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【LIVE配信・WEBセミナー】

セミナー趣旨

★ChatGPTの隆盛からもうかがわれるように、自然言語処理および生成AIは多くの産業や市場で注目を集めており、様々なアプリケーションも並行して開発されており、今後は新規材料開発の場面でより一層の需要と注目を集めることが予想されております。
★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ります。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ます。

→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、最先端の研究動向を紹介いたします！

■注目ポイント
★機能性材料開発における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とは！？
★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！
★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量子インスパイアド技術を用いた事例をベースに紹介！

セミナープログラム

【第1講】 材料開発における自然言語の活用
【時間】 10:45-12:00

【講師】三井化学株式会社／信州大学／大阪大学／MISTEM 合同会社　DX推進本部 DX企画管理部 / 工学部 特任教授 / 基礎工学研究科招聘教授 / 代表　博士（工学）　向田　志保　氏

【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。

【第2講】 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
【時間】 13:00-14:15

【講師】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

【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。

【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①　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②　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】

【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

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

【時間】 14:25-15:25

【講師】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

【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。

【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】

【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

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

【時間】 15:35-16:50

【講師】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

【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。

セミナー講師

第1部　 三井化学株式会社／信州大学／大阪大学／MISTEM 合同会社　 DX推進本部 DX企画管理部 / 工学部 特任教授 / 基礎工学研究科招聘教授 / 代表　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

セミナー受講料

【1名の場合】60,500円(税込、テキスト費用を含む)
  2名以上は一人につき、16,500円が加算されます。