ムーアの法則に基づくトランジスタの微細化が限界に近付く中で,新しい計算パラダイムの開拓が求められています.イジングモデルを応用した組み合わせ最適化ソルバーが注目を集めていますが,解くことの出来る問題の規模は限られており,実用化には更なるブレークスルーが必要となります.本研究では,マルコフ連鎖モンテカルロ法や量子アニーリング等に着想を得たアルゴリズムを集積回路に実装することで,大規模な組み合わせ最適化問題を効率的に解くことの出来るコンピューティング技術の開発に取り組んでいます.