたが、技術的なテーマは、より高精度な予測とより効率的な計算パイプラインにつながる、シミュレーションと最適化のための改良された手法である。
MITのイニシアチブおよびIBMの量子ロードマップとの整合性
MITは、この研究所がMIT生成AIインパクトコンソーシアムとMIT量子イニシアチブという、大学全体で取り組んでいる2つの活動を補完するものだと指摘した。一方、IBMは、2029年までに耐障害性量子コンピュータを実現するという計画と、量子システムと高性能コンピューティングおよびAIアクセラレータを緊密に統合した量子中心のスーパーコンピューティングへの取り組みを改めて表明した。
研究室の組織構造とリーダーシップ
この研究所は、MIT CSAILの上級研究員であるオード・オリバ氏と、IBMリサーチのAI基盤担当副社長であるデビッド・コックス氏が引き続き共同で運営する。各分野の共同リーダーは、以下の3つのトラックごとに任命された。
- AI：ジェイコブ・アンドレアス（MIT電気工学・コンピュータ科学科）とケニー・ン（IBMリサーチ、MIT-IBM科学プログラムマネージャー）
- アルゴリズム: Vinod Vaikuntanathan (MIT EECS) および Vasileios Kalantzis (IBM Research)
- 量子力学：アラム・ハロー（MIT物理学科）とハンヒ・パイク（IBM、量子アルゴリズムセンター）
MITはまた、MITシュワルツマン・コンピューティング・カレッジの学部長であるダン・ハッテンロッカー氏を、同研究所のMIT側共同議長に任命した。
前回の実験からのこれまでの成果
MITとIBMは、この新しい研究所を、ワトソンAIラボの規模と論文発表実績を基盤として構築するものと位置づけている。両機関の連携は、設立以来、150名以上のMIT教員と200名以上のIBM研究者が参加する210件以上の研究プロジェクトに資金を提供し、1,500件以上の査読付き論文を生み出してきた。また、500名以上の学生とポスドク研究者への資金提供も報告されており、研究成果と並行して人材育成も継続的な成果物として位置づけている。
IBMとダラーラが、空力設計ワークフロー向けAIおよび量子探査を発表
MITとIBMの共同研究室の開設に続く別の発表で、IBMとダラーラ・グループは、物理法則に基づいた車両空力設計にAIを応用すること、そして将来的にはシミュレーション中心の設計サイクルを補完できる量子および量子古典ハイブリッド手法を探求することに焦点を当てた共同研究を発表した。
物理ベースのAIをCFD駆動型反復処理の加速化のための代替手段として活用する
このプロジェクトは、モータースポーツや高性能車両開発におけるよく知られた制約、すなわち、計算流体力学（CFD）は正確ではあるものの高価であり、反復的な形状探索は、1回の探索に数時間かかる場合もあれば、開発ワークフロー全体で数週間から数ヶ月に及ぶ場合もあるという制約に対処することを目的としています。
IBMとダラーラは、コンセプト段階のLMP2型レーシングカーにおける複数のリアディフューザー構成を評価するための、物理ベースのAI手法の初期結果を発表した。この比較において、従来のCFD（計算流体力学）手法では、すべての構成を計算するのに数時間を要した。一方、AI手法では同じ評価を約10秒で完了し、CFDと同等の誤差範囲を報告し、最適な構成を特定した。
IBMはこれを、数百もの構成の評価にかかる時間を数日から数分に短縮し、設計サイクルの早い段階での探索を可能にする一方で、より詳細な検証と最終的な最適化のために完全なCFD解析を残す方法だと説明した。また、この発表では、リアディフューザーの角度を-2度から+4度まで調整する際の圧力場モデリングについても言及しており、AIの出力はCFDの結果とほぼ一致するとされている。
量子およびハイブリッドアプローチを評価中
同時に、両チームは量子技術または量子古典ハイブリッド技術がシミュレーションおよび最適化ワークフローにどのように組み込めるかを評価していると述べた。短期的な目標は探索的なものであり、これらの手法が既存のCFDパイプラインを補完できるワークロードを特定し、量子システムが成熟するにつれて長期的な機会をマッピングすることである。
研究論文およびモデルの系譜（arXivおよびICLR）
IBMとダラーラは、この研究を最近の出版物と関連付けた。
- 初期の共同研究の結果は、 arXivプレプリント、日付2026年4月20日.
- この研究は、IBMのゲージ不変スペクトル変換器（GIST）モデルに基づいており、 3月17日公開のプレプリント。
両社は、2026年4月26日にリオデジャネイロで開催される国際学習表現会議（ICLR）において、関連する進歩を発表したと述べた。
ダラーラの最高情報責任者（CIO）であるファブリツィオ・アルブッチ氏は、高性能車両で最初にテストされたニューラルサロゲートモデルのより広範な意義を強調した。同氏は、空気抵抗を1～2％削減するなど、空力効率の向上は、乗用車や航空機を含む様々な輸送手段において大幅な燃料節約につながり、空力性能に依存する産業に恩恵をもたらすと強調した。
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