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機械学習と量子コンピュータ
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 2018-03-15（木）　9:30～12:30
講師 MDR株式会社　CEO
湊　雄一郎　氏

MDR株式会社（NVIDIA Inception Program パートナー企業）CEO　東京生まれ　東京大学工学部卒業後、隈研吾建築都市設計事務所勤務 2008年MDR株式会社設立　15年総務省異能vation 最終採択「量子コンピュータと人工知能」 16年量子シミュレーションをスパコン実装および量子コンピュータ会議@googleLA 参加　17年NVIDIA Inception Partner Program　現在、業務内容は量子コンピュータのハードウェア・システム・アプリケーション開発を行っており、量子アニーリング、量子ゲートモデル両方の研究開発を進めている

概要 従来のスパコンの性能を上回るのではないかという量子（Quantum）コンピュータが最近話題になっています。2012年にカナダのベンチャーが発売した量子アニーリング（Annealing）マシンを始めとして、現在では大きく分けて２種類の方式が出ています。方式が違うので計算の方法が全く違いますが、どちらの方式も機械学習（Machine Learning）や量子化学シミュレーション（Chemistry Simulations）への期待がされています。全体的な量子コンピュータの仕組みや全体概要を把握しながら、機械学習に応用する際にどのようなアプリケーションがあり、どのような構築をするのかに焦点を当てて確認したいと思います。
なお、本講演は、アプリケーションに焦点を当てているため、資料は英語で作成されています。ただし、講演は専門用語・フレーズのGlossary を用意し、日本語中心で行います。
セミナー詳細 １．量子コンピュータとは？
（１）量子ゲート（Gate）モデル
（２）量子アニーリングモデル・イジング（Ising）モデル
（３）量子コンピュータのハードウェア

２．世界の量子コンピュータ企業
（１）量子コンピュータハードウェア企業紹介
（２）量子コンピュータソフトウェア企業紹介
（３）量子コンピュータアプリケーションの使い方

３．量子コンピュータアプリケーション開発手法の概要
（１）量子ゲートモデルとアルゴリズム（Algorithm）・アプリケーション
（２）量子アニーリング・イジングモデルとアルゴリズム・アプリケーション

４．量子コンピュータと機械学習
（１）量子ゲートモデルと機械学習の具体的な例
（２）量子アニーリングモデルと機械学習の具体的な例
（３）それぞれの特徴や使用できるアプリケーションの考察

５．ケース1：Rigetti Forest を使用した量子化学シミュレーション手順（予定）
（１）量子コンピュータ向けフレームワークやライブラリのインストール
（２）量子コンピュータ実機もしくはシミュレータに接続する方法、申請など
（３）量子化学シミュレーションライブラリOpenFermion の導入
（４）計算の実際の実行結果など

６．ケース2：自社シミュレータを使用した深層学習モデルの実行（予定）
（１）量子コンピュータ向け深層学習（Deep Learning）モデルの概要
（２）量子コンピュータ向け深層学習モデルの学習と理論
（３）計算の実際の実行結果など

７．今後の量子コンピュータ
（１）量子コンピュータハードウェアの現状と展望
（２）量子コンピュータアプリケーションの現状と展望
（３）まとめ

８．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PC の使用等はご遠慮ください
補足事項 ※アプリケーションに焦点を当てるため、資料は英語でのご用意となります。講演は、専門用語以外日本語で実施いたします。 

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