量子アニーリングによる最適化問題
Summary
TLDR東北大学で行われた講演では、量子コンピューティングの進歩とその応用が紹介されました。特に、量子アニーリング技術を使った最適化問題の解決や、産業界との協力による実用化が焦点でした。講演者は、量子デバイスの開発が難しくても、その潜在的な力と将来性に期待感を示し、東北大学がリードするプロジェクトや共同研究を通じて、量子技術の社会への貢献を目指していることを強調しました。
Takeaways
- 🎓 東北大学は量子コンピューティングの分野で研究を進めており、産業界との連携を重視しています。
- 🔬 量子ビットを利用した量子コンピューティングは発展段階であるが、実用化に向けて多くの取り組みが行われています。
- 🌐 量子デバイスの実機制作は困難であり、現在の研究は将来の技術発展に向けたものであると期待されています。
- 🤖 量子コンピュータの開発には、シミュレートアンニーリングという手法が用いられており、これは最適化問題を解決するのに役立ちます。
- 🇨🇦 D-Wave Systemsというカナダのスタートアップ企業が、商用量子コンピュータを開発・販売しており、その成功が注目されています。
- 🚀 東北大学は量子ソリューション拠点として選定され、2022年4月からその地位を確立しています。
- 🔄 量子コンピューティングは単なる高速化を目指すのではなく、消費電力ゼロを目指したコンピューティング技術として期待されています。
- 🛠️ 量子コンピュータの運用にはまだ課題があり、例えば量子アニーリングの時間制限などがありますが、技術の進歩が期待されています。
- 🌟 東北大学は量子コンピューティングを活用した多様なプロジェクトに取り組んでおり、産業界や社会問題への取り組みが進んでいます。
- 🏆 東北大学は教育面でも積極的で、学生や社会人を対象とした教育プログラムを通じて、新しい技術を広める取り組みを行っています。
- 🏢 産業界との共同研究や事業創出を通じて、東北大学は量子コンピューティングの技術を実用化し、社会に還元する取り組みを進めています。
Q & A
東北大学における量子コンピューティングの目標は何ですか？
-東北大学は量子ビットを利用した量子コンピューティングの発達段階にありますが、まだ開発段階であることを否めず、産業界に価値のある人材とソリューションを提供することを目指しています。
量子デバイスの実機を作ることはどのくらい難しいですか？
-量子デバイスの実機を作るのは非常に難しいとされています。実際には、東北大学でも遺跡では作ることができず、これからの技術発展が期待されています。
両者リーディングとはどのような研究分野ですか？
-両者リーディングは、最適化問題を解決することができるとされる新しい研究分野で、量子力学を応用したシミュレーテッドアニーリングの理論を応用しています。
D-Waveシステムズはどのような企業ですか？
-D-Waveシステムズはカナダのスタートアップ企業で、シミュレーテッドアニーリングを量子力学で実現した量子コンピューターを開発し、商用販売を開始しました。
量子コンピューティングの消費電力はどのくらいですか？
-量子コンピューティング自体は消費電力が小さいですが、超伝導状態を維持するためには特殊な装置が必要で、現在の技術ではコンピューターより多くの消費電力を発生します。
東北大学はどのように量子コンピューティングの研究を進めていますか？
-東北大学は、量子コンピューティング共同研究講座を設置し、複数の企業と連携しながら研究を進めています。また、教育機関としても独創的プログラムを提供しており、学生が積極的に参加しています。
両者リーディングマシンはどのような問題を解決するのに使われていますか？
-両者リーディングマシンは、組み合わせ最適化問題を解決するのに使われており、無人搬送車の道選択、材料価格の量子トランスフォーメーション、通信チャンネル割り当てなど多岐にわたる応用があります。
東北大学が提唱するデジタルミュージアムとはどのようなものですか？
-東北大学が提唱するデジタルミュージアムは、両者リーディング技術を用いて、アニメのシーンをモザイクアートとして再構成し、デジタルで閲覧できるようにしたものです。
東北大学はどのように社会実装に取り組んでいますか？
-東北大学は、共同研究を通じて社会実装に取り組んでおり、具体例として無人搬送車の道選択の最適化、災害時の避難経路の提示、物流の効率化などが挙げられます。
東北大学が提供する教育プログラムの特長は何ですか？
-東北大学が提供する教育プログラムは、多様な分野の人材が集まっており、プログラミング初心者から上級者まで幅広い層を対象に、新しい技術を学ぶことができる特徴があります。
東北大学は今後どのような量子コンピューティングの研究を予定していますか？
-東北大学は、量子コンピューティングの研究を継続し、量子ゲート方式やスピントロニクスを利用した新しい方法の開発、および量子コンピューターの精度向上に向けた研究を予定しています。
Outlines
🎓 東北大学の量子コンピューティング研究
東北大学での量子コンピューティング研究について紹介。量子ビットを利用したコンピューティングの現状と将来性を説明し、東北大学が目指す目標やミッションについて触れる。量子デバイスの開発が難しく、実機を扱うことはまだ遠いが、その可能性と期待感を語る。また、量子コンピュータの消費電力が非常に小さいが、超伝導状態を維持するためには特殊な装置が必要で、それには大きな消費電力がかかっていることを指摘。
🔬 量子コンピュータの黎明期と技術革新
量子コンピュータの黎明期と技術革新について述べる。量子コンピュータの消費電力が低くなる可能性と、量子ゲート方式について触れる。Googleが量子超越性を示したことや、量子ビットの集積化が進んでいない現状を説明。東北大学では、量子リーディングマシンを使用した実用化や商用販売が開始されており、産業界に価値のある人材とソリューションを提供することを目指している。
🚀 量子リーディングマシンの応用と社会実装
量子リーディングマシンの応用事例と社会実装について語る。組み合わせ最適化問題を解決する量子リーディングマシンの活用方法を紹介し、具体的な事例として無人搬送車の道のり選択や材料価格の量子トランスフォーメーション、通信チャンネル割り当て最適化などを挙げる。また、東北大学が量子コンピューティングを活用して社会問題に取り組んでいることを強調している。
🎨 量子コンピューティングの多様な応用事例
量子コンピューティングの多様な応用事例について説明。アニメのデジタルミュージアムの作成や、教育プログラムでの活用、シグマイによる生産工程の最適化サービス、物流業界における効率化など、量子コンピューティングが社会に与える影響について触れる。これらの事例を通じて、量子コンピューティングの潜在的な価値を強調している。
📚 量子コンピューティングの教育と社会への普及
量子コンピューティングの教育と社会への普及について述べる。東北大学が取り組んでいる教育プログラムやソリューションコンテスト、共同研究を通じて社会実装を目指す取り組みを紹介。また、公開型のYouTube配信での教育手法や、一般社会に向けた量子コンピューティングの普及活動についても触れる。
Mindmap
Keywords
💡量子コンピューティング
💡量子ビット
💡量子アニーリング
💡D-Waveシステムズ
💡両親力学
💡最適化問題
💡産業界との連携
💡消費電力
💡量子超越性
💡教育プログラム
💡事業化
Highlights
東北大学は量子コンピューティングの研究に取り組んでおり、量子ビットを利用した量子コンピューティングの発達段階にある。
量子デバイスの作成は非常に難しいが、実用化に向けた研究を続けている。
東北大学のミッションは産業界に価値のある人材とソリューションを提供することである。
門脇正氏と西森秀太氏が量子力学を利用して組み合わせ最適化問題を解く研究を行っている。
カナダのスタートアップ企業D-Wave Systemsが量子アニーリングマシンを商用販売開始。
D-Wave Systemsは上場を果たし、量子コンピュータースタートアップとして成功した。
量子アニーリングマシンは非常に短い時間で組み合わせ最適化問題を解くことができる。
量子コンピューティングの研究は消費電力を低減することが期待されている。
東北大学は多くの企業と連携して量子コンピューティングの研究を行っている。
量子アニーリングマシンを使った組み合わせ最適化問題の解決を目指している。
東北大学はYouTubeで量子アニーリングマシンの使い方講座を公開している。
東北大学は量子コンピューティングに関する多くの共同研究を行っている。
無人搬送車の最適化やドローンの輸送効率化に量子アニーリングマシンを活用。
東北大学は津波などの災害時の避難経路を最適化するアプリを開発。
東北大学は量子ソリューション拠点に選ばれ、研究開発を推進している。
Transcripts
00:07東北大学の大関でございますけれども私は
00:11業者に入り口の研究をしておりましてま
00:14それについて
00:15東北大学がこれまでなしてきたことって
00:17いうのをねあの紹介できればよいかなと
00:19思いますあの短い時間でございますのでま
00:22内容詳細になかなか踏み込めないところが
00:25ありますけれどもまあ期待感を持って
00:27いただければ一応この講演のなんでしょう
00:29ねやるべきことは終えるということになる
00:32かと思いますではいきたいと思いますまず
00:36東北大学我々はですねどんな
00:38キャッチフレーズというか目標を持ってる
00:40かっていうとまあ量子やリーディングも
00:42含めですね
00:43世の中量子ビットを利用した量子
00:45コンピューティングというのがまあ発達
00:46段階になりますでただまだ緊急開発段階で
00:49あるということは
00:51否めないかと先ほどね紹介されましたよう
00:53に
00:53ロシア人がそのものではなくてデバイスの
00:55責任であるっていうのはまにねあのいつも
00:57僕が言い訳しなければいけないものだった
00:59んですけれども
01:00管理していただきましたありがとうござい
01:01ますでま実際方法はいい方法かもしれない
01:05けれどもやっぱり量子デバイス本当の実機
01:08を作るっていうのは非常に難しいものなの
01:10で一応遺跡ではできないだからそれはまだ
01:13これからのものなんだけれども
01:15先にさあそれ使ったらさあ何ができる
01:17かっていうことを明らかにしていきません
01:19かっていうですねちょっと飛び出した発想
01:22で今研究を続けているというところで
01:24ございますなので東北大学のミッションと
01:25して
01:26産業界に私たちは実学尊重しております
01:29けれども産業界に価値のある人材と
01:31ソリューションを提供するということを
01:33目指してですね
01:34頑張って日や過ごしているわけでござい
01:36ますで
01:39改めまして大関と申しますもし自己紹介し
01:41てしまないのでパッと見て覚えてください
01:44はいで
01:47先ほども紹介がございましたけれども両者
01:49のリーディングというものは何なのかって
01:51いうと皆さんの画面から向かって左側に
01:53いらっしゃる個人がですね
01:55門脇正さんという幻想で今勤め
01:57てらっしゃいますけれどもこの方が大学院
02:00政治時代そして向かって右側にあの西森
02:02秀太先生という方がいらっしゃいます
02:04けれども今東工大を経年会館されて
02:08しばらくまだプロジェクト的に所属されて
02:10ますけれどもこの方々がちょっと飛び抜け
02:13た発想をしまして
02:16両親力学というものを使って
02:18組み合わせ最適化問題は解くことができる
02:20のではないか
02:21先ほど紹介ありましたけれども
02:23シミュニケットアニーリングという
02:25確率的な挙動をすることで
02:28右がいいのかな左がいいのかなっていう
02:29ことをピョンピョンピョンピョン飛び
02:31ながら最適な組み合わせを探索するという
02:34手法がございましてそれの量子力学版
02:36マリオシリン疑惑はなんか理系の教科書
02:39何かしあの共用的な本とかで読んだこと
02:43あるかもしれませんけれども確率的な挙動
02:45を示すダイナミクスですよ普通弾投げたら
02:48まっすぐ行くもんなんですけれどもその
02:50量子力学に従う原子とか分子のレベルでは
02:54決まった挙動ではなくて測定するために
02:56結果が変わるあこれはサイコロみたいだよ
02:58ねっていうことは確率的探索に使えるん
03:01じゃないのってことで量子屋にリングと
03:03いうのが提案されました
03:04で大体日本人の人たちが提案するとああ
03:07そうですか」で終わるもんなんですけれど
03:09もこれは面白いのがカナダの
03:11スタートアップ企業D-Webシステムズ
03:13さんがですねマジで作ったっていうわけ
03:15です2011年のことですけれどもマジで
03:18作ってしかもマジで売ってしまった
03:21商用販売開始ですそしてそのdweb
03:23システムズは今年
03:25上場を果たすことができましたので
03:27量子コンピュータースタートアップとして
03:291つの結果を示したかなと思いますで現行
03:33機今使っている我々に使ってますけれども
03:35こんな感じで
03:38専業シビットほどのですね
03:40量子力学的動作をする右左とか前後に行く
03:44べきかとか行くか行かないか荷物を取るか
03:46取らないか
03:48遠足に行くとねあの
03:50必ず親御さんだったら困りますけれども
03:52子供の荷物入れるか入れないか重すぎると
03:54困るよね問題がありますけれどもそういっ
03:56たナプザク問題であるとか組み合わせが
03:58最適化問題をインプットしたら
04:01レンジでチーンみたいな感じで一瞬にして
04:03解いてくれるマシンが登場しましたこれは
04:05計算時間20マイクロビンまこの20
04:07マイクロ秒を見て早いなって思うのも
04:10もちろん自由ですけれども
04:12逆に言うと両親デバイスの限界でもあり
04:14ます
04:15じっくり解けばいい答えが出てくるんです
04:18けれども
04:18ゆっくりやるとその途中で
04:20量子力学の魔法が溶けてしまうという問題
04:23もありまして短い時間でしかアニーリング
04:26ができないという実は問題は抱え
04:28てらっしゃいます
04:29けれどもその短い時間でほどほど良い結果
04:31が出てくるのでこれはもしかしたら
04:34技術が伸びていくとより良いアニリングが
04:37できるのもそうだし
04:38両者リーディングの本気を見せてくれる
04:40時代がいつか来るかもねということで期待
04:42しています
04:43そして量子コンピューティング一般には
04:46計算が早くなるというよりもそもそもの
04:48研究が
04:49消費電力ゼロを目指した
04:51コンピューティングというのが実は理由で
04:54ございまして
04:55消費電力っていうのも
04:57低減できるんじゃないかってことで期待さ
04:58れてますで今あのマスコミを握らしている
05:02量子コンピューターは超伝導量子ビッドっ
05:04ていうものを利用しておりますのでまあ
05:05その
05:06チップ自体は消費電力非常に小さいこちら
05:08にありますが20
05:10FWなんて普段使わないでしょうけど
05:12フェムとワットでございますが自由の
05:14-15以上でございます
05:15ほぼ0ですですけれどもその超電動状態を
05:18維持するためには
05:19希釈冷凍機という特殊な装置が必要で20
05:22キロワットほどまだまだ現状の
05:25コンピューターよりも多くの消費電力を
05:27生じてますけれども技術の革新とともに超
05:29伝道状態を高温で
05:31常温で
05:32保つことができるような素材が見つかれば
05:34この消費電力は格言に下がることが期待さ
05:38れてますまあそういう意味でいろんな意味
05:40での黎明期の量子コンピューターの代表と
05:44いうわけでございます
05:46非常に複雑な計算を得意とする量子ゲート
05:48方式っていうのもあるらしいと
05:49Googleさんが量子超越性を示すこと
05:52によってスーパーコンピュータよりすごい
05:54ものができたらしいとかそういう情報は
05:56聞いているかと思いますただまだ誤り訂正
05:59エラーが
06:00生じるとそれをほっとくほっとかざるを得
06:02ないので精度が良くないまああと100
06:05量子ビットほどしかまだ集積化できてない
06:07のでまだまだ今後の
06:09伸び上がりに期待している状況ですで
06:11私たちはそれよりも早く
06:14周りに実用化商用販売が開始された両者に
06:17リング方式先ほど紹介したあのマシンです
06:19けれどもあいつを使ってその組み合わせ
06:21最適化問題だったらいろんな諸問題先ほど
06:25紹介されたようなもう代表的な問題もそう
06:27ですし実際の実業を支えているような場面
06:30で組み合わせていく問題は多種多様にある
06:32のでそれを解くようにしておけば
06:35両者ニーリングマシンが普通になった時に
06:37はちゃんとできるようになった時には一気
06:40に事業化するのもそうだし社会から解決
06:44する糸口になるのではないかと考えており
06:46ます
06:47でその両者ニーリングマシンを使おうと
06:49私自身ですね個人的な経緯も含めです
06:52けれどもね私西森秀俊研究室出身でござい
06:54ますから
06:55当然ながら興味を持つのは地面なことなん
06:57ですけれどもこのですね2016年に私
07:01着任しまして2017年からロシア
07:03リーディングの研究をまあ始めさせて
07:05いただきました最初はですね部屋の何
07:08でしょう名前を書くところあるじゃない
07:10ですかあそこに買っていいんですねロシア
07:12リーディング研究開発センターというロゴ
07:13をですね自分で作りましてそれを貼って
07:16ですね業者に研究開発センター発足みたい
07:18なことをですね
07:19仲間があって2017年から研究を始め
07:22ました最初はそういうシャレみたいなもん
07:24だったんですけれどもGSTスタート事業
07:26に託された後にですねスタートアップ
07:28jijを築きそして民間企業の寄附
07:38さんも含めてですね量子
07:40コンピューティング共同研究講座という
07:42ものを複数企業からなる
07:45連合軍をですね東北大学の中で設置して
07:48山岳を連携のコアを形成しております
07:51途中では他の大学さん御茶ノ水女子大学
07:53さんだったり投稿東京工業大学さんと連携
07:57協定を結んで
07:58ダイバーシティ工場に勤めたりとか
08:00昨年昨年一昨年くらいですからね
08:03急リープ独創的サブプログラムというのに
08:05採択されてその
08:07産業人材を育成する
08:09プロジェクトにも取り掛かっておりまして
08:11後に紹介できるかと思いますけれども
08:14YouTubeで
08:15生配信しながら業者リーディングマシンの
08:17使い方講座というのを一般で無料で公開し
08:20て
08:20受講者数が500名ほど視聴者数的に言う
08:23ともうそろそろ1万いくんですけどアプリ
08:26開発する
08:27精鋭250名を用意してだいたい6名ずつ
08:29分割しまして40個の両者アプリというの
08:32を各人で作ってもらうというですね
08:34企画を去年やりましてそれがうまくいって
08:37事業化に向けて
08:38走っているものがございます一つ
08:42言いたいのは今日
08:436時からこのスカイフォールさんという
08:46企業さんがやった
08:47事業が発足いたしますのでぜひともWeb
08:49ページを
08:50検索して調べていただければと思いますで
08:53そういったケツなんかね成果が認められ
08:56まして
08:56皆さんも
08:57報道等で聞いたかもしれませんけれども
08:59東北大学は
09:00量子ソリューション拠点というものに選ば
09:02れましてこの2022年4月から
09:05研究開発頑張れよという言葉だけいただき
09:08ました
09:09深い意味はありません
09:10でその中で
09:13我々のロシアにいる研究ももちろんで
09:15ございますけれども他にもですねスピン
09:17トロニクスを利用して業者リーディング
09:19マシンを疑似的に両親にみたいな計算
09:22先ほどのそれこそ組み合わせていく問題を
09:25解く新しい方法をまあデバイスだったりと
09:27かアルゴリズムだったりで工夫するのと
09:29同じようにですね
09:30スピントロニクスデバイスを利用して
09:32量子やニーリングメインとものを実現して
09:34いるとかあとスーパーコンピューターを
09:37利用して
09:38うちらはベクトル型のNECのスーパー
09:40コンピューター使っておりますけれども
09:41そういうインスパイアされた
09:44組み合わせ最適化問題を特定さんっていう
09:46のが
09:47登場したりしていますなので東北大学って
09:49いうのは組み合わせ最適化問題は解くって
09:51言ったらデバイスも方法も
09:53全て揃ってるんじゃないかっていう水準に
09:55なっているわけですでそして教育機関とし
09:58ても独創的そうプログラム先ほど紹介させ
10:00ていただきましたし学生が
10:02非常に興味を持って参加しておりますので
10:05いいところになってるんじゃないかなと
10:07思っております
10:10でそんなこと言ったって何できたのって
10:12いうことが多分今日に持たれるかと思い
10:14ますで学術的に興味を持たれるその
10:16マックスカットの話であるとかその
10:18いわゆるベンチマークテストっていうのは
10:20しっかりともちろんありましてでそれを
10:22見るにつけるとまだまだ量子リーディング
10:25マシンそのものはまだひよっこの赤ちゃん
10:28だよねとか何かしらの問題があるよねでも
10:30こいつらが伸び上がったのもしかしてって
10:32思うので
10:34スーパーコンピューターもそうですし既存
10:36のデジタルデバイスであったりとか
10:37コンピューティングデバイスを工夫する
10:39ことによって
10:40現状最速のものを作ろうそれを乗り越えて
10:43こないと量子なんちゃらマシンっていうの
10:45は私たちの時代をまあ一つ気づくものには
10:49まだまだ値しないぞと
10:52先輩がごとくですね立ちふさがってくれる
10:54わけですねでそれを乗り越えた時にはまあ
10:56ある種計算のパラダイムが変わるときで
10:58それを期待して私たちは3が5連携を推進
11:01しているわけですで一番有名なのは
11:04自分で言うような話ですけども
11:06無人搬送車が工場の中で出来上がったね
11:09製品を運ぶていうので無人搬送車が
11:11だんだん活躍してるわけですけれどもそれ
11:14の
11:15道ですねあなた無人搬送車ほっとくと
11:19渋滞してしまいますまあ日本ですから
11:22多分狭い工場とかもあったりしてで実際に
11:24デンソーさんの工場をお借りしましてです
11:26ね
11:27拝見させていただいて
11:28ボトルネックになる渋滞が発生するような
11:30状況がございましたでそうした無人搬送車
11:33たちにこの
11:34道を行かずにあっちに行った方がいいよ
11:36止まった方がいいよっていうことを
11:38選択する組み合わせ最適化問題というのを
11:41我々が形式化して両者ニーリングマシンに
11:44分かる形に翻訳まあ数理の力
11:47数理プログラミングをするわけですけれど
11:48もそれによって
11:50性能を向上するというものを皮切りにこれ
11:53だけの山岳連携を進めてまいりました
11:56現在進行形で進んでいるものがほとんどで
11:58ございますけれども
11:59材料価格の量子
12:01トランスフォーメーションを目指している
12:03ような
12:04LGジャパンさんとの共同研究であったり
12:06とか
12:07通信においても基地局この前KDDIのね
12:10事故みたいになりましたけども一応局のね
12:13チャンネル割り当て最適化みたいな問題も
12:15この量子はリーディングマシンでできます
12:16とでそちらにいらっしゃいます寺見正義
12:19さん含めあの住友商事の皆さんとOne
12:22Skyという企業さんとやりましたけれど
12:23も
12:24シンガポールのこちら地図でございまして
12:26すいませんね翻訳字幕とかぶりました
12:28けれども
12:29シンガポールの空をドローンの輸送でま
12:32埋めて
12:33効率よく
12:34運搬するとしたらどんな風に効率化する
12:37ことができるだろうかまあドローンを
12:39飛び出しますとやっぱりあまりに多すぎる
12:42と落ちてしまうとかあまりに多すぎますと
12:44ちょっと怖いとか危ないとかそういう問題
12:46が出てきますのである程度の数しか飛ばせ
12:50ないじゃあそれだったら効率よく
12:53順序よく飛ばすにはどれを飛ばしたらいい
12:55だろうかどのタイミングで飛ばしたらいい
12:57だろうかっていうのを最適化問題になり
12:58ますでそちらについて実証研究を進めて
13:01いるところでございますそして
13:04東北大学ならではということでは津波など
13:07災害時にですね
13:08避難経路を
13:10思った時に最適なものを提示するという
13:13ものを私たち作っておりまして
13:15スパコンのチームであったりとか
13:17国際災害研究所の皆さんだったりとかです
13:20ねそういった方々と連携して
13:22効率的な避難経路を予測とともに
13:25提示するアプリを作ろうと日々奮闘して
13:28いるところでございますこうした形で大学
13:31の共同研究をもう見たらいっぱいあるのは
13:33やべえなって思ってるかもしれないです
13:35けれども
13:36共同研究したら下で社会実装もしないと
13:39満足いかないよねっていうのもありまして
13:42心の中ではですね
13:44株式会社
13:45シグマアイと東北大学発スタートアップが
13:47ございましてそこからさらに大学の外に出
13:51て社会の皆さんと企業の皆さんと一緒に
13:54事業創出をして
13:56ビジネスをしちゃおうというところまで
13:58飛び出しておりますその中でいくつかの
14:01取り組みあります三井化学さんとの材料
14:03探索手法を開発したりとかですね
14:06トパン印刷さんと配送現場の効率化に
14:08取り組んだりとかソニーさんとのの研究
14:10などもありますが今日の6時から
14:14オネアミスの翼って皆さん見たことあり
14:16ますか
14:16そのアニメなんですけれども
14:20懐かしのアニメではありますけど坂本龍一
14:23が
14:24作曲をして
14:26杏の秀明が実はアニメを書いていて弦が
14:28書いていてとかシーンを作成していたりと
14:31かなかなか伝説的なアニメなんですけど
14:3335周年だったかなまあそういう記念点が
14:35ございましてそちらで
14:37業者にイニングを利用した
14:40デジタルミュージアムというのは今日から
14:43発布されますので
14:44ぜひとも見ていただければと思いますそれ
14:46についてちょっと興味があると思います何
14:47やったのって興味あると思いますのでいき
14:49ますとこんな感じで
14:51トップページに
14:52キャラクターアニメのシーンがあるんです
14:54けれども
14:55モザイクワークになっています
14:56なのでどのモザイまあモザイクアートって
14:59いうのは
14:59写真を写真で
15:01作るみたいな話ですけれどもどの写真を
15:03使ったらまあインプレッシブでやるとか
15:05そのシーンを再構成できるかっていうので
15:07組み合わせたいテック問題になるわけで
15:09ございますねでそちらを
15:11我々最適化しましてこの画面ズームして
15:14いくと1つ1つがアニメのシーンになって
15:16いてそれをクリックするとそのアニメの
15:19シーンはどんなエピソードがあるかとか
15:20そういうものが閲覧できるようなデジタル
15:23ミュージアムを作ることができましたと
15:25いうわけで
15:27両者ニフティングは事業化しています
15:29ただ計算スピードであるとか精度であると
15:32かそういったところはまだまだ向上する
15:34ことがもちろん重要なことになりますので
15:37早い計算をするっていうのにはまだまだ
15:39向かないんですけど
15:40将来どうなるかわかりませんでただ
15:42組み合わせ最適化問題自身が見せるその
15:45未来展開っていうのはこういった形で意外
15:48な応用事例があってそういったものを我々
15:51が作り出していくことによって
15:54東北大学が生み出した技術も含めこの
15:57アニリングだったり組み合わせ最適化問題
15:59を解くことの価値がどんどん高まっている
16:01という状況でございます
16:03で他にもシグマイさんだったら
16:05生産工程の最適化のサービスを実際に事業
16:08化しております
16:09工場の中でどんな順番で部品を付けたら
16:13効率よくお客様のもとに商品を届けられる
16:15か今まで5日間かかっていたものを4日間
16:17に短縮したりとかそういったサービスを
16:19展開しておりますであと物流ですね
16:22人材不足が叫ばれてる業界ではございます
16:25けれどもまあトラックの配送だったり輸送
16:27だったりをする時に今まで5台使ってまあ
16:30散らばった地点に配っていたところを最適
16:33化することによって少ない台数で済ませる
16:35ことができたよでそこで削減された人って
16:38いうのは別の仕事を割り当てることが
16:40できる
16:41浮いた時間によって新しい
16:43コミュニケーションであったりとか教育と
16:45かができるよねでそういうことによって
16:48負担を減らすようなことがまさに
16:50組み合わされていくか問題を糸口にして
16:53進んでおります
16:54でそういった両者ニーリングも組み合わせ
16:57されてきた問題もいろんなところで利用
16:59できる考え方でございますので
17:02ぜひともこれは全国の皆さんに知って
17:04ほしいと思いましてまこのイベントもそう
17:06ですけれども
17:07やりたいと思って去年からこんなことを
17:10やっています今両親何がしたの
17:13アプリケーションとかまあ考え方を勉強
17:15しようと思うとだいたい研究者向け理系
17:18向けのコンテンツがあってPDFがある
17:20からね
17:21YouTube動画があるからね見といて
17:22ねっていうのがあるんですけれども見る
17:24わけねーだろそんな問題ですね
17:26みんな忙しいわけですよで勉強って
17:29だいたいそうですよねこれ勉強しといて
17:30くださいって言ったら勉強できるかって
17:32言ったらしないんですよだけど先生が
17:33もしくは先輩が一緒に勉強してくれる
17:37トレーナーがいたらどうでしょうかという
17:39ことで私は実験的に
17:41公開伴奏型の
17:42YouTubeで生配信しながら対象は
17:45高校生以上社会人まで含むアマターある
17:48全国の人々と一緒に
17:50ロシアリーディング
17:52勉強しましょうとかをやりました
17:54エンジニアだったり研究者以外の方にも
17:56文句を解放することによっていろんな多種
17:59多様の方の質問をこうやってね受けながら
18:01まさにここに
18:03質問が出ればよかったんですけれどもなん
18:04か今日は調子が良くなくてこの画面に出
18:06ないらしいんですよねまあでもそのもしも
18:08質問が出たら全部その場で答えて
18:11コンピュータープログラムのバグも全部
18:12その場で解いてみんなができるようにやる
18:15ということをやりましたいやーすごかった
18:17でしょこのイベント何がすごいてですね
18:19時間です大学の先生がやるのってだいたい
18:221時間半とか1時間決まってるじゃない
18:24ですか今日のイベントなんて僕20分しか
18:26喋れないんですけれども
18:27初回3.5時間です
18:29質問に全部答えるとそうなるんですねはい
18:304時間です次5時間です次これアフター5
18:34にやったんですけど17時からやったん
18:35ですけど
18:36追加の公演4回目は7時間です17+7は
18:3924時間です費用また来ましたおかしい
18:42ですねそれでも視聴者はついてくるつまり
18:44新しい技術を学ぶことができるんだったら
18:46ついてくるわけですねそのきっかけが
18:49欲しかったっていうのがある意味市民の皆
18:52さん一般人の皆さんの
18:53声だったわけですそしてみんながでみんな
18:56のアプリを紹介するっていうのもですね
18:5712時間かけてやりましたよ土曜日にまあ
19:01これまた暇焚いたんですけれどもねでも
19:02それで思い出があるそして受講者同士が
19:06未だに1年前ですけれども未だに交流をし
19:09ていて
19:09新しいアプリを作る作りき
19:11るっていうことを
19:13挑戦し続けている
19:14すごいグループができましたまあお客さん
19:16の構成こんな感じです高校生も
19:18いらっしゃるし社会人の方もいらっしゃる
19:20プログラム初心者だったり黒との方も
19:22いらっしゃれば
19:23プログラミングでは関係ないエンジニア
19:25じゃない方もいらっしゃいます
19:27広報担当の人とかね
19:29色々いましたでそういう多種対応な人材が
19:31集まることによって難しい技術でさえも今
19:34の技術にすることができたんだなと思って
19:36おりますで大野総長もいらっしゃいました
19:39けれどもこの地の創出センターではですね
19:41この両者にもソリューションコンテスト
19:44など開催して開催しまして
19:46多くの
19:48が表彰されるに至りましたでこの中で優勝
19:52になったのが
19:53先ほどの
19:54フォトモザイクアートを作った
19:55モザイクというチームでございましたで
19:58それで作ってもらったのこちらでござい
20:00ますで
20:02[音楽]
20:03他にもですねその
20:05教育した一般の方々と一緒にね大学が
20:09展示会で展示する人は自分の研究成果しか
20:11展示しないんですけれどもそのプログラム
20:13で参加した人たちと一緒に展示会を出し
20:16たりとかしてですね
20:17彼らも仲間として一緒に活動しております
20:20そして国際会議に出展したりしてですね
20:23英語で発表するとか高校生であっても大学
20:26生であっても挑戦することができたいい
20:29機会に恵まれたイベントをすることができ
20:31ました
20:32で今年もやります
20:36来週の9月9日の金曜日からでございます
20:38けれども今回は量子コンピューターの
20:40ゲート方式について
20:41同じように生配信しながら伴奏型で
20:44YouTubeでいつでもどこでも受け
20:46られますだから9月9日忙しくて
20:48受けられないよっていう方も赤岩配信
20:50ございますので是非とも登録していただい
20:52て
20:53情報をキャッチアップしていただいて
20:54私たち東北大学の
20:57メンバーとともにですね
20:58新しい技術を学び何ができるかっていう
21:00ことを一緒に考えていただければと思い
21:02ます
21:04短い時間ではありましたけれども私から
21:06ロシアにリングに関わるもしくは量子
21:08コンピューティングに関わるこれから先の
21:10未来を作る活動について紹介させて
21:12いただきました
21:13どうもありがとうございます
تصفح المزيد من مقاطع الفيديو ذات الصلة
5.0 / 5 (0 votes)
