Quantum Computing for AI — Research Lab AIのための量子コンピューティング研究ラボ
SkyNova Research合同会社 is an early-stage lab researching quantum algorithms for machine learning, quantum-inspired optimization, and quantum simulation for model training. SkyNova Research合同会社は、機械学習のための量子アルゴリズム、量子インスパイアード最適化、そしてモデル学習のための量子シミュレーションを研究する、設立間もない研究ラボです。
Why We Existなぜ私たちは存在するのか
Modern machine learning progress has run on one assumption: that classical compute keeps getting cheaper and more available. That assumption is strained. Training frontier-scale models already costs tens of millions of dollars in compute, and the hardware scaling curve that made the last decade of progress possible is flattening. At the same time, quantum computing — algorithms, hardware, and simulators — has matured from a purely academic curiosity into something researchers can experiment with today.
SkyNova Research was founded on a direct, first-hand observation: building computer vision systems at scale makes the ceiling of classical compute viscerally obvious. We started this lab to investigate — rigorously, not speculatively — where quantum approaches can realistically extend that ceiling for machine learning, and where they can't.
これまでの機械学習の進歩は、「古典的な計算資源は今後も安くなり、使いやすくなり続ける」という前提の上に成り立ってきました。しかし、その前提は今、大きく揺らいでいます。最先端モデルの学習には既に数千万ドル規模の計算コストがかかり、これまでの進歩を支えてきたハードウェアのスケーリング曲線も鈍化しつつあります。一方で、量子コンピューティング—アルゴリズム、ハードウェア、シミュレータのいずれも—は、純粋な学術的関心の対象から、研究者が実際に試せる段階へと成熟してきました。
SkyNova Researchは、ある直接的な気づきから生まれました。コンピュータビジョンのシステムを大規模に構築する中で、古典計算の限界は非常に具体的に、身をもって感じるものでした。私たちは、量子的アプローチが機械学習においてその限界をどこまで、現実的に押し広げられるのか—そしてどこで押し広げられないのか—を、思弁ではなく厳密に検証するために、このラボを立ち上げました。
Research Focus研究フォーカス
Investigating variational quantum circuits, quantum kernel methods, and other quantum subroutines for specific ML subproblems where near-term hardware may offer a realistic edge.
変分量子回路や量子カーネル法など、近未来のハードウェアが現実的な優位性を持ちうる特定の機械学習サブ問題に対する量子サブルーチンを調査しています。
Classical algorithms inspired by quantum annealing and tensor-network methods — techniques that can be tested and deployed on today's hardware while quantum hardware itself matures.
量子アニーリングやテンソルネットワーク手法に着想を得た古典アルゴリズム—量子ハードウェアの成熟を待たずに、現在のハードウェア上で検証・実装できる手法です。
Studying whether quantum simulation techniques can restructure or accelerate parts of the training pipeline for large machine learning models.
量子シミュレーション技術が、大規模機械学習モデルの学習パイプラインの一部を再構築・高速化できるかどうかを研究しています。
How We Research研究の進め方
SkyNova Research is solo-founder-led today, by design at this stage — and it uses frontier large language models as a direct research multiplier: accelerating literature review, algorithm derivation, and simulation prototyping. Part of what this funding supports is exactly that — giving a small, highly focused research effort access to the best available AI tooling to move at a pace that used to require a full team.
SkyNova Researchは、現段階では意図的に創業者1名体制で運営されています—そして、最先端の大規模言語モデルを直接的な研究の増幅装置として活用しています:文献調査、アルゴリズムの導出、シミュレーションのプロトタイピングを加速させるためです。今回調達する資金の一部は、まさにこの点—小規模で高度に集中した研究活動に、これまでチーム全体が必要だったスピードを可能にする最良のAIツールへのアクセスを与えること—に充てられます。
Where We're Headed今後の展望
Phase 0 — Currentフェーズ0 — 現在
Literature survey, problem formulation, and identifying which ML subproblems are realistic near-term targets for quantum or quantum-inspired approaches.
文献調査、問題設定の明確化、そして量子・量子インスパイアードアプローチが近い将来に現実的な対象となりうる機械学習サブ問題の特定。
Phase 1フェーズ1
Designing candidate algorithms and validating them through classical simulation and AI-assisted analysis before committing quantum hardware time.
量子ハードウェアの時間を使う前に、候補アルゴリズムを設計し、古典シミュレーションとAI支援分析によって検証します。
Phase 2フェーズ2
Running validated candidates on quantum cloud platforms (e.g. IBM Quantum, AWS Braket) to test real-world behavior at small scale.
IBM QuantumやAWS Braketなどの量子クラウドプラットフォーム上で、検証済みの候補を小規模で実際に動かし、挙動を確認します。
Phase 3フェーズ3
Collaborating with ML teams or research institutions on applied pilots for the most promising results.
最も有望な結果について、機械学習チームや研究機関との応用パイロットで協業します。
Who's Behind This創業者について
SkyNova Research is founded and run by Abe Hinata (Founder & Principal Researcher), a name used specifically for this lab. The background driving this research is applied computer vision and machine learning, including competitive ML research — direct, first-hand exposure to where classical compute runs out of room when training and deploying real systems, not abstract curiosity about quantum computing. Full professional background is shared directly in investor and grant conversations.
SkyNova Researchは、本ラボ専用の名義として活動する創業者 アベ・ヒナタ(ファウンダー 兼 プリンシパルリサーチャー)によって設立・運営されています。研究の原動力となっているのは、応用コンピュータビジョンと機械学習(競技型の機械学習研究を含む)の経験—量子コンピューティングへの抽象的な興味からではなく、実際のMLシステムの学習・運用において古典計算の限界に直面した、具体的な経験です。詳細な経歴は、投資家・助成プログラムとの対話の中で直接共有いたします。
What We're Raising For資金使途
IBM Quantum, AWS Braket, and similar quantum cloud platforms for Phase 2 hardware experiments.
フェーズ2のハードウェア実験のための、IBM QuantumやAWS Braketなど量子クラウドプラットフォームへのアクセス。
Classical compute for simulation, algorithm validation, and literature-scale experimentation.
シミュレーション、アルゴリズム検証、文献規模での実験のための古典計算資源。
Frontier LLM API access used directly as a research multiplier (see "How We Research" above).
直接的な研究の増幅装置として活用する、最先端LLM APIへのアクセス(詳細は「研究の進め方」をご覧ください)。
SkyNova Research is currently seeking pre-seed research funding and is open to conversations with grant programs, research-focused angels, and deep-tech investors. SkyNova Researchは現在プレシード研究資金を募集しており、助成プログラム・研究志向のエンジェル投資家・ディープテック投資家との対話を歓迎します。
Let's Talkお問い合わせ
Open to research collaborations, grant programs, and early-stage investment conversations. 研究協業、助成プログラム、アーリーステージの投資に関するご相談を歓迎します。
abe-hinata@skynova-ai.net