1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 66,000円(税込)/1口 が格安となります。


☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆

『量子アニーリング入門:基礎から最先端まで』



 S240704AW



 ☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆


開催日時:2024年7月4日(木)10:00-17:00
受 講 料:1人様受講の場合 53,900円[税込]/1名
     
1口でお申込の場合 66,000円[税込]/1口(3名まで受講可能)


 ★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、
 お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。

 ★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
 講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

 ★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。


***関連セミナー***
 ★Web配信セミナー★『量子コンピュータ入門』(2024年8月27日(火))

講 師

 川畑史郎(かわばたしろう) 氏
 
  法政大学 情報科学部 教授(工学博士)

<略歴>

 

 1995年 名古屋大学 工学研究科 結晶材料工学専攻 修士課程修了。
 1998年 大阪市立大学 工学研究科 応用物理学専攻 博士課程修了(工学博士)。
 1998年 通産省 電子技術総合研究所 研究員。
 2001年 産業技術総合研究所 研究員。
 2023 年 同 量子・AI融合技術ビジネス開発グローバル研究センター 副センター長。
 2024年より 法政大学 情報科学部 教授。
 2024年より 産業技術総合研究所 量子・AI融合技術ビジネス開発グローバル研究センター クロスアポイントメントフェロー。
 その間、オランダTwente大学、スウェーデンChalmers工科大学、仏CNRS、仏ILL、仏LPMMC、ロシアHSE等にて、客員研究員や客員教授を併任。
  2018年〜 文科省光・量子飛躍フラッグシッププログラムQ-LEAPサブプログラムディレクタ(量子情報処理領域・人材育成プログラム領域)。
   2019年〜2023年 一般社団法人量子ICTフォーラム理事及び量子コンピュータ技術推進委員会委員長。
   2020年〜 NEDO 高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発 量子関連コンピューティング技術 プロジェクトリーダー。
   2020年〜 内閣府 ムーンショット型研究開発事業 目標6「2050年までに、経済・産業・安全保障を飛躍的に発展させる誤り耐性型汎用量子コンピュータを実現」 アドバイザ。
  2022年〜 JSTさきがけ「物質と情報の量子協奏」アドバイザ。

 セミナーの概要

 

 量子アニーリングとは、量子揺らぎを制御することで組合せ最適化問題の近似解を求める手法です。2011年にカナダのベンチャー企業D-Wave Systems社が超伝導量子アニーリングマシンを商用化して以来、量子アニーリングマシンのハードウェアやビジネス利用に向けた研究開発が著しく進展してきました。それに対し、古典物理学の原理に基づいた古典アニーリングマシンハードウェアの開発が日立、富士通、東芝、NEC等で進められています。加えて、エンドユーザーが様々な量子及び古典アニーリングマシンにアクセスできるクラウドサービスもFixstars、AWS、Microsoft等から提供されるようになってきました。そのため、近未来の量子技術として量子アニーリングに産業界から期待が寄せられています。
 その一方で、古典最適化アルゴリズムや古典アニーリング(シミュレーテットアニーリングなど)に対する量子アニーリングの優位性は今のところ理論的に示されていません。また、D-Wave Systems実機によるベンチマーキングにおいて、古典最適化アルゴリズムや古典アニーリングに対する優位性は(磁性体の物性シミュレーションなどの一部の問題を除いて)見つかっていません。さらに、古典シミュレーテッドアニーリングに基づく古典アニーリングマシンを「量子コンピュータ」、「疑似量子コンピュータ」、「疑似量子アニーリングマシン」と記述している不正確な宣伝や記事も散見されます。
 本セミナーにおいては、量子及び古典アニーリングの基礎理論から最先端トピックスまで、非専門家向けにわかりやすく正確に解説を行います。さらに、科学的エビデンスやベンチマーキング結果に基づいて、公正・中立な立場で、量子アニーリングの古典最適化アルゴリズム及び古典アニーリングに対する優位性の有無、問題点・限界、古典・量子アニーリングの最適化問題ソルバとしての位置付けについても解説します。

 

 講義項目


 1 量子アニーリング入門:初級編

  1.0 言葉の定義:「量子コンピュータ」と「量子アニーリング」の違い
  1.1 組合せ最適化問題
  1.2 巡回セールスマン問題
  1.3 イジング模型
  1.4 問題のマッピング
  1.5 シミュレーテッドアニーリングと量子アニーリング
  1.6 量子アニーリングの原理
  1.7 量子アニーリングの歴史
  1.8 D-Wave Systems


 2 量子アニーリング入門:より深い理解のために

  2.1 「計算が速いとは?」:計算量理論とヒューリスティクス
  2.2 論争・批判:量子アニーリングは理論的に高速な計算手法なの? 
  2.3 論争・批判:D-Waveマシンは早いの?量子効果を使っているの?
  2.4 量子アニーリングのベンチマーキング
  2.5 ノーフリーランチ定理:世の中おいしい話はないよ
  2.6 物性量子シミュレータとしての量子アニーリングマシン


 3 量子及び古典アニーリングマシンハードウェア

  3.1 D-Wave Systemsの量子アニーリングマシ
  3.2 D-Wave Systems社以外の量子アニーリングマシ
  3.3 古典アニーリングマシン(シミュレーテッドアニーリングに基づく古典アニーリングマシン。ASIC、FPGA、GPU)
  3.4 疑似量子アニーリングマシン(量子分岐マシンにインスパイアされたシミュレーテッド分岐マシン、コヒーレントイジングマシンなど)
  3.5 世界の研究開発プロジェクト(DARPA、AvaQus、NEDOなど)


 4 アニーリングマシンクラウド・プラットフォーム

  4.1 D-Wave Systems社のLEAP2
  4.2 日立のAnnealing Cloud
  4.3 FixstarsのFixstars Amplify
  4.4 JijのJij Zept
  4.5 他のクラウド(Amazon Braket、Microsoft Azureなど)


 5 アニーリングのビジネス適応に向けた取り組み事例

  5.1 実ビジネスへの応用
  5.2 事例:広告配信
  5.3 事例:交通流最適化
  5.4 事例:避難経路探索
  5.5 事例:工場内搬送車配送
  5.6 事例:材料設計
  5.7 事例:量子化学計算


 6 課題と展望

  6.1 課題
  6.2 量子技術イノベーション戦略「量子未来産業創出戦略」
  6.3 展望
  6.4 最後に:量子アニーリングの最適化ソルバとしての位置付け




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