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量子アニーリング最新動向とビジネスの可能性

~急発展する世界各地の応用事例とリクルートコミュニケーションズの挑戦~

セミナー概要

略称
量子アニーリング
セミナーNo.
ssk171002  
開催日時
2017年10月24日(火)14:00~16:30
主催
(株)新社会システム総合研究所
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
SSK セミナールーム 
講師
<1>早稲田大学 高等研究所 准教授 田中 宗 氏
(国研)科学技術振興機構 さきがけ研究者
博士(理学)。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を経て、2017年より現職。また、2016年10月よりJSTさきがけ研究者を兼任。専門分野は物理学、特に、量子アニーリング、統計力学、物性物理学。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」に従事している。量子アニーリングの研究開発を加速させるため、多種多様な業種の方々との情報交換を積極的に行っている。2017年5月、量子アニーリング及び周辺分野に関する英語書籍"Quantum Spin Glasses, Annealing and Computation"(Cambridge University Press)を出版。

<2>(株)リクルートコミュニケーションズ ソフトウェアエンジニア 棚橋 耕太郎 氏
修士(工学)。京都大学大学院工学研究科高分子化学専攻修了。大規模広告配信システムにおけるソフトウェア開発、データ分析、予測・入札アルゴリズムの設計を行っている。2015年より早稲田大学と量子アニーリングの共同研究を開始し、2017年のAQC(Adiabatic Quantum Computing Conference)で量子アニーリングマシン(D-Wave)を用いた機械学習手法を発表した。
価格
非会員: 32,400円(税込)
会員: 32,400円(税込)
学校関係者: 32,400円(税込)
価格関連備考
1名につき 32,400円(税込)
同一のお申込フォームよりお申込の場合、2人目以降 27,000円(税込)

講座の内容

プログラム

Ⅰ. 量子アニーリングの研究開発最前線

【14:00~15:30】

量子情報処理技術の研究開発が活発である。中でも、量子アニーリングと呼ばれる技術、すなわち、組合せ最適化処理を高速かつ高精度に実行すると期待されている技術に対する研究開発は、ハードウェア開発のみならず、ソフトウェア開発や応用事例探索が世界各地で活発に進んでいる。数年前には学術的な興味のみが駆動力となり基礎研究が進められてきた。しかしいま、学術的な興味だけでなく産業界における課題解決の一翼を担う最先端技術としての期待感が研究開発の原動力となっている。 
本セミナーでは、まだ浸透しているとは言い難い「量子アニーリング」の研究開発最前線を分かりやすく解説する。また世界各地の研究開発状況を元に、私たちがいま、そして近い将来に何を目指すべきかについて述べる。
1.量子アニーリングの研究開発が活発化した理由:社会情勢と市場の期待 
2.量子アニーリングマシンD-Waveが商用化されてから今に至るまで:研究内容の変化 
3.世界各地の応用事例探索の取り組み: 
   Google、NASA、リクルートコミュニケーションズ、1QBit、QxBranch 
4.D-Wave Systems以外の量子アニーリングマシン開発の意義 
5.量子情報処理技術における量子アニーリングの位置付け 
6.量子アニーリングに類似の新規ハードウェア:日立、富士通研究所、内閣府ImPACT等 
7.質疑応答/名刺交換
 

Ⅱ. 量子アニーリングマシンを用いた広告配信の最適化

【15:45~16:30】

オンライン広告配信において機械学習は欠かせないものとなっている。例えば、ユーザがある広告をクリックする確率を予測することで、より最適な広告の配信が可能になる。近年、量子アニーリングによる機械学習手法が注目されている。量子アニーリングは従来の最適化アルゴリズムが苦手であった「組み合わせ最適化問題」を容易に扱うことができるため、今まで実現出来なかった機械学習手法が可能となった。 本セミナーでは量子アニーリングによる機械学習手法が広告配信においてどのように利用され、どのような可能性を持っているのか紹介する。 
1.代表的な量子アニーリングによる機械学習手法の紹介 
2.広告配信における機械学習の役割 
3.量子アニーリングによる特徴量選択アルゴリズムの仕組み 
4.D-Waveをどのように使うか 
5.広告配信・ビジネスにおける量子アニーリングの可能性 
6.質疑応答

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