コネクティビティ

日本電信電話（NTT）と北海道大学の研究グループは、低エネルギー領域の中性子線による半導体ソフトエラー発生率を連続的なデータとして実測することに成功し、その結果を明らかにした。宇宙線が大気圏中の酸素や窒素に衝突すると中性子が発生し、その中性子が半導体に衝突すると、データが書き換わるソフトエラーが発生し、通信障害などの大規模障害の原因になることがある。

NTT、東京大学、理化学研究所の共同研究チームは、独自開発のファイバー結合型光パラメトリック増幅器（特定の波長の光を増幅する機器）を用いて、光量子情報を保持したまま光を増幅し、商用の光通信テクノロジーを光量子分野に適用する新技術を開発。光通信用検出器を用いて世界最速の43ギガヘルツ（GHz）リアルタイム量子信号測定に成功した。

東北大学の研究チームは、汗の成分を検出できる生地を開発した。肌着用に使えるもので、人間が常時着用することで、汗の成分から健康状態をモニタリングできるようになる可能性がある。

富士通は、自社開発の39量子ビットの量子コンピューター・シミュレーターを用いて、現在普及しているRSA暗号の安全性を定量的に評価する実験を2023年1月に実施し、安全性評価に成功した。

東北大学の共同研究チームは、グラフェンをナノメートル幅のリボン構造（疑似1次元化）にした「グラフェンナノリボン」を用いた量子ドット・デバイスを集積化合成する技術を開発。同デバイスにおいて安定な励起準位の観測に成功した。量子ドットは半導体材料が疑似的に0次元構造をとることで発現する量子構造であり、内部の量子状態を活用した量子ビットや発光素子として応用が期待されている。

大阪大学と九州大学の共同研究チームは、2行2列量子ドット配列における電子スピン制御用微小磁石の設計手法を新たに開発した。量子ドットは、電子をナノメートルサイズの箱のような微小空間に閉じ込めたもので、量子ドットに閉じ込められた電子スピンは、量子コンピューターの量子ビットを実装する際の有力候補とされている。

人工知能（AI）スタートアップのプリファードネットワークス（PFN）は2022年12月14日に、深層学習を高速化する専用プロセッサー「MN-Core 2」を発表した。2024年度中の稼働に向け、MN-Core 2を搭載した新しい大規模クラスター「MN-4」を構築する予定だという。

東京大学とSTマイクロエレクトロニクスの共同研究チームは、シリコン光回路中で動作する超高感度フォトトランジスタ（入射された光電流を増幅できるトランジスタ）を開発した。1兆分の1ワットと極めて微弱な光信号の検出できるため、深層学習や量子計算用光回路の高速制御が可能となる。

産業技術総合研究所（産総研）と筑波大学の研究グループは、コーヒーから得られる成分である「カフェ酸」の薄膜層を電極表面に形成することで、有機半導体に流れる電流量が最大で100倍程度まで増大することを発見した。

情報通信研究機構（NICT）や京都大学などの共同研究チームは、「量子セキュアクラウド」にゲノム解析専用装置を装備し、全ゲノムデータの安全な伝送・保管・解析をリアルタイムで実施できるシステムの開発に成功。従来は不可能だった情報理論的安全で高速な処理を実現した。