Quantum annealing for you 

到達目標

量子コンピューティング技術に期待が高まり
多くの研究機関や企業がこぞって研究競争を繰り広げています
そんな時代にあるからこそ「触ってみたい」から始まり
「何ができるのか」を知り
「自分で考える」ところを目指します 
どこからでも受けられると言うことは
いろいろな場所にいる人との出会いが可能です
受講するにあたり思わぬ出会いと突発的なアイデアが
本講座で生み出されることを期待します
ただ技術を学ぶのではなく
一緒にそれを活かすためにはどうしたら良いか
考える場所として
受講を終えたら一緒に研究を始めることを目指します

Quantum annealing for you

Written by Masayuki OHZEKI
Sponsored by Q-LEAP Creative Subprogram
Special event series organized by Tohoku Forum for Creativity
Online lecture series 2021/05/11,18,25, 06/01, and 06/15 
Online training series 2021/06/05 and 12
Online Graduation test series 2021/06/29 and 2021/06/30

伝説の講義が帰ってくる！

 Quantum Computing for You

今度は量子ゲート方式だ！

2022年9月9日より開催！
2021年度量子アニーリングを利用した
組合せ最適化問題の解法に関する
ワークショップ・チュートリアルとして実施した
Quantum Annealing for You (QA4U)が今年もやってきます。
今回は量子アニーリングではなく、
量子コンピュータのゲート方式に挑戦します。
世界中で開発が進められる量子コンピュータを
自由自在に操るプログラミング技術を皆さんで学びましょう。
今回も「授業期間」「演習期間」「卒業試験期間」の3つの期間を設け、
全国の高校生・大学生・大学院生・高専生、
そして社会人の方に開かれた形で実施します。
とにかく量子コンピュータを触って何ができるのかを
みんなで考えていくイベントです。
いつでも気軽に質問ができるようにしておりますので
皆さんぜひ挑戦してみましょう。

イベントWebページ

東北大学 研究推進・支援機構 知の創出センター

詳細Webページ

QC4U Webページ

量子未来社会ビジョンの実現に向けて

 量子アニーリングソリューションコンテスト開催

優勝はD-Wave Systems訪問！Advantageを見学！

量子アニーリングを使ってできそうな社会の変革を引き起こすアイデア
身近な人を救うことのできるソリューションの提案を募りました
2021年12月18日に無事開催を終え受賞作品が決定しました

量子未来社会ビジョンにて受賞作品が紹介


内閣府が策定した量子未来社会ビジョンに関する 資料内で
コンテストの受賞作品のいくつかが紹介されました

イベント関連YouTube

2021.11.04 オンライン説明会リアルタイム配信
（YouTube Live: https://youtu.be/ZrgKwEcvUrs）
2021.12.10 全員でエントリー動画を見よう！
（YouTube Live: https://youtu.be/LX-MTxUf7jg）

アプリ紹介Webページ

T-QARD410 Phosaiq
Colorful Groupinq
mognea 量子コンピュータを使った世界初のもぐらたたき
Qool Consulting  Q-Fit
QuantumPredator Everify -EVeryone EVeryday EVerywhere-

イベントWebページ

東北大学 研究推進・支援機構 知の創出センター

受賞作品

第1位 D–Wave Systems社賞  
 TEAM :  T–QARD–410
TITLE :  Phosaiq – フォトモザイクアート
 第2位 D–Wave Systems社賞  
 TEAM :  Q–traffic
TITLE :  量子アニーリングを用いた世界交通制御の革命を起こす Q–Traffic Technology
第3位 東北大学賞  
 TEAM :  QA4U Team06
TITLE :  OrderMade – Suggest the best papers for you !
仙台市賞  
 TEAM :  Colorful
TITLE :  Groupinq×地方創生×東北大学 仙台から元気を発信！
京セラ賞  
 TEAM :  Qool Consulting
TITLE :  Q–Fit: コンビニシフト問題
シグマアイ賞  
 TEAM :  Bestri
TITLE :  Bestri – Best Trip Route
住友商事賞  
 TEAM :  QuantumPredator
TITLE :  EVerify ~EVeryone EVeryday EVerywhere~

はじめに

 講義内容

第1回 量子アニーリングマシンを操る

1-1. プログラミング環境の準備
1-2. 量子アニーリングマシンのアカウント登録
1-3. 量子アニーリングマシンとは？
1-4. 量子アニーリングマシンを見よう
1-5. 量子アニーリングマシンに計算をさせよう
1-6. 量子アニーリングシミュレータOpenJijを利用しよう

第2回 量子アニーリングマシンでどんな問題が解けるのか

2-1. 荷物分割問題 
2-2. 様々な応用事例を見てみよう
2-3. 全ては二次関数の心を持つこと
2-4. 罰金法で制約条件を課す
2-5. ポートフォリオ最適化問題

第3回 量子アニーリングマシンをもっと知る 

3-1. 添え字が2つでも大丈夫ですか？
3-2.グループ分けの最適化問題

第4回 量子アニーリングマシンでできること

4-1. ボルツマン機械学習への利用
4-2. 渋滞解消の最適化問題

第5回 量子アニーリングと機械学習

5-1. ブラックボックス最適化

イベントWebページ

東北大学 研究推進・支援機構 知の創出センター

メディア紹介

DG-LAB HAUS

講義

2021.05.11 第1回オンラインリアルタイム配信
（YouTube Live: https://youtu.be/iY2Mkj7-hA8）
2021.05.18 第2回オンラインリアルタイム配信
（YouTube Live: https://youtu.be/jb51295Fep8）
2021.05.25 第3回オンラインリアルタイム配信
（YouTube Live: https://youtu.be/bJxlFl0GevY） 
2021.06.01 （追加公演）第4回オンラインリアルタイム配信
（YouTube Live: https://youtu.be/aNhEpwm89O8） 
2021.06.15 （追加公演）第5回オンラインリアルタイム配信
（YouTube Live:https://youtu.be/7pZB2L7I6EI）
  

演習 

2021.06.05 第1回オンラインリアルタイム配信
（YouTube Live: https://youtu.be/ttvxCv0U8Ys）
2021.06.12 第2回オンラインリアルタイム配信
（YouTube Live: https://youtu.be/_oQMwseuIhY）
 

卒業試験

2021.06.29 前半Group01-20オンラインリアルタイム配信
（YouTube Live:https://youtu.be/lC_lNYuxo2c）
2021.06.30 前半Group21-41オンラインリアルタイム配信
（YouTube Live:https://youtu.be/3mWC8MZAVbc）

作品集

 国際会議Qubits21にて出展

QA4Uから出たアプリケーションたち

2021/10/05-07に開催されたD-Wave Systems社が主催する Qubits21に
QA4Uで制作されたいくつかのアプリケーションについて
日本時間 10/6 11:00-11:30に発表されます
発表時間に制限があったため
全てのアプリケーションを紹介することができませんでした
そこでここに全てのプレゼンテーション動画を掲載します 
全体動画
(YouTube Link: https://youtu.be/eRLJqiLWxoU)
Bestri
(YouTube Link: https://youtu.be/6C6SN56NhuE)
Hirau
(YouTube Link: https://youtu.be/slJbCiDAjSU)
Relief Pitcher Best Combination
(YouTube Link: https://youtu.be/ZrHq3CbSxc8)
 
YouBoard
(YouTube Link: https://youtu.be/OxXlQxRqw3o)
OrderMade
(YouTube Link: https://youtu.be/VS62NjsN8_Q)
Qcats
(YouTube Link: https://youtu.be/6Yq9BeSsC7Y)
Qfit
(YouTube Link: https://youtu.be/nY-jW2JEax0)
Bed Schedule Optimization
(YouTube Link: https://youtu.be/ylffWBWGYJU)
Groupinq
(YouTube Link: https://youtu.be/Pu7qtRP5O2g) 
Qarent
(YouTube Link: https://youtu.be/AO-LA7DfhpI)
mognea-Whac-A-Mole game
(YouTube Link: https://youtu.be/A8iKEt37fB0)

 

プログラミング初心者の方へ

初めてのプログラミング

 プログラミング環境の導入

初心者の方々が最初につまづくのは、プログラミングをしたい！
と思ったときに一体何から始めたら良いのかということです
そこでプログラミングを行うためのプログラミング環境を導入します
今日ではご自身のPCに導入する必要は必ずしもなく
そこで生じる不都合を回避することができます
ある程度慣れてからご自身のPCでもプログラムを実行できるようにしましょう
代わりに利用するのが Google Colaboratoryです
右側のOpen in Colabのボタンを押して起動しましょう
 

解説コード

 

第1回・量子アニーリングマシンを操る

YouTube Live 2021/05/11 17:00-20:30実施

オンラインリアルタイム配信で学ぶ量子アニーリング
ちょっとプログラムの知識も必要ですから
恐る恐る新しい世界に飛び出して行きましょう
まずは量子アニーリングマシンのこと、それを動かす様子
そして自分の手で動かす手順を紐解いていきましょう

解説コード 

動作を確認しながらの場合はOpen in ColabからGoogle Collaboratoryで「コピーをドライブに保存」のうえ実行してください。

たくさんあった質疑応答の中から

エンべディングを手動にできませんか
EmbeddingComposite()は便利なのですが
実は比較的新しいものでこれを利用することで
D-Waveマシンの結果を包み隠してしまう側面があります
自分でEmbeddingを決めても良いですし
一度探してそれを何度も利用することもできます
しかもチェーンブレイクの後処理方法も自分で設計したり
指定することができます

noteで紹介されました!

久しぶりに大学の授業を受けてテンションが上がった：量子アニーリング(QA)の世界へようこそ

今回学んだことはいつまでも使える技術です
何がしたいのか、どうしたら良いのか
自分の考えをそのままコンピュータに手伝ってもらって
形にする作業がプログラミングです。
量子アニーリングマシンを操るプログラムも
最初は難しく感じるかもしれません。
でも一度書いてしまえば
そのままいつでも使える道具となります。

プログラムを変えるだけで自由自在

第2回・量子アニーリングマシンでどんな問題が解けるのか



YouTube Live 2021/05/18 17:00-21:00実施

量子アニーリングは様々な組合せ最適化問題を解くことができる
それではどんな問題を解いてみようか
その問題を作るには数式を利用した「定式化」が必要となってきます
様々に参考になる例を眺めて、自分たちが解きたい問題は何か
少しずつイメージして行きましょう

 

 

量子アニーリングマシンのオプション

これまでsampler.sample_qubo()を利用する際には
QUBO行列またはdict形式を利用して問題を投入するばかりでした
num_readsで答えを吐き出す回数を増やすことができる他にも
量子アニーリングマシンの新しい利用方法を実行することができます
スケジュール機能やポーズ機能、そしてリバースアニーリング機能です

noteで紹介されました！

世の中にある事象を丁寧に数式に落とし込め #QA4U

 

できることが少ない？
やることが少ない！

できることが少ないと人はその限界に目を向けてしまいがちです。
しかし人はその限界を前にして乗り越える努力と
その限界いっぱいまで性能を引き上げたり
その限界ギリギリでできることを最大限工夫をして見出すものです。
シンプルに考えて多様な問題に対応してみましょう。

第3回・量子アニーリングマシンをもっと知る

YouTube Live 2021/05/25 17:00-22:00実施

量子アニーリングマシンを操作していくと
いろいろなことに気づいていったかもしれません。
既存の手法と比べてどうなのだろうか。
もっと性能を引き上げるにはどうしたら良いのだろうか。
どう言った問題が苦手なのだろうか。得意なのだろうか。
そうした疑問に答えつつ、量子アニーリングマシンを操る名人になろう！
量子アニーリングは最適化問題を解く方法として提案され
そして期待され利用されてきました。
しかし実際には既存の手法でも十分な場合は多く
従来の計算機の性能で対応することが可能でした。
しかしやはり量子力学に従うデバイスであることから
サンプリングや量子シミュレーションなど
想定しない利用方法も広がり今日でも研究活動が活発に行われています。
量子アニーリングはまだまだこれから！

最適化だけではない
量子アニーリングの未来

第4回・量子アニーリングマシンでできること

YouTube Live 2021/06/01 17:00-24:00 実施

量子アニーリングマシンを活用してできることは実世界との接点を考えよう！
Volkswagenの交通渋滞の最適化問題やボルツマン機械学習の事例を学び、
最適化をする手前の工程、データを解析する営みを体感して
どんどん活用のチャンスを考えよう。

 

実応用例のバイブル Volkswagenの渋滞解消の最適化問題

今後自分たちの応用例を作るために
最も参考になるのが実応用例のバイブルでもある
Volkswagen社の提案した渋滞解消の最適化問題でしょう
量子アニーリングマシンに投げることを学んだところで
まだまだスタート地点の手前であることを
まざまざと見せつけてくれます
しかしこれを体感すると
ようやくスタート地点であり
地平線を見渡すことができるかと思います

 

まだまだ気になることがある！
知れば知るほど気になってくる！

できることがだんだん増えてくると
これもできるんじゃないか、あれもできるんじゃないか、
と想像が膨らんでいきます。
その想像を実現する力を身につける
それがこの講座の目標です！

第5回・量子アニーリングと機械学習

YouTube Live 2021/06/15 19:00-22:30 実施

QUBO行列を定式化さえすれば最適化ができる
もしも定式化ができなかったら？難しかったら？
入力に対して出力結果がある程度揃うのであれば
機械学習を利用して対応するQUBO行列を推定することができます
これを利用すれば量子アニーリングマシンで最適化もできる？！

ブラックボックス最適化

もしもコスト関数が定式化できないようなものだったら？
そんな時はコスト関数を機械学習で推定しながら解く方法があります！
量子アニーリングを利用するためにコスト関数を定式化しなければならない
それが非常に難しい場合でも
機械学習やベイズ推定、他の理論と組み合わせて
柔軟に対応することができます
アプローチの仕方を変えてみましょう

最適化を超えて
新たに真価を問う

演習編

YouTube Live 2021/06/05 13:00-24:50実施

みんなが考えた量子アニーリングマシンの活用法
最適化される未来、その先に待ち構えている問題
 乗り越えていこう！みんなの力で

 受講生からグラフィックレコードが提出されました！ 

qa4u_20210605all1.png QA4Uグラフィックレコードその１ qa4u_20210605all2.png QA4Uグラフィックレコードその２ qa4u_20210605all3.png QA4Uグラフィックレコードその３ qa4u_20210605all4.png QA4Uグラフィックレコードその４ qa4u_20210605all5.png QA4Uグラフィックレコードその５ qa4u_20210605all6.png QA4Uグラフィックレコードその６ qa4u_20210605all7.png QA4Uグラフィックレコードその７ qa4u_20210605all8.png QA4Uグラフィックレコードその８

YouTube Live 2021/06/12 13:00-24:10 実施

事前に出された課題に基づき
それぞれのグループが作業を開始
量子アニーリングマシンを利用したアプリ
サービス、はたまた基礎研究への気づき、新しいプロダクト
その途中経過をお届けします！

Qiitaにていくつかのプロダクト案について紹介しています

D-Wave量子アニーリングマシンでマインスイーパ解いてみた
量子アニーリング手法でプロ野球中継ぎ酷使問題を考える

noteでも紹介されています！

Pardotのアサイン最適化

 

技術が発展していく過程では困難や思わぬ壁が待ち構えている。
思ったよりも性能が出ない、思ったほどに使いやすくない。
でも逃げてばかりもダメだ。難しいことだとしても知恵を絞って
考え抜いた新しいアイデアは、きっと色褪せない未来を作っていけるはず。

量子アニーリングで描く
みんなの未来

卒業試験

YouTube Live 2021/06/29 17:00-22:00実施

最終的に何を作り上げるのか
量子アニーリングに選ばれしグループで
集った仲間とどれだけのものが作れることが分かったのか
それを披露します
受講者はそれぞれ様々なバックグラウンドを持ち
本来業務や学業の合間を縫って短い時間ながら
突き詰めていきました

YouTube Live 2021/06/30 17:00-22:00実施

量子アニーリングに限らず新しい技術は
技術だけでは前に進まない
その技術を使うべきところ使うメリット
相手にするお客さんや利用ユーザーを想定するところ
その全てを緻密に考えなければならない現実を理解する必要があります
集まったメンバーがそれぞれの個性を発揮して
その壁を乗り越えていきましょう
それができるメンバーであることを確認して先に進むために
この夢が終わらないように

 

発表グループ

  • Group: 量子コンピューティングで世界を明るくするチーム
    • 量子コンピューティングで課題解決をしていたら、VR空間に迷い込んだ話
  • Group: νBellQising
    • D-Wave 20μs Qooking
  • Group: 未定 
    • 論文経路探索(仮)
  • Group: ぐるぐる∞ 
    • セカンドオプティマイザーぐるぐる∞
  • Group: Qu-Beats 
    • Qu-Beats
  • Group: Ocha
    • Ocha
  • Group: お肉チーム 
    • 牛Optimizer
  • Group: Layouters 
    • Art for w|all
  • Group: 萩の月 
    • QBox
  • Group: Colorful 
    • Groupinq
  • Group: QUBO列車 
    • 窮膨電車はゴメン（仮）
  • Group: たいぱーず
    • You Board
  • Group: Q_smartTraffic 
    • Q_smartTraffic
  • Group: 未定 
    • 店長お助けくん
  • Group: プロ野球中継ぎ酷使問題
    • SUAREZ
  • Group: qbike
    • QAとWebサービスのブリッジを考えてみた
  • Group: Co
    • 一票の格差最小化
  • Group: Qarent
    • Qarent
  • Group 未定
    • 脱！"負"動産Ears席替え（仮）
  • Group: PlaKnots
    • QuaRail
  • Group: 目指せ！グループ分けの鉄板ツール（仮）
    • わけるん（仮）
  • Group: 未定
    • HIRAU
  • Group: Qool Consulting
    • Q Fit
  • Group: Bestri
    • Bestri
  • Group: アガペーズ
    • Quantum Pairing
  • Group: team とぷら(TOwn PLAner)
    • QUBO TOWN（QAによる最適な都市計画)
  • Group: 未定
    • 地中探査予測
技術が発展していく過程では困難や思わぬ壁が待ち構えている。
思ったよりも性能が出ない、思ったほどに使いやすくない。
でも逃げてばかりもダメだ。難しいことだとしても知恵を絞って
考え抜いた新しいアイデアは、きっと色褪せない未来を作っていけるはず。

量子アニーリングで描く
みんなの未来

参考資料

量子アニーリング活用事例紹介

T-Wave 量子アニーリング ナレッジベース へようこそ
量子アニーリング関連動画

TBA
量子アニーリング関連書籍

「量子アニーリングの基礎」：西森秀稔・大関真之共著（共立出版）

「量子コンピュータが人工知能を加速する」：西森秀稔・大関真之共著（日経BP）

「量子コンピュータが変える未来」：寺部雅能・大関真之共著（オーム社）

後援・協力

文部科学省Q-LEAP独創的サブプログラム
「実践的研究開発による全国的量子ネイティブの育成」

量子アニーリング研究開発センター
T-QARD

Web:  https://qard.is.tohoku.ac.jp/

量子コンピューティング共同研究講座
T-STARS

Web:   https://qcjoint.is.tohoku.ac.jp/

株式会社シグマアイ

 Web:  https://sigmailab.com/


株式会社Jij

Web:  https://www.j-ij.com/ja/ 


 

 
Quantum annealing for you

 
未来はすぐそこに
 

当該Webページは、Q-LEAPの研究機関である東北大学の大関真之が、広報等の一環で作成しました。掲載内容についての責任は大関が負うものであり、内容に関するお問い合わせは、mohzeki@tohoku.ac.jpまでお願い致します。

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