| 当協会員であるカゴヤ・ジャパン株式会社様は、量子コンピューティングの現在地と将来について学べる無料セミナー「未来を拓く量子コンピューティング～基礎から自社への実践的導入方法まで～」を2024年6月28日(金)京都、2024年7月12日(金)神戸の会場にて開催します。 |
| イベント名 | 未来を拓く量子コンピューティング ～基礎から自社への実践的導入方法まで～ | ||
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| 京都会場 | 2024年6月28日（金） 京都経済センター 会議室 3-H 13:30 - 17:30 ▼プログラムの詳細はこちら | ||
| 神戸会場 | 2024年7月12日（金） 高度計算科学研究支援センター（計算科学センタービル） 10:30 - 17:00 ▼プログラムの詳細はこちら | ||
| 参加費 | 無料（事前登録制） | ||
| 定員 | 先着30名（同業他社さまには参加をお断りする場合がございます） | ||
| 主催 | カゴヤ・ジャパン株式会社 | ||
| 協賛 | 日本量子コンピューティング協会（JQCA） | ||
| お申し込み | ▼京都：お申込みはこちら ▼神戸：お申込みはこちら | ||
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■セミナー概要 本セミナーでは、量子コンピューティングの基本的概念から始め、実際のビジネス環境での取り組み事例について解説します。 また、実際の導入事例をもとに、量子コンピューティングを活用した業務プロセスの最適化や新たなビジネスモデル創出について紹介します。 専門家からの実践的なアドバイスやヒントを得ることができるQ&Aセッションも予定しています。 ビジネスの競争力を高め、自社の抱える課題解決の道筋を見つけるこの機会をお見逃しなく！ 神戸ではスーパーコンピュータ「富岳」見学会同時開催 7月12日(金)に神戸で開催するセミナーではセミナー会場に隣接する理化学研究所 計算科学研究センター（R-CCS）のスーパーコンピュータ「富岳」の見学会もご参加いただけます。 こんな方におすすめ ● 量子コンピュータを使ってみたい方 ● 導入事例を知りたい方 ● 自社への導入を検討したい方 情報交換やネットワーキングにも セミナー後には講師も参加する懇親会を予定しております。 参加者とのネットワーキングや情報交換ができる場として、軽食等も用意していますので、お気軽にご参加いただければと思います。量子コンピューティングの専門家に直接質問もできる貴重な機会ですので、是非ご参加ください。 |
| 登壇者 | |
 | 日本量子コンピューティング協会 代表理事 高野 秀隆 1995年千葉大学大学院修了。1996年から都市計画や不動産業界、IT企業創業を経験。2020年より（株）長大で量子技術による新規事業企画を担当。2021年にクオンタムシティプロジェクトを開始し、東北大学量子セミナーで「京セラ賞」を受賞。2022年に（株）長大クオンタム推進部部長、東北大学特任准教授、Q-STARクオンタムシティ推進部会長就任。2023年に（一社）日本量子コンピューティング協会代表理事就任。 |
| 【京都会場 ゲスト】 | |
 | 株式会社Jij CEO 山城 悠 東京工業大学大学院 物理学系 修士課程修了 大学院在学中に量子アニーリングの研究に携わりながら、JST-STARTプロジェクトへ参画。 同プロジェクトの成果として株式会社Jijを創業。 ビジネスを適応的に最適化させていく「社会のOSを創る」ことをビジョンに掲げ、富士通、日本電気、東芝、日本マイクロソフト等とパートナー連携を展開中。 |
| 【神戸会場 ゲスト】 | |
 | blueqat株式会社CEO 湊 雄一郎 東京大学工学部卒業。隈研吾建築都市設計事務所を経て、2008年にMDR（現blueqat）株式会社設立。2015年総務省異能vation最終採択、2017~19年内閣府ImPACT山本プロジェクトPM補佐、2019~2021年文科省さきがけ量子情報領域アドバイザー、2022年~SEMI量子コンピュータ協議会委員長を務める。最近の研究テーマは深層学習・量子機械学習・テンソルネットワーク・テンソル分解など。 |
高度ポリテクセンターイベント
この度、高度ポリテクセンター（独立行政法人高齢・障害・求職者雇用支援機構 千葉支部 千葉職業能力開発促進センター 高度訓練センター）様主催のイベントを支援させていただくことになりました。詳細確認や申し込みは下記をご参考ください。
| セミナー名 | コース番号：V0531 【New】 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 | ||
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| 日程 | 9/11(水)～9/12(木) | 時間 | 10:00～16:45 （昼休憩45分） |
| 会場 | 高度ポリテクセンター(千葉市美浜区若葉3-1-2) | 受講料 | ¥22,000 |
| 講師 | 一般社団法人 日本量子コンピューティング協会 | 定員 | １４名 |
| 対象者 | ～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！～ 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 《訓練内容の概要》 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。 《前提知識》 高校数学、Pythonの知識 | ||
| 概要 | 組み合わ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い。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る。本コースでは種々の組合せ最適化問題をQUBO（Quadratic unconstrained binary optimization）形式に変換し、疑似的な量子アニーリングによって求解する演習を行う。 | ||
| 訓練内容 | 1.量子計算技術概要と制約条件 (1)量子計算技術概要 (イ)組合せ最適化問題について (ロ)量子計算技術について (ハ)量子アニーリングについて (2)制約条件 (イ)最大カット問題(基本の制約条件) (ロ)温度計パズル(基本の制約条件) (ハ)数字分け(方程式制約) (ニ)シフト最適化(方程式制約) (ホ)お絵描きロジック(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 (イ)クラスタリング(ワンホットとコスト条件) (ロ)巡回セールスマン問題(ワンホットとコスト条件) (ハ)連立方程式(2進数表現) (ニ)線形回帰(2進数表現) (ホ)ナップサック問題(補助変数と不等式制約) (2)応用演習 (イ)ナンバープレース問題の考え方 (ロ)演習 (ハ)評価・解説 3.まとめ (1)質疑応答 (2)訓練コース内容のまとめ (3)講評・評価 | ||
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