Yano E-plus 2025년 2월호(No.203)(일본어판)

≪차세대 시장 트렌드≫

양자 기술 시리즈(1) ~NISQ 디바이스에서 FTQC로~ (3~44페이지)

~양자비트의 안정성, 스케일러빌리티 등을 이룩한

　오류내성 양자컴퓨터 FTQC 압도적 기술혁신 진전~

​

1. 예상 이상의 성능 향상으로 크게 변모하는 양자컴퓨터

1-1. 양자비트 수와 오류정정 기술의 진화

1-2. 양자컴퓨터의 실기 가동으로 점점 높아지는 기대

1-3. 64 양자비트 NISQ 디바이스

​

2. NISQ 디바이스에서 FTQC로

3.양자컴퓨터에 관한 시장규모

그림·표1. 양자 컴퓨터에 관한 일본 및 세계 시장규모 예측

(금액2030-2050년 예측)

​

4. 양자컴퓨터와 관련된 기업·연구기관의 대응 동향

4-1. 국립대학법인 오사카대학

(1)양자컴퓨터 원년이 된 2023년

그림1. 일본산 3호기가 된 오사카대학의 양자컴퓨터 외관

그림2. 오사카대학의 양자컴퓨터 구성

(2)오사카대학 양자컴퓨터의 특징

그림3. 초전도 양자비트

그림4. 개발한 제어 장치

​

4-2. 주식회사 Quna Sys

(1)알고리즘 개발

(2)소프트웨어 개발

(3)컨소시엄

①양자컴퓨터 응용 검토 커뮤니티 'QPARC'

②재료개발 친화적인 LLM(대규모 언어모델)의 연구와 활용을 목적으로 한 컨소시엄 '재료개발 LLM 스터디 그룹'

(4)산업 응용을 위해 비트 수의 증가와 오류정정 기술의 진보가 불가결

그림5. 양자비트 수의 추이 및 예측

(5)양자컴퓨터의 응용

그림6. 질소 고정의 열쇠가 되는 Fe-Mo-S-C로 구성되는

효소 활성 중심(FeMoco)의 분자 모형

그림7. 화학 시뮬레이션에서의 정밀도와 크기의 관계

​

4-3. 주식회사 Quemix

(1)양자컴퓨터 개발의 최신 동향

(2)Quemix 사업내용

①양자 알고리즘의 개발

그림8. 'PITE®'를 위한 양자회로 구성

②양자 기술 지원 프로그램 제공

그림9. 다양한 업계에서의 양자컴퓨터 지원 기술 지원

그림10. 양자 기술 지원 프로그램의 내용

③재료계산플랫폼 Quloud 개발 및 제공

④자성 재료 시뮬레이션 소프트웨어 'Quloud-Mag' 개발

그림11. LaFeSi 합금에 특정 도펀트(X, Y)를 더해 조성비를 변경했을 경우 퀴리 온도의 변화를 나타내는 시뮬레이션 결과 예

그림12. 비대칭 스핀 상호작용으로 알려진 '잘로신스키-모리타니 상호작용(DMI: Dzyaloshinskii-Moriya Interaction)'이 2차원 층상물질 MX3(X=Cl)에서 스킬미온 상을 실현했음을 나타내는 시뮬레이션 결과 예

⑤양자센서 신소재 연구개발

​

4-4. 국립대학법인 고베대학

(1)극저온 아날로그 회로

그림13. 실리콘 양자비트의 바이어스 전압 제어의 구성

(2)극저온 칩 구현

그림14. 100mK의 실리콘 인터포저 위 플립 칩 구현

그림15. 고베대학에 도입한 Shasta106 ADR 크라이오스탯

​

4-5. 주식회사 Jij

(1)최적화 문제에 몰두하는 Jij

그림16. 최적화 문제의 분류 맵

(2)최적화 문제 개발을 지원하는 프로덕트군

그림17. 최적화 문제 해결을 서포트하는 Jij의 프로덕트군

(3)사례(혈행동태예측 모델의 하이퍼 파라미터 탐색: 중외제약 주식회사

그림18. 혈액순환 동태예측을 위한 신경망의

하이퍼 파라미터 최적화 사례: 주가이타 제약

​

4-6. 국립대학법인 도쿄대학

(1)양자컴퓨터와 양자화학계산

그림19. 본 연구의 멤버 구성

(2)양자회로와 양자게이트를 이용한 연산회로 구현

그림20. qubit에 대한 조작 시퀀스를 나타낸 양자회로

그림21. 구현한 산술 연산회로의 사례

(3)제1양자화법의 계산 원리와 시뮬레이터

그림22. 화학반응 시뮬레이터의 기본 요소(위)와 양자회로(아래)

①반응물 준비 회로

②시간 발전 회로

(4)대규모 양자 프로그래밍을 향하여

그림23. 작업용 qubit 자동 할당 절차

그림24. 수식 형식의 기술을 서포트로서의 AST]

(5)향후 전망

​

4-7. 국립대학법인 히로시마대학

(1)유사 양자어닐러 ABS2 QUBO 솔버의 GPU 엔진 무상 제공

그림25. QUBO 솔버를 이용한 조합 최적화 문제의 해법

그림26. 인간의 시각 특성에 기초한 그레이 스케일 이미지의 2치화 처리

(이미지 데이터: 입력 이미지, 블러 이미지, 오차 확산, ABS2)

(2)양자어닐러로 순열형 조합 최적화 문제를 풀기 위한 이징모델의 크기와 요구 분해능을 대폭 절감하는 획기적인 설계 기법 개발

그림27. 순회 세일즈맨 문제의 풀이[3,1,0,2,4]와

이것을 one-hot 표현으로 나타내는 크기 5 ✕5의 행렬

그림28. 40정점의 유향 그래프와 최단 순회로

그림29. 무향 그래프의 순회 세일즈맨 문제를 푸는 이진 모델의 2차 항의 개수

​

4-8. 학교법인 와세다대학

(1) QuRIC의 조직

그림30. QuRIC의 조직

(2)스타트업

①주식회사 Nano Fiber Quantum Technologies(NanoQT)

②주식회사 Quanmatic

(3)QuRIC이 지향하는 사회 구현

그림31. QuRIC이 목표로 하는 사회 구현 이미지

​

5. 양자컴퓨터에 관한 과제와 장래 전망

5-1. 과제

(1)양자비트의 안정성

(2)오류정정 기술의 발전

(3)양자컴퓨터의 확장성

​

5-2. 장래 전망

(1)NISQ 디바이스의 역할과 한계

(2)FTQC로의 이행

(3)과도기의 전망

(4)장기적인 전망

​

센서&앱 시장성 탐색(10) 관성센서 시장① (45~61페이지)

~가속도/각속도/IMU/경사센서~

~2023년 관성센서는 IMU 비율 47%로 증가, MEMS 비율 64%로 확대!～

​

1. 들어가며

2. 관성센서 개요

2-1. 관성센서의 종류

그림1. 관성센서의 종류

표1. 관성센서의 종류와 개요

2-2. MEMS화로 진화한 관성 센서

그림2. MEMS의 IMU 사례(TDK 제품)

3. 관성센서 품목별 기술동향 및 시장동향

3-1. 가속도 서

3-2. 각속도센서(자이로센서)

3-3. IMU(관성측정유닛)

3-4. 경사센서

4. 관성센서 시장의 최신 동향 및 시장 예측

4-1. 관성센서의 세계 총시장규모 및 예측

그림·표1. 관성센서의 품목별 세계 시장규모 추이·예측

(금액: 2022-2035년 예측)

그림, 표2. 관성센서의 품목별 세계 점유율(금액: 2022-2035년 예측)

그림·표3. 관성센서의 MENS/비 MEMS의 세계 비율(금액: 2023년)

4-2. 가속도센서 시장의 세계 총시장규모 및 예측

그림·표4. 가속도센서의 세계 시장규모 추이·예측

(금액: 2022-2035년 예측)

그림·표5. 가속도센서 시장에서의 MEMS의 세계 시장 비율

(금액: 2023년)

4-3. 각속도(자이로) 센서의 세계 총시장규모·예측

그림·표6. 각속도(자이로) 센서의 세계 시장규모 추이·예측

(금액: 2022-2035년 예측)

그림·표7. 각속도(자이로) 센서 종류별 세계 시장규모(금액: 2023년)

4-4. IMU(관성측정유닛)의 세계 총시장규모·예측

그림·표8. IMU의 총 세계 시장규모 추이·예측(금액: 2022-2035년 예측)

그림· 표9. IMU에서의 MEMS 제품의 세계 시장 점유율(금액: 2023년)

​

《주목 시장 포커스》

칩렛(62~83페이지)

~지금까지 1칩에 집적되어 있던 대규모 회로를 복수의 칩에 개별화,

　미세화 효과를 유지하면서 칩에 새로운 가치를 창출~

​

1. 칩렛이란

2. 칩렛의 특징

3. 칩렛 최신기술 동향

4. 칩렛 수요분야

5. 칩렛에 관한 시장규모

그림·표1. 칩렛에 관한 세계 시장규모 예측(금액: 2025-2030년 예측)

6. 칩렛과 관련된 기업·연구기관의 대응 동향

6-1. 국립대학법인 도쿄과학대학(1)

그림1. 계면 형성에 대한 Via-First와 Via-Last의 비교

그림2. BBCube WOW 프로세스 플로우

그림3. BBCube COW 프로세스 플로우]

그림4. 신호 접속에 필요한 소비 에너지와 전송 밴드 폭의 관계

6-2. 국립대학법인 도쿄과학대학(2)

(1)칩렛 집적 플랫폼 컨소시엄

그림5. 칩렛 집적 플랫폼·컨소시엄의 구상

(2)칩렛 집적 기술 개발

그림6. PSB를 이용한 칩렛 집적 기술

그림7. PSB 모듈의 외부 연결 구조

그림8. 대규모 칩렛 집적 이미지

6-3. TOWA 주식회사

그림9. PLP 전망

6-4. 국립대학법인 요코하마국립대학

(1)하이브리드 접합 기술

그림10. 하이브리드 접합의 모식도

그림11. 전형적인 하이브리드 접합 프로세스

(2)칩렛 집적 기술

그림12. 칩렛 집적 프로세스

(3)요코하마국립대학발 반도체 컨소시엄

그림13. 전공정·후공정 융합 오픈 이노베이션 플랫폼

7. 칩렛에 관한 과제와 장래 전망

7-1. 과제

(1)인터포저와 인터커넥트의 제약

(2)설계의 복잡성

(3)제조와 테스트의 복잡화

(4)코스트

(5)열관리의 어려움

(6)설계 표준화의 부족

7-2. 장래 전망

(1)표준화의 진전과 에코시스템 구축

(2)차세대 인터포저 기술 개발

(3)헤테로디니아 인테그라션의 보급

(4)인터페이스 기술의 진화

(5)AI·HPC 분야에서의 응용 확대

(6)저비용·단기간에 개발 사이클 실현

(7)응용분야에의 기여

​

SDV의 성립과 향후 동향(1) (84~94페이지)

~클로즈업되기 시작한 SDV에 자동차 각 사가 당황한다~

​

1. 들어가며

2. 자동차 시장의 급격한 변화

2-1. 지구온난화와 탈탄소화의 움직임

2-2. BEV 시장에서 중국의 대두와 그 배경

2-3. 유럽 자동차회사의 차질

2-4. 중국 자동차회사의 성장

2-5. 향후 BEV의 행방

3. SDV라는 개념의 시작과 그 구조

3-1. 테슬라 자동차와 기존 OEM 차량용 소프트웨어

그림1. 테슬라의 TAS와 기존 OEM의 EAS 비교

표1. 2020년경 기존 OEM의 EAS 구상

​

≪타임리 콤팩트 리포트≫

자동차 플라스틱 재활용 시장(95~100페이지)

~잠재수요량에 대해 ELV 유래 플라스틱 회수량이 크게 부족

　해체 유래 증가, 사용자 핸들링 향상, 비 ELV 회수가 관건~

​

1. ELV 유래 플라스틱이란

2. 시장 개황

3. 지역별 동향

3-1. 일본

3-2. 유럽

3-3. 미국

4. 주목 토픽

4-1. '자원회수 인센티브 제도' 도입으로 자원회수를 위한 경제적 인센티브 부여

5. 장래 전망

그림1. 일본에서의 ELV 유래 플라스틱 회수량 예측(수량: 2023-2030년 예측)