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＜MUFG DigitalアクセラレータMDR CEOから学ぶ＞量子コンピュータの金融への応用

～ブロックチェーン、高速モンテカルロ、金融工学、機械学習～
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 2018-04-19（木）　9:30～12:30
講師 MDR株式会社　CEO
湊　雄一郎　氏

MDR株式会社（MUFG Digitalアクセラレータ、NVIDIA Inception Program パートナー企業、microsoft innovation award 2018 ファイナリスト）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パートナー、18年MUFG Digitalアクセラレータ、microsoft innovation award 2018 ファイナリスト　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 量子コンピュータで期待されているアプリケーションの活用方法として組み合わせ最適化問題を活用した膨大なデータの中からベストな選択を行う計算があります。金融の世界では度々組み合わせ最適化問題が登場し、より高速にスコアリングし、より高速に正解に到達することで大きな利益を獲得することが期待されています。
加えて、金融において、主にイジング型の量子コンピュータに期待されているのがモンテカルロシミュレーションの高速化です。量子コンピュータのもともと持っている乱数性や探索性がこれらのシミュレーション手法を消費電力と速度の観点で大きく更新する可能性について取り上げます。
また、根本的な金融を支えるセキュリティ分野においても計算が多く活用されていますが、量子コンピュータによってそれらの計算の前提が覆されるのかどうかを確認したいと思います。
セミナー開催直前までの量子コンピュータ開発・ビジネス化の最新情報をセミナー内容に反映させます。
セミナー詳細 １．量子コンピュータとは？
　（１）現在のコンピュータの弱点と量子コンピュータの成り立ち
　（２）量子コンピュータの2方式
　（３）量子コンピュータのハードウェアの仕組み
　（４）量子ゲートモデルとは？
　（５）量子アニーリングモデル、レーザーネットワークモデルとは？

２．量子コンピュータとアプリケーション
　（１）量子ゲートモデルのアプリケーションの例
　（２）量子アニーリングモデル、レーザーネットワークモデルのアプリケーションの例

３．量子ゲートモデル、アニーリングモデルと組み合わせ最適化問題と金融
　（１）量子アニーリングと為替アービトラージ計算
　（２）量子アニーリングと機械学習と与信評価
　（３）量子アニーリングとポートフォリオ最適化問題
　（４）モンテカルロシミュレーションの高速化
　（５）その他の金融関連アプリケーション
　（６）量子ゲートモデルでの組み合わせ最適化問題の計算

４．量子ゲートモデル、アニーリングモデルと暗号
　（１）量子ゲートモデルとshorのアルゴリズムの全体概要
　（２）量子ゲートモデルとshorのアルゴリズムとRSA・離散対数問題・楕円曲線暗号
　（３）現在の量子コンピュータゲートモデルが暗号を解くために必要なスペック
　（４）量子アニーリングモデルと素因数分解の最小値問題化とグレブナー基底
　（５）現在の量子コンピュータアニーリングモデルがRSA暗号を解くために必要なスペック

５．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）特に金融問題を取り扱う量子コンピュータ企業

６．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）日本での試み：MDRによる「量子コンピュータアプリケーション及びハードウェア開発」事例を中心に
　（４）まとめ

７．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 ※こちらは会場参加のお申し込みページです。オンライン受講をご希望の方は該当のページよりお申し込みください。
※講演内容アップデートのため、タイトルを変更いたしました。
（旧：【量子コンピューターの金融への応用】暗号、ブロックチェーン、金融工学、機械学習）
　項目も一部追加いたしました。（30.03.29更新） 

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