LG CNS（エルジー・シーエヌエス）が、量子コンピューティング基盤の最適化技術開発の成果を初めて公開し、本格的に市場での主導権確保に乗り出す。数学的最適化の能力に量子コンピューティングを組み合わせ、新規事業への適用範囲を広げるという構想だ。
21日の業界関係者によると、LG CNSは7月2日から4日まで、ソウルの東大門（トンデムン）デザインプラザ(DDP)で開催される「Quantum Korea 2026」に参加し、自社の量子コンピューティング技術開発の成果を初めて公開する。これまでLG CNSは、数学的最適化を中心に据え、量子コンピューティング、AI、フィジカルAIなどの新技術と組み合わせて適用領域を拡大することに注力してきた。
今回のイベントでLG CNSは、「量子拡張型最適化」をテーマに、さまざまな開発成果と適用事例を披露する。
量子拡張型最適化とは、従来のコンピューティングと量子コンピューティングを併用して、産業現場における複雑な意思決定問題を解決する技術だ。とりわけ、昨年受注した科学技術情報通信部の国策課題「量子コンピューティング基盤の量子優位性挑戦研究」に関する中間成果を紹介する。
まず、「量子拡張型イメージ再構成および検査」技術の研究・開発成果を公開する。LG CNSは、対象物の3次元内部構造をより高速かつ正確に再現するためにこの技術を開発した。数学的最適化問題としてモデリングしたうえで、従来のコンピューティングと量子コンピューティングを併用し、3D内部構造再構成技術の速度と精度を向上させた。
量子拡張型最適化を適用して得られた研究成果も合わせて公開する。米国国立標準技術研究所(NIST)が性能評価のために設計した標準試験構造物の内部構造を、合計61万5,888個のボクセル（Voxel、3D空間のピクセル）レベルで100%再構成することに成功した。
量子拡張型最適化技術を都市安全分野に適用した事例も紹介する。LG CNSはソウル市、ソウル大学と協力し、都市安全管理分野においてシンクホールのような地下の異常兆候を効果的に検知する研究を進めている。シンクホールを正確に検知するには、信号整合の精度が信号整合の精度が重要な技術要素となる。LG CNSはこの信号整合プロセスにも量子拡張型最適化技術を適用し、検知精度の向上を実現した。
LG CNSは、政府が量子産業の育成と市場形成を推進する中、量子コンピューティングを活用した最適化市場での主導権確保に集中している。今年初めに発足した量子技術協議体には、IT（情報技術）サービス企業を代表して参加している。また、2021年には韓国富士通と量子デジタルアニーラー基盤の数学的最適化アルゴリズム開発で協力し、顧客企業へのコンサルティングおよび新規事業の発掘を推進した実績がある。
ソン・ムソン LG CNS最適化コンサルティング担当は、「LG CNSは量子拡張型最適化技術を基盤に、製造・公共など様々な産業領域で実際の適用事例を拡大している」と述べ、「数学的最適化と量子コンピューティングの能力を組み合わせた差別化された技術競争力を基に、韓国内における量子コンピューティングの産業活用市場で主導的な地位を確立していく」と語った。
