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CMCリサーチセミナーのご案内

       開催日時:2020年3月11日(水)13:30~16:30 
       会  場:ちよだプラットフォームスクウェア B1F  → 会場へのアクセス 
            〒101-0054 東京都千代田区神田錦町3-21
       受 講 料:45,000円 + 税    ※ 資料付
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             * アカデミック価格は 24,000円 + 税
            パンフレット
 
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講 師

田中 宗 氏
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 准教授

【講師経歴】
 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、かつ、NEDO「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」および、NEDO「イジングマシン共通ソフトウェア基盤の研究開発」等国家大型プロジェクトに従事しています。

【活 動】
 所属学会は日本物理学会。量子アニーリングをはじめとしたイジングマシンにおける主要な国際会議である“Adiabatic Quantum Computing Conference 2017”の組織委員、プログラム委員を務めました。また、電子設計技術における世界的な国際学会「24th Asia and South Pacific Design Automation Conference(ASP-DAC 2019)」において、チュートリアルセッション “Recent Development and Future Perspective of Quantum Annealing”を立ち上げました。また、量子アニーリングおよび関連分野に関する英語書籍(共著)“Quantum spin glass, annealing and computation”(Cambridge University Press, 2017)を執筆しました。

セミナーの趣旨

 組合せ最適化問題(膨大な選択肢から、与えられた制約を満たし、かつ最適な選択肢を選び出す問題)に対して、高速かつ高精度な計算処理を行うと期待される新しい計算技術として、量子アニーリングマシンをはじめとしたイジングマシンの研究開発が盛んです。最近、各種メディアでもたびたびこの技術に関する話題が取り上げられ、国内の複数の企業がこの技術の研究開発に着手しています。イジングマシンの研究開発は大きく、ハードウェア開発、ソフトウェア開発、アプリケーション探索の3つに分類することができます。現在、それぞれの研究開発はどのように進み、そして今後、この計算技術はどのように展開していくのでしょうか。本セミナーでは、イジングマシンの概念や使い方の初歩から紹介し、最先端の研究開発事例や将来展望について述べます。

セミナー対象者

 ・量子アニーリングマシンをはじめとしたイジングマシンについて、最先端の研究開発動向の情報を幅広く得たい方
 ・イジングマシンの使い方に興味のある方
 ・イジングマシンのハードウェア開発、ソフトウェア開発、アプリケーション探索の現状に関する包括的な情報を得たい方
 ・イジングマシンに関する研究開発への参入を考えている方

セミナーで得られる知識

 ・量子アニーリングマシンをはじめとしたイジングマシンの基礎知識
 ・イジングマシンの利用方法
 ・イジングマシンのハードウェア開発、ソフトウェア開発、アプリケーション探索の最先端の研究開発動向の現状と将来展望

プログラム

        ※ 適宜休憩が入ります。
1.量子アニーリングマシンをはじめとした各種イジングマシンに対する期待
 1)組合せ最適化問題とはなにか
 2)Society5.0におけるイジングマシンの位置づけ

2.イジングマシンの基礎概念
 1)組合せ最適化問題をイジングモデルで表現する方法
  a)制約式がない場合
  b)等式制約がある場合
  c)不等式制約がある場合
 2)イジングマシンの動作原理

3.イジングマシンの使い方

4.イジングマシンに関する最先端の研究開発紹介
 1)イジングマシンを用いた応用探索事例
  a)組合せ最適化問題に対する適用(集積回路、交通、工場、情報推薦等)
  b)機械学習に対する適用(広告配信、画像解析、マテリアルズインフォマティクス等)
  c)物質シミュレーションに対する適用(磁性体モデル、量子化学等)
 2)イジングマシンに対応するソフトウェア開発事例
 3)イジングマシンのハードウェア開発事例

5.将来展望とまとめ

 

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