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子どもの潜在能力を引き出す脳科学講座 | 非営利型一般財団法人 日本リーダー育成推進協会
#子どもの潜在能力を引き出す脳科学
2018年11月20日、AI、IoTをテーマとした「Fujitsu Insight 2018」を開催しました。「デジタルアニーラが切り拓く新しい未来とは ~量⼦コンピューティング領域における最新動向と富士通の取り組み〜」と題したセミナーでは、「量子アニーリングに関する最新動向と富士通の研究開発の展望」「デジタルアニーラへの期待」「デジタルアニーラの進化と未来」という3つのセッションで、デジタルアニーラが創り出す未来を紹介しました。 【Fujitsu Insight 2018「AI・IoT」セミナーレポート】 量子アニーリングに関する最新動向と、活用のカギ 最初に登壇した早稲田大学の田中 宗 氏が、量子アニーリングに関する最新動向と、富士通との共同研究開発の展望について語りました。 IoT社会、Society5. 0に向けてニーズが高まる量子アニーリング 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 科学技術振興機構さきがけ 「量子の状態制御と機能化」 研究者(兼任) 情報処理推進機構 未踏ターゲット プロジェクトマネージャー 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 田中 宗 氏 現在、量子コンピュータに対する注目が高まっています。新しい技術が登場するときに大事になるのは「どこに使うのか」であり、量子コンピューティングについても多くの企業が着手しているところです。 世の中で量子コンピューティングと呼ばれているものは、ゲート型(量子回路型)と量子アニーリング型に分けられると言われています。ゲート型は素因数分解、データの探索、パターンマッチング、シミュレーションアルゴリズムなどに対する計算方法が理論的に確立されています。一方、量子アニーリングは高精度な組合せ最適化処理を高速で実行することが期待されています。 量子アニーリングマシンに何ができて、何が期待されているのでしょうか? 量子アニーリングは、高精度な組合せ最適化処理を高速に実行する計算技術であると期待されています。組合せ最適化処理とは、膨大な選択肢から良い選択肢を選び出すことです。 例えば、たくさんの場所をもっとも短く、効率的に回れるルートを探し出す巡回セールスマン問題や配送計画問題、たくさんの人間が働く職場でのシフト表作成問題などです。シフトでいえば、「どうやって作るのが効率的か」「一人ひとりの働き方に合わせたシフトをどうやって作るか」を探索することは非常に難しいことです。 巡回セールスマン問題でいえば回る都市の数、シフトでいえば従業員の数といった、場所や人、ものなどの要素の個数が少なければ簡単に処理することができます。しかし、これらの要素の数が100、1000と増えていったらどうなるでしょう。選択肢が増え、次第に最適な答えを導き出すのは困難になります。 この手の問題は、実はみなさまのビジネスの中、私たちの実生活の中ではごくありふれています。人間が手作業で試行錯誤する、あるいは全ての選択肢をリストに書き出してベストな選択肢を探すという正攻法を放棄して、精度の高いベターな解を高速に得るにはどうすれば良いのか、というアプローチが大切になります。そこに量子アニーリングが期待されているのです。 そして現在、組合せ最適化処理はさまざまなニーズがあるといえます。日本ではSociety5.
すぐにでも治療を始められることを目指しているってことですよね!すごい技術ですね! (その他) デジタルアニーラは、富士通グループの石川県にある工場で倉庫部品のピックアップ手順の最適化に活用しています。デジタルアニーラで倉庫に置いてある複数の部品を集荷する人の最短経路を算出し、移動距離を約30%短縮しました。また、棚のレイアウト最適化にも取り組んでいて、部品の配置を変えたことにより、月間の移動距離を約45%短縮しています。 その他の「支える」技術 富士通研究所についてもっと詳しく
早稲田大学文学学術院准教授・ドミニク・チェン 東: 量子の動きをそのままシミュレーションしたものでなく、量子アニーリングのいくつかの特徴的な動作から発想を得て、デジタル回路で類似的なものを実現したものです。でも私はステップを積み重ねて解を出すことに慣れていたノイマン型 * の人間だったもので、最初は解をすぐ出す"魔法の箱"という印象でした。ただ大関先生の著書などを読んでいるうちに、これは画期的なアーキテクチャーだと気づいて...... 。 *コンピューターの基本構成のひとつ。ノイマン型コンピューターでは、記憶部に計算手続きのプログラムが内蔵され、逐次処理方式で処理が行われる。 九法: 「デジタルアニーラ」の優位性とはどんなところなのでしょう?
HOME / AINOW編集部 /いま話題の量子アニーリングって何?量子アニーリングや周辺技術の研究開発の現状とか、今後の展開について聞いてきた! 最終更新日: 2019年7月10日 こんにちは、亀田です。 最近、量子コンピュータとか量子アニーリングとかいう言葉をよく聞きます。調べてみたけど、難しくてよくわからない……。 そこで今回は、量子アニーリングの研究の第一人者、早稲田大学高等研究所准教授の田中 宗先生に、量子アニーリングで何ができるのか? 量子アニーリングとは何か? そして量子アニーリングやその周辺技術は今後どのように発展していき、世の中に影響を与えるのかなど、難しい技術の仕組みよりも、活用方法など分かりやすいところに焦点を当てて、お話を伺ってきましたよ。 田中 宗先生のプロフィール 早稲田大学高等研究所准教授、JSTさきがけ研究者 2008年東京大学にて博士(理学)取得。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を経て、2017年より現職。また、2016年10月よりJSTさきがけ研究者を兼任。専門分野は物理学、特に、量子アニーリング、統計力学、物性物理学。NEDO IoTプロジェクト「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」に従事している。量子アニーリングの研究開発を加速させるため、多種多様な業種の方々との情報交換を積極的に行っている。 そもそも量子アニーリングとは? 名前は聞いたことあるけど、仕組みまではよくわからないという方が大半ではないでしょうか? LNG船経路最適化（LNGバリューチェーン） | 資源ミライ開発. 量子アニーリングとは、組合せ最適化問題を効率良く解くことができる方法とか、機械学習の一部に使うことができるとか言われていますが、あまりピンと来ないですよね。田中先生のスライドが非常にわかりやすく、まとめられていますので参考にしてみてください。 田中先生から、量子アニーリングや量子技術に関する分かりやすい書籍を2冊紹介していただきました。一つは西森秀稔先生と大関真之先生による 『量子コンピュータが人工知能を加速する』 (日経BP)、もう一つは大関真之先生による 『先生、それって「量子」の仕業ですか?
ここまで、量子コンピュータについて話してきました。D-Wave社の量子アニーリングマシンの登場や、量子アニーリングの考え方からヒントを得た富士通のデジタルアニーラの登場など、量子コンピュータへの需要が高まっている背景には、既存のコンピュータでは演算速度に限界が出始めたからという点があります。 みなさんは「ムーア法則」を聞いたことがありますでしょうか。ムーアの法則とは、コンピュータメーカーのインテルの創業者である、ゴードン・ムーア氏が提唱した、「半導体の集積率は18カ月で2倍になる」という、半導体業界の経験則に基づいた法則です。 近年、このムーアの法則に限界が来ており、ムーア氏自身も、「ムーアの法則は長くは続かないだろう。なぜなら、トランジスタが原子レベルにまで小さくなり限界に達するからである」と、IT Mediaのインタビューで話しています。 2016年時点での集積回路の素子1つの大きさは、10nm(ナノメートル)まで微細化されています。今後技術が進歩して5nm付近になりますと、原子1個の大きさ(約0.
ここで少し、コンピュータの原理についてお話します。 コンピュータは情報を「0」と「1」の集合体で表現します。その一つ一つは「ビット」と呼ばれます。既存のコンピュータでは、電圧をかけたときの電流の流れがあるかないか(ONかOFFか)で、ビットを表現します。 それに対し、量子コンピュータでは、量子の重ね合わせの原理により、1つのビットで「0」と「1」の両方を「同時に」持つことができます。なぜそうなのかは割愛します。下記IBMのリンク等をご覧ください。量子コンピュータのビットは「量子ビット」と呼ばれます。 「0」と「1」を同時に持つことができるということは、複数の状態を一度に表現することができるということになります。 コンピュータで問題を解こうとするときに、考慮すべき要素が複数ある場合、その要素の数に応じて指数関数的に計算時間がかかります。 例えば、全ての都市を最短距離で回る経路を求める「巡回セールスマン問題」を解くことを例にとりますと、巡回する都市が30都市になった場合(都市の数=要素数)、29 x 28 x … x 2 x 1 ÷ 2=1京 x 1京ものルートがあり、その中から最短経路を求めることになります(円順列(n – 1)! から逆回りの分を2で割って算出します)。 富士通によれば、これを既存のデジタル回路であるスーパーコンピュータに総当たりで計算させると、8億年かかるそうですが、量子アニーリング方式のコンピュータで計算させると1秒以内に算出できるとのことです。 量子アニーリング方式は、巡回セールスマン問題のような「組み合わせ最適化問題」を解くことに特化しています。解決したい問題から組み合わせ最適化の部分を抽出し、量子アニーリングマシンに渡すパラメータを設定すれば、計算させることができます。 パラメータの設定はどのように行うかといいますと、コンピュータに解かせたい問題を、以下の数式で表される「イジングモデル」の形に落とし込みます。 出展:物理のいらない量子アニーリング入門(株式会社ブレインパッド) 量子アニーリングでは、イジングモデルで表されるHが最小となる2値パラメータSi, Sj(=スピン)の組み合わせを見つけることにより、最適解を求めます。Hは、ハミルトニアンと呼ばれ、スピンの状態に応じたエネルギーを表します。詳しくは、参考にある「物理のいらない量子アニーリング入門」をご覧ください。 なぜ今、量子コンピュータへの需要が高まっているのか?
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