量子コンピュータにおける材料開発の適用事例、アルゴリズムの詳細、Pythonコードの使い方、応用例について紹介、実用に至るまでの技術的ハードル、道筋を示し、又、「デジタルアニーラ」の概要・特長を解説、材料開発への応用事例を紹介。
本講座は、2023年01月30日開講を予定いたします。
詳細：https://andtech.co.jp/seminar_detail/?id=11130
- Live配信・WEBセミナー講習会 概要
テーマ：量子コンピューターを活用した材料探索・開発の高速化・促進に向けた取り組みおよび将来展望
開催日時：2023年01月30日(月) 11:00-17:15
参 加 費：55,000円（税込） ※ 電子にて資料配布予定
U R L ：https://andtech.co.jp/seminar_detail/?id=11130
WEB配信形式：Zoom（お申し込み後、URLを送付）
- セミナー講習会内容構成
ープログラム・講師ー
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第1部 量子コンピュータを活用した材料開発の動向、事例および今後の展望
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講師 三井化学株式会社 デジタルトランスフォーメーション推進本部 デジタルトランスフォーメーション企画管理部 案件推進G，信州大学 工学部 特任准教授 向田 志保 氏
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第2部 量子アニーリングを用いたマテリアルズ・インフォマティクスとブラックボックス最適化手法
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講師 国立研究開発法人物質・材料研究機構 国際ナノアーキテクトニクス研究拠点 ナノセオリー分野 量子物性シミュレーショングループ 主幹研究員 田村 亮 氏
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第3部 量子コンピュータを用いた実材料の量子化学計算と材料設計の研究事例
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講師 三菱ケミカル株式会社 Science & Innovation Center Materials Design Laboratory 上席主幹研究員 高 玘 氏
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第4部 量子インスパイアード技術デジタルアニーラの材料開発応用
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講師 富士通株式会社 Uvance Core Technology本部 Uvance Value Design Office MI Value Design部 實宝 秀幸 氏
- 本セミナーで学べる知識や解決できる技術課題
・材料開発に関する組合せ最適化問題の量子コンピュータへの適用アイディア発掘
・非量子ネイティブ人財における量子コンピュータの人財育成関連業務
・化学反応計算アルゴリズム
・励起状態計算アルゴリズム
・最適化計算アルゴリズム
・実機のエラー緩和アルゴリズム
量子技術の材料開発応用のポイント
- 本セミナーの受講形式
WEB会議ツール「Zoom」を使ったライブLive配信セミナーとなります。
詳細は、お申し込み後お伝えいたします。
- 株式会社AndTechについて
化学、素材、エレクトロニクス、自動車、エネルギー、医療機器、食品包装、建材など、
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弊社は一流の講師陣をそろえ、「技術講習会・セミナー」に始まり「講師派遣」「出版」「コンサルタント派遣」
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- 本件に関するお問い合わせ
株式会社AndTech 広報PR担当 青木
メールアドレス：pr●andtech.co.jp（●を@に変更しご連絡ください）
- 下記プログラム全項目（詳細が気になる方は是非ご覧ください）
第1部 量子コンピュータを活用した材料開発の動向、事例および今後の展望
【講演主旨】
材料開発に関わっていて、量子コンピュータを活用しなくてはならないと感じている方は多い。しかし、量子コンピュータで何ができるのか、実際にどのように使っていけばよいのか、どこまで勉強したらよいのか、どのような人財を獲得、もしくは育成したらよいのか、といった悩みに対して、ユーザー側の視点から着地点を模索していく。また、昨今活発になっている組合せ最適化問題に特化した量子コンピュータにおける材料開発の適用事例を紹介する。
【プログラム】
1.量子コンピュータの導入
1-1.情報収集
1-2.ツール（量子クラウドサービス、GPU量子コンピュータなど）
1-3.社外ネットワーク構築
1-4.量子コンピュータの社内導入
2.量子コンピュータの人材獲得・育成
2-1.量子コンピュータ人財の適性
2-2.人財獲得
2-3.人財育成
3.材料開発への量子コンピュータによる組合せ最適化問題を中心とした適用事例
3-1.量子化学計算
3-2.組合せ最適化問題
3-3. 量子機械学習
3-3.量子コンピュータを活用した材料開発のユースケース探索の仕方
3-4.今後の将来展望
【質疑応答】
第2部 量子アニーリングを用いたマテリアルズ・インフォマティクスとブラックボックス最適化手法
【講演趣旨】
物質・材料科学分野ではデータ科学を利用したマテリアルズ・インフォマティクス研究が注目を集めている。機械学習の力を使って、次に作製すべき材料を適切に提案できる手法（実験計画法）として、ベイズ最適化を代表としたブラックボックス最適化がある。しかしながら、材料の組成、構造、プロセスの多様性から組合せ爆発が起こってしまい、通常のブラックボックス最適化では非常に計算時間がかかってしまうという問題がある。そこで、この問題を回避するために、量子アニーリング技術を用いた離散・連続ブラックボックス最適化手法を開発した。
本講座では、アルゴリズムの詳細、Pythonコードの使い方、応用例について紹介する。
【プログラム】
1. ブラックボックス最適化によるマテリアルズ・インフォマティクス
1.1 ベイズ最適化
1.2 ベイズ最適化の応用例
1.3 ベイズ最適化に残された問題
2. 量子アニーリングを用いたブラックボックス最適化
2.1 量子アニーリングとイジングマシン
2.3 量子アニーリングを用いた離散値ブラックボックス最適化手法
2.4 量子アニーリングを用いた離散値ブラックボックス最適化手法の材料研究への応用
2.5 量子アニーリングを用いた連続値ブラックボックス最適化手法
3. まとめと今後の展望
【質疑応答】
第3部 量子コンピュータを用いた実材料の量子化学計算と材料設計の研究事例
【講演主旨】
近年欧米、中国などのIT大手がゲート型量子コンピュータへの取り組みを強化している。また国家レベルでの開発プロジェクトが推進していて、量子コンピュータの開発競争が過熱している。そのなかで慶応大学は２０１８年５月にIBMの量子コンピュータを使いつつ、産官学共同で実用問題を研究する「IBM Q Hub」をオープンした。三菱ケミカルは同年６月にQ Hubに参画し、IBMや慶応大学の研究者たちと共同で量子コンピュータの化学分野への応用研究を開始した。本講演ではいままで行っていた幾つかの応用研究の事例紹介を通じて、現状の量子コンピュータの材料開発への応用はどの程度考えられるのか？ 実用に至るまでにどのような技術的ハードルがあって、どのように越えるか？の道筋を示したい。
【プログラム】
本講演では三菱ケミカルの量子コンピュータ分野における研究活動の概要を説明したうえ、慶應大学のIBM Q Network Hubにて三菱ケミカルが行っている三つの量子コンピュータを用いた実材料の量子化学計算と材料設計の研究事例：１）「リチウム空気電池の反応」、２）「有機ELの発光材料（TADF）の励起状態計算」、３）「同位体の有機EL発光材料の探索」、を紹介します。
【質疑応答】
第4部 量子インスパイアード技術デジタルアニーラの材料開発応用
【講演趣旨】
本講座では、富士通の量子インスパイアード技術「デジタルアニーラ」の概要・特長を解説し、材料開発への応用事例をご紹介します。デジタルアニーラを材料開発現場で活用するためのポイントも説明いたします。また、デジタルアニーラだけではなく、AIやHPCも駆使し、計算科学とデータサイエンスを適切に融合することで、材料開発・創薬のアプローチの可能性が広がることを示します。本講座を通して、参加者の皆様の業務や研究活動へのデジタルアニーラ活用に興味を持っていただければ幸いです。
【プログラム】
1. デジタルアニーラご紹介
1.1. 背景・特長
1.2. 最新世代（第四世代）のシステムご紹介、ベンチマーク
1.3. デジタルアニーラで組み合わせ最適化問題を解く手順・ポイント
2. デジタルアニーラ材料開発応用ご紹介
2.1. 少量・断片的・偏ったデータを最大限に活かす「混合物設計支援」
2.2. 分子・結晶構造の類似性に着目した確度の高い「材料候補スクリーニング」
2.3. 計測スペクトルと材料特性の関係性抽出を可能にする「正則化技術」
2.4. 分子材料設計・創薬の高速かつ精密な計算を実現する「分子の安定構造探索」
2.5. デバイス形状の広範囲＆高速探索が可能な「トポロジ最適化」
【質疑応答】
＊ 本ニュースリリースに記載された商品・サービス名は各社の商標または登録商標です。
＊ 本ニュースリリースに記載された内容は発表日現在のものです。その後予告なしに変更されることがあります。
以 上
