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人工知能(AI)などの分野で実用化が進む
高効率・高速処理を可能とする「量子アニーリング」の原理、国内外の技術動向まで解説!

量子アニーリングの研究開発最前線

~量子アニーリングの原理、組合せ最適化問題、適用事例~

セミナー概要

略称
量子アニーリング
セミナーNo.
開催日時
2019年02月21日(木)13:00~16:00
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp
開催場所
商工情報センター(カメリアプラザ) 9F 会議室
講師
早稲田大学 グリーン・コンピューティング・システム研究機構 主任研究員(研究院准教授)
博士(理学) 田中 宗 氏

【経歴】
 2008年、東京大学大学院理学系研究科物理学専攻にて博士(理学)取得。その後、東京大学物性研究所特任研究員、近畿大学量子コンピュータ研究センター博士研究員、東京大学大学院理学系研究科化学専攻にて日本学術振興会特別研究員(PD)、京都大学基礎物理学研究所基研特任助教、早稲田大学高等研究所助教、准教授を経て、2018年より現職。また、2016年10月より科学技術振興機構さきがけ研究者を兼任。2018年5月より情報処理推進機構未踏ターゲット事業プロジェクトマネージャーを兼任。2018年7月よりモバイルコンピューティング推進コンソーシアムAI&ロボット委員会顧問を兼任。専門分野は物理学、特に、量子アニーリングなどイジングモデル型情報処理、統計力学、物性物理学。イジングモデル型情報処理のハード開発、ソフト開発、アプリ探索に携わる複数の企業との産学共同研究を推進しております。また、NEDO IoTプロジェクト「IoT推進のための横断技術開発プロジェクト」委託事業における「組合せ最適化処理に向けた革新的アニーリングマシンの研究開発」に従事しております。
価格
非会員: 49,980円(税込)
会員: 47,250円(税込)
学生: 10,800円(税込)
価格関連備考
■ 会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,980円(税込)から
 ・1名で申込の場合、47,250円(税込)へ割引になります。
 ・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,980円(2人目無
料)です。
■ 会員登録とは? ⇒ よくある質問
■ 学生価格は、教職員や研究員、企業に在籍されている学生には適用されません。
また、当日学生証をご持参ください。
定員
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
資料付

講座の内容

受講対象・レベル
量子アニーリングというキーワードを聞いたことがあるが、詳細な内容をご存じない方。量子アニーリングや関連技術の導入を検討している方。組合せ最適化処理の新しい計算技術に興味を持っている方。
必要な予備知識
当該講座を理解する上で必要な数学的知識や物理学的知識の基礎については、講義で簡単に触れます。
高校数学の知識を前提とし、基本的な線形代数の知識があると理解がスムーズになる部分があると考えます。
習得できる知識
・量子アニーリングや類似技術の研究開発の現在のステータスと将来展望を概観することができます。
・量子アニーリングや類似技術について、「何を」「どのようにして」計算しているのかを明らかにします。
・量子アニーリングや類似技術について、自社内研究開発の検討及び、産学共同研究の実施検討を行うことが可能になります。
趣旨
 量子アニーリングというキーワードは、一般紙においてもしばしば見られるようになってきました。これらは何に使われると期待されているのでしょうか。また、いつ頃役に立つ計算技術として使われると期待されているのでしょうか。様々な情報が溢れているため、正確な研究開発現状を踏まえた着実な期待感ならびに、研究開発に対する中長期戦略が求められると考えます。
 本講座の中心は量子アニーリングの原理及び応用探索の紹介ですが、本講座冒頭では量子コンピュータや量子アニーリングといったキーワードについて、研究開発の現状を踏まえた解説をいたします。その後、組合せ最適化問題(膨大な選択肢の中から、制約を満たし、かつ「ベスト」な選択肢を探索することを目的とした問題)に対して、高速かつ高精度に解を得ると期待される量子アニーリングについて、原理及び使い方について説明いたします。近年の量子アニーリングの研究開発への期待の高まりに連動する形で、組合せ最適化処理に特化した、量子アニーリングと類似の計算技術も開発されており、これについても紹介いたします。
 本講義の終わりに、ディスカッションタイムを設けます。ここでぜひ皆様とともに、量子アニーリングや類似技術の活用のきっかけを生み出していきたいと考えております。量子アニーリングや類似技術に関わるハードウェア、ソフトウェア、アプリケーションの研究開発のサイクルを戦略的に回すことが、この計算技術の発展につながります。量子アニーリングや類似技術を使った新しい展開を中長期戦略で共に考えていくきっかけになると幸いです。
プログラム

1.量子アニーリングの概観
 1-1. 量子アニーリングに対する期待
 1-2. 量子アニーリングのターゲット:組合せ最適化問題
 1-3. 様々な情報処理技術における量子アニーリングの位置づけ
 1-4. 量子アニーリングの研究開発歴史概観
 1-5. 量子アニーリングの計算処理手続き概観

2.組合せ最適化問題のコスト関数をイジングモデルに変換
 2-1. 量子アニーリングを理解する上で必要な基礎知識(数学的知識&物理学的知識)
 2-2. 組合せ最適化問題からイジングモデルへの変換理論と実用上のテクニック
  (1) 制約式が無い場合
  (2) 制約等式がある場合(数分割問題、巡回セールスマン問題を例にして)
  (3) 制約不等式がある場合(ナップサック問題を例にして)
  (4) 必要ビット数を減らす工夫
 2-3. 量子アニーリングマシンに入力する方法
  (1) グラフ変換
  (2) 問題分割

3.量子アニーリングマシンの原理
 3-1. 量子ビットの仕組み
 3-2. 量子ビット間結合
 3-3. 量子ビットネットワーク
 3-4. 量子アニーリングマシンにイジングモデルを入力する方法
  (1) グラフ変換
  (2) 問題分割

4.量子アニーリングマシンの適用事例
 4-1. 量子アニーリングマシン登場直後の学術研究の紹介
 4-2. 量子アニーリングマシンを利用した最新研究開発の世界情勢
 4-3. 量子アニーリングマシンを利用した最新研究開発の日本国内の取り組み
 4-4. 量子アニーリングマシンの現状の問題点と今後の発展の方向性

5.量子アニーリングのシミュレータの意義

6.量子アニーリング類似技術の最新状況
 6-1. 各々の量子アニーリング類似技術の特徴紹介
 6-2. 各々の量子アニーリング類似技術を用いた最新研究開発の世界情勢
 6-3. 各々の量子アニーリング類似技術を用いた最新研究開発の日本国内の取り組み
 6-4. 量子アニーリング類似技術の現状の課題

7.本講義のまとめ、受講者の皆様とのディスカッション

キーワード
量子アニーリング,量子コンピュータ,組み合わせ最適化問題,D-wave

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