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2024/6/20

【量子×AI】三井化学とblueqat、新規用途発見に適用開始。特許検索の高度化でDX推進

　三井化学は、blueqat（ブルーキャット）と共同で、三井化学製品の新規用途発見を加速させるため、自然言語処理と量子計算の先端技術を組み合わせた取り組みを開始した。
　この取り組みでは、Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings(SimCSE)と呼ばれる自然言語処理モデルを活用している。SimCSEモデルは、文書や文章の意味を捉えたベクトル表現*1を生成する高性能なモデルで、精度の高い文書間の意味的な類似度を算出する。情報検索や質問応答システムなどへの応用が期待されている。
　今回、両社は特許データベースを基にSimCSEモデルの事前学習を実施し、さらに、テンソルネットワーク*2技術の適用により、SimCSEモデルの情報を効率的に圧縮することに成功した。このモデルの活用例としては、特許調査や新規用途探索分野への応用が挙げられる。
　また、テンソルネットワークで圧縮された機械学習モデルは量子回路との互換性も備えており、将来的に、量子コンピュータ上での実行も期待できる。
　今後も三井化学は、大規模言語モデルの活用に向けた自然言語モデル等機械学習技術と量子技術の組み合わせによるDX推進にチャレンジしていく。
*1　ベクトル表現：自然言語処理において単語や文章の意味を数値のベクトル（多次元の配列）で表現する手法。
*2　テンソルネットワーク:巨大なテンソル(多次元データ)を分解して効率的に表現する手法。量子計算分野で量子回路の情報圧縮や量子シミュレーションなどに利用されてきた技術。

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