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【オンラインLive配信・WEBセミナー】
生成 AI・自然言語処理 ・量子コンピュータの活用による
材料探索の最新技術動向と展望

〜大規模言語モデルの活用とプロンプトエンジニアリング・量子化学計算アルゴリズムの開発、
Vector Annealing を用いた材料開発〜

■日時:2024年07月02日(火) 10:45〜16:50

■会場:※会社やご自宅のパソコンで視聴可能な講座です
※ お申込み時に送られるWEBセミナー利用規約・マニュアルを必ず、ご確認ください。

■定員:30名

■受講料:60,500円(税込、テキスト費用を含む)
 ※複数でのご参加を希望される場合、お申込み追加1名ごとに16,500円が加算となります

■主催:(株)AndTech

■講師:
第1部  三井化学株式会社/信州大学/大阪大学  DX推進本部 DX企画管理部 / 
工学部 特任准教授 / 基礎工学研究科招聘教授 博士(工学)  
向田 志保 氏

第2部  JSR株式会社  RDテクノロジー・デジタル変革センター マテリアルズ・インフォマティクス
    推進室 / 次長(大西氏)主任研究員(佐久間氏)  大西 裕也 氏/佐久間 怜 氏

第3部  日本電気株式会社  量子コンピューティング統括部 / シニアプロフェッショナル  
    千嶋 博 氏

第4部  国立研究開発法人 産業技術総合研究所/株式会社デンソー  
量子・AI融合技術ビジネス開発グローバル研究センター (G-QuAT) 量子アプリケーションチーム / 
担当次長  門脇 正史 氏

■プログラム:

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第1部  材料開発における自然言語の活用


【講演主旨】
現在、講師の先生に最新のご講演主旨をご考案いただいております。完成次第、本ページを更新いた
します。

【プログラム】
現在、講師の先生に最新のご講演プログラムをご考案いただいております。完成次第、本ページを更
新いたします。

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第2部 量子コンピュータのための量子化学計算アルゴリズムの開発と応用




【講演主旨】

 量子コンピュータは従来のコンピュータでは、計算が困難な問題も解ける可能性を秘めたコン
ピュータである。その有力な応用先として、化学の問題の中でもっとも小さなスケールの計算である
量子化学計算があげられる。本セミナーでは、量子化学計算とは何か、量子化学計算がなぜ有力な応
用先であるのかの説明から始め、近年の我々のグループでの取組を紹介し、最後に最先端の研究動向
の紹介を行う。本講座では、量子化学計算についての概念的な理解と最先端の研究動向の概観を把握
することを目的としている。

【キーワード】

量子コンピュータ、高精度量子化学計算、計算化学


【講演のポイント】

量子化学計算についての背景知識が乏しい方でも、その概念を理解できるように、また詳しい方は数
式を使った理解ができるように心がけます。量子コンピュータによる量子化学計算について、正しい
未来予想ができるように様々な事例を紹介する予定です。

【習得できる知識】

・量子化学計算の概要、量子コンピュータの用途、量子コンピュータによる量子化学計算


【プログラム】

1.    量子化学計算とは何か
2.    量子化学計算が量子コンピュータの自然な応用先なのはなぜか
3.    事例紹介@ 静的分極率のための量子化学計算アルゴリズム
4.    事例紹介A 量子回路分割手法を用いた半導体材料の量子化学計算
5.    最先端の事例紹介

【質疑応答】

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第3部  NEC の量子インスパイアド技術 Vector Annealing を用いた材料開発


【講演主旨】

 新材料のレシピ探索における、機械学習技術と量子アニーリング技術を適用した逆解析手法につい
て、現在でもすぐに活用できる量子インスパイアド技術を用いた事例をベースに紹介する。
 直接解法とブラックボックス最適化手法の二種類の手法について、その特徴と使い分け方などを説
明し、また、NECの量子インスパイアド技術である、VectorAnnealingの機能紹介と本事例への適用ポ
イントも解説する。

【キーワード】

量子アニーリング技術、材料探索、MI


【講演のポイント】

MIの新材料レシピ探索における、逆解析手法の一つとして、量子アニーリング技術を活用した手法が
理解できる。
特に、目的関数をあらわに求める直接解法と、目的関数が不明なまま求めるブラックボックス最適化
手法の二種類の特徴や使い分けの解説を行う。


【習得できる知識】

・量子アニーリング技術の特徴と位置づけの理解

・MIの新材料レシピ探索における逆解析手法としての量子アニーリング技術の活用方法


【プログラム】

はじめに
1. 量子コンピューティング技術の発展
 1.1 NECの量子インスパイアド技術Vector Annealing の特長
2. VAを用いた材料開発支援技術
 2.1 VAを用いた新材料レシピ提案(直接解法)
 2.2 VAを用いた新材料レシピ提案(ブラックボックス最適化手法)
おわりに

【質疑応答】

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第4部 Quantum CAE:量子コンピュータと機械学習による科学の自動化


【講演主旨】

現在、講師の先生に最新のご講演主旨をご考案いただいております。完成次第、本ページを更新いた
します。

【プログラム】

現在、講師の先生に最新のご講演プログラムをご考案いただいております。完成次第、本ページを更
新いたします。

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