レポート:TensorFlow Quantum が実現する「量子・古典ハイブリッド機械学習モデル」とは?

2022年4月20日

AI・量子計算技術研究会主催

 AI・量子計算技術研究会では、人工知能と量子コンピュータをテーマにした最新技術動向について調査研究を行い、情報発信を行っています。

 今回は量子古典ハイブリッド機械学習のためのライブラリである「TensorFlow Quantum(TFQ)
」をテーマに、Google Cloud Japanより、中井悦司氏を講師にお招きし、「量子・古典ハイブリッド機械学習モデル」の考え方、それを実現する TensorFlow Quantum の役割などをご紹介いただきました。

 はじめに、量子コンピュータのしくみとして、量子回路のことから、高速性・優位性について説明し、その後TensorFlow Quantumについて、デモを用いながら、わかりやすく解説いただきました。

 聴講者からは、「モヤモヤしていた量子コンピュータの優位性に関しての感触を掴む事が出来た」、「量子機械学習のメリット、デメリット、展望がわかりやすく簡潔にご紹介いただけた」など、好評の声をいただきました。

概要

日 時 2022年 4月14日(木)15:00~16:30
会 場 オンライン(zoomウェビナー予定)
対 象 SAJ会員・一般
参 加 13社/17名

プログラム

15:00~15:05 開会挨拶(5分)

15:05~16:30

TensorFlow Quantum が実現する「量子・古典ハイブリッド機械学習モデル」とは?

講師:中井 悦司 氏
(Google Cloud Japan Solutions Architect)

講演概要:

TensorFlow Quantum は、量子コンピューターを活用した「量子機械学習」を実現するためのフレームワークです。Google が開発を進める量子コンピューターの概要から始まり、量子回路とニューラルネットワークを組み合わせた「量子・古典ハイブリッド機械学習モデル」の考え方、それを実現する TensorFlow Quantum の役割などをご紹介いただきました。

講師略歴

中井 悦司 氏
Google Cloud Japan Solutions Architect
2016 年より、Google Cloud の Solutions Architect として、Google Cloud ユーザーの技術支援と技術情報の発信を中心に活動しています。主な著書は、「[改訂新版]IT エンジニアのための機械学習理論入門」「TensorFlow とKeras で動かしながら学ぶディープラーニングの仕組み」など。
竹原主査によるご挨拶
中井氏ご講演の様子
量子×機械学習に関する説明
TFQによるデモの様子

お問い合わせ

一般社団法人ソフトウェア協会(SAJ)
事務局 若生 お問い合わせフォーム
E-mail:gyoumu1@saj.or.jp

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