大学の履修登録は、希望科目・時間割・定員など複雑な制約が絡む“組合せ最適化問題”。当社CSO戸川の共著論文で、この問題を量子インスパイアドなイジングマシンで解決する新手法を提案しています。
ポイント：
このアプローチは、教育分野における量子インスパイアド技術の実用可能性を示す好例であり、大学の履修システムや教育DXへの応用も期待されています。
株式会社Quanmatic は、一般社団法人 電子情報技術産業協会（JEITA）が主催する「第11回 JEITAベンチャー賞」を受賞しました。
