量子アニーリング入門

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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、可能な限りわかりやすく正確に解説を行います。
さらに、科学的エビデンスに基づいて、公正・中立な立場で、量子アニーリングの古典コンピュータ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、最適化問題ソルバとしての位置付けについても解説いたします。

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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「量子インスパイアード」、「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。

  1. 量子アニーリング入門:初級編
    1. 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
    2. 組合せ最適化問題
    3. 巡回セールスマン問題
    4. イジング模型
    5. 問題のマッピング
    6. シミュレーテッドアニーリングと量子アニーリング
    7. 量子アニーリングの原理
    8. 量子アニーリングの歴史
    9. D-Wave Systems
  2. 量子アニーリング入門:より深い理解のために
    1. 「計算が速いとは?」:計算量理論とヒューリスティクス
    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?
    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?
    4. 量子アニーリングのベンチマーキング
    5. ノーフリーランチ定理:世の中おいしい話はないよ
    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
    1. D-Wave Systemsの量子アニーリングマシ
    2. D-Wave Systems社以外の量子アニーリングマシ
    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
    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)
    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
    1. D-Wave Systems社のLEAP2
    2. 日立のAnnealing Cloud
    3. FixstarsのFixstars Amplify
    4. JijのJij Zept
    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
    1. 実ビジネスへの応用
    2. 事例:広告配信
    3. 事例:交通流最適化
    4. 事例:避難経路探索、工場内搬送車配送
    5. 事例:航空機ゲート割り当て
    6. 事例:材料設計、プロセスインフォマティクス、加工プロセス
    7. 事例:半導体マスク形状最適化
  6. 課題と展望
    1. 課題
    2. 量子技術イノベーション戦略「量子未来産業創出戦略」
    3. 展望
    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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