量子コンピュータ開発の現状と将来

東京工業大学

理学院

教授

西森 秀稔

通常のコンピュータは0と1が並んだビット列を操作して別のビット列に変換する基本動作の組み合わせで動いている。ところが，量子力学の原理を使うと0と1が各ビットに同時に存在することが可能になり，それを使ってある種の計算が非常に速く行えることが分かっている。本講演では，私たちの提案になる量子アニーリング方式および伝統的な量子ゲート方式の量子コンピュータ開発の現状について報告し，今後の方向性について展望を述べる。

リザーバ・コンピューティングによるニューロモルフィック・デバイスの最近の動向

日本アイ・ビー・エム（株）

東京基礎研究所

主任研究員

山根 敏志

近年，音声や画像など人間の認知に関わるデータの爆発的増大に伴い，それを処理するニューラル・ネットワークが注目されている．しかし，現在の複雑大規模なニューラル・ネットワークは学習や推論時のコストが大きな問題となっている．これに対し，ネットワークの一部をランダムな結合重みで固定することによって簡略化したリザーバ・コンピューティングが提案されている．本講演では，このリザーバ・コンピューティングを非線形物理系によって高速・低消費電力で実現するアプローチを紹介する．さらに，IoTにおけるエッジ・コンピューティングへの応用について議論する．

専門家抜きで、機械学習に取り組み、成果をだしていく方法

（株）グルーヴノーツ

代表取締役社長

最首 英裕

機械学習が様々な企業で効果をあげはじめています。誰もが取り組めて、結果を出すためにはどうしたらよいのか。株式会社グルーヴノーツが取り組む機械学習サービス「MAGELLAN BLOCKS」を通して、機械学習の今と、成果を出すためのヒントについてご紹介します。