京都開催｜量子コンピューティング ハンズオンセミナー ～実習で学ぶ量子アニーリング方式による組合せ問題の求解～

 

カゴヤ・ジャパン株式会社は、2024年12月12日(木)～13日(金)に「量子コンピューティング ハンズオンセミナー～実習で学ぶ量子アニーリング方式による組合せ問題の求解～」を京都で開催します。本セミナーは量子アニーリングの理論だけでなく実際の演習を通じて知識を深めるのに役立ちます。

セミナー概要

QUBO変換と量子アニーリングで組合せ最適化問題を解こう！
組合せ最適化問題の中には、既存のコンピュータでは効率的な探索アルゴリズムが見出されていない問題も多く存在します。このような問題に対し、量子アニーリングマシンは量子の性質を利用して効率的に探索できることが期待されています。本コースでは種々の組合せ最適化問題をQUBO形式に変換し、擬似的な量子アニーリングによって求解する演習を行います。

こんな方におすすめ

• これから量子アニーリングよる組合せ最適化問題に取り組もうとされる方

こんな課題におすすめ

• 製造：生産計画最適化
• 創薬：実験パラメータ探索
• インフラ：通信基地局制御最適化
• 物流：配送計画最適化
• 金融：カード不正検知

前提知識

高校数学、Pythonの知識

プログラム

 

１.量子計算技術概要と制約条件

 

（１）量子計算技術概要

1. 組合せ最適化問題について
2. 量子計算技術について
3. 量子アニーリングについて

 

（２）制約条件

1. 最大カット問題（基本の制約条件）
2. 自然数分割問題（基本の制約条件）
3. NSP（方程式制約）
4. AIモデルの性能評価（報酬とペナルティ）

 

２．コスト条件と応用演習

 

（１）コスト条件

1. 巡回セールスマン問題（ワンホットとコスト条件）
2. ナップサック問題（補助変数と不等式制約）
3. クラスタリング（ワンホットとコスト条件）
4. 線形回帰（2進数表現）
5. QBoost（学習器選択、正則化）

 

（２）応用演習

1. 量子機械学習の考え方
2. 演習
3. 評価・解説

 

３.まとめ

講師

一般社団法人日本量子コンピューティング協会 講師

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  株式会社システム総合研究所 フェロー

  今村 功一

  国立大学理学部卒業。私立大学文学部中途退学。資格を約３０種類保有。データ分析、AI、量子エンジニアリングを得意とする。長年宇宙分野の業務に従事し、関連する論文や学会発表複数。Microsoft等が主催するビジネスコンテストでメンバーを集め宇宙分野１位を獲得。NIKEイベント「ランナー・オブ・ザ・イヤー」受賞。趣味はマジック、カラオケ、お菓子作り。