量子アニーリングの研究開発最前線

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会場 開催

本セミナーでは、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いたします。

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プログラム

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。

  1. 量子アニーリングの概観
    1. 量子アニーリングに対する期待
    2. 量子アニーリングのターゲット:組合せ最適化問題
    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
    4. 量子アニーリングの研究開発歴史概観
    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
    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. 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
    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
    1. 量子ビットの仕組み
    2. 量子ビット間結合
    3. 量子ビットネットワーク
    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
    1. 量子アニーリングマシン登場直後の学術研究の紹介
    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
    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. 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
    1. 各々の量子アニーリング類似技術の特徴紹介
    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
    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
    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

会場

江東区役所 商工情報センター (カメリアプラザ)
136-0071 東京都 江東区 亀戸2-19-1
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