ニューラルネットワーク（NN）の性能と活性化関数の関係にまつわる2つの研究の流れがあります．1つは，記憶容量の問題の統計力学的解析です．記憶容量とは，二値分類モデルが記憶できるランダムなデータの最大数（パラメータあたり）で，モデルの表現能力の指標の一つです．もう1つは，無限幅NNとGauss過程の関連に関するものです．この研究の流れは，NNの高い性能に対してより深い洞察を与える理論として注目されています．これらの研究は独立に発展してきましたが，両者には深いつながりがあることを指摘します．

持続可能な社会を実現するためのエネルギー変換や環境浄化、医療などの分野での応用が期待されている「メタマテリアル」の設計図を効率的に探すための手法として「ブラックボックス最適化」技術を用いることが提案されています。ブラックボックス最適化では、すでに性能がわかっている素材の設計図をもとに、より「優れた」設計図を探すための最適化問題を作成し、それを解くことで最適な設計図を探します。本論文では、この最適化問題を量子アニーリングを用いて解く試みを行います。