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人材育成プログラムの案内
SEMINAR
学びのスタイルが進化しました
基礎的な講義はアーカイブ動画で学習。期間中いつでも視聴可能です。修了者にはMoodle上でデジタルバッジが発行され、学習の証となります。
第一線で活躍する講師陣が、最新の研究トピックやより高度な応用内容について解説します。座学だけでなくオフラインで交流もできる実機見学も予定しています。
受講生、卒業生、講師が参加できるWEBコミュニティを利用可能です。技術的な質問や情報共有、参加者同士の積極的な交流の場として活用いただけます。
受講前後のアンケートでは、「体系的理解」以上の層や、実践レベルに到達した層が大きく増加しました。
最新の研究動向や応用事例について講師陣が解説します。
座学だけでなく、国産第3号量子コンピュータ(参考記事)の見学や、実際に操作・利用できる機会も提供予定です。
第1回 5月29日(金) 15:00-17:00
量子コンピューティングの最新動向
講師:藤井 啓祐 先生
第2回 6月19日(金) 15:10-16:40
量子機械学習の最近の話(予定)
講師:御手洗 光祐 先生
第3回 7月3日(金) 15:10-16:40
超伝導量子ビット、その他の量子ビット、制御装置、制御技術
講師:根来 誠 先生
第4回 7月10日(金) 15:10-16:40
量子クラウドの基礎
講師:束野 仁政 先生/根来 誠 先生
第5回 7月24日(金) 13:30-16:40
純国産量子コンピュータの実機見学会【ハイブリッド(対面・オンライン)開催】
講師:根来 誠 先生/束野 仁政 先生/宮地 孝輔先生
第6回 8月7日(金) 15:10-16:40
量子コンピューティングの金融への応用
講師:宮本 幸一 先生
第7回 8月28日(金) 15:00-17:00
量子コンピュータの化学への応用
講師:水上 渉 先生
第8回 9月4日(金) 15:00-17:00
量子エラー抑制法の近年の発展
講師:箱嶋 秀昭 先生
量子システムソフトウェアに関する講義について:
今年度より量子システムソフトウェアエンジニア養成コースも別プログラムで開講いたします。ご関心のある方は、こちらの専用案内をご覧ください。
9月後半から1月頃まで実施。
テーマごとに分かれ、論文実装や検証に取り組みます。
担当:山岡 悠
Codex(クラウド接続型)やQwen3.8(ローカル型)を用いて、自分の持つデータを参照させた量子アルゴリズムの作成に取り組んでもらいます。本テーマでは参加者内で何を実装するかを決め、QiskitやPennyLaneなどの量子コンピュータのシミュレーターライブラリを用いて、ローカルデータを使った量子アルゴリズムの実装を目標にします。まずグループ参加者で相談しながら、ローカル参照型LLMの環境構築に取り組んでもらいます。既にChatGPT等のサービスを利用している方はCodex等のクラウド型LLMを、そうでない方はQwenなど無料で利用可能なローカルLLMを用いることを想定しています。自分の持つデータを量子コンピュータで処理させてみるとどうなるか、を体験してもらいます。
担当:森 俊夫
阪大の量子実機を使って何かやってみたいと思います。例えば阪大クラウドチームの宮永さんが作成しているoqtopus-experimentsを使って量子回路で量子実験を行ったり、量子機械学習をやってみたりするなど、参加者がやりたいことを実機を使って取り組みます。
担当:宮本 幸一
モンテカルロ積分の量子アルゴリズムにおいては、確率分布を振幅に埋め込んだ量子状態を生成する必要があります。本グループワークでは、以下の論文で提案されたフーリエ級数展開に基づく手法を利用し、正規分布を埋め込んだ状態の生成回路をQulacsで実装します。余裕があれば、皆様の業務・研究に関連する分布を自由に挙げていただき、その埋め込みにも挑戦します。
Moosa, et al. “Linear-depth quantum circuits for loading Fourier approximations of arbitrary functions.” Quantum Science and Technology (2023)
[arXiv: 2302.03888]
担当:吉田 悠一郎
阪大の量子コンピュータを使って量子化学計算を実行してみましょう。量子コンピュータを使う量子化学計算の基礎事項を理解し、計算を設計し、実際に計算を実行し、計算データの中身を理解することを本テーマの目標とします。大学の教養課程レベルの化学の知識があることを前提とします。量子化学計算あるいは第一原理計算の実行経験があると取り組みやすいです。また、コーディングの経験が少しでもあることが望ましいです。
※状況次第で量子コンピュータ実機ではなくシミュレータのみの利用になる場合もありますので、あらかじめご了承ください。
担当:箱嶋 秀昭
近年の量子デバイスでは、個々のゲートは高い平均忠実度を示す一方、それらを組み合わせた大規模回路の性能が、構成要素の誤り率から予測した値を大きく下回る例が報告されています。IonQ Forteでは、direct randomized benchmarkingから構成した単純な独立脱分極モデルが、大規模応用回路の実効誤り率をおよそ半分に見積もり、予測と実験の差は回路の種類にも依存しました。本グループワークでは、複数の実機で再現実験を行い、説明できない誤差が実機ごとにどのように違うかを調べることを目的とします。
担当:濵村 一航(NVIDIA)
2024年度は大規模回路シミュレーションをテーマにqDRIFTとRQRAC、2025年度は量子機械学習をテーマにYOMO、Quantum Transformerを調査・研究しました。
本年はAIを利用することに軸足を置きたいと思っています。AIを用いた量子アルゴリズム(例えばGQE)を作ったり、回路の合成やキャリブレーションを考えていきましょう。具体的なテーマは固定していません。参加者でやりたいことを議論して進めていきましょう。
担当:束野 仁政
従来のコンピュータ・システムには、DoS攻撃やSQLインジェクションといった典型的な攻撃手法が存在し、セキュリティ上のリスクとなっているため、様々な対策が考案されています。将来的には、量子コンピュータ・システムも攻撃対象になる可能性があり、すでにこの分野の研究が始まっています。
本グループワークでは、参加者それぞれが興味を持った関連論文を読み、その内容をお互いに紹介していただきます。さらに、実機を用いて「論文の攻撃手法がどの程度有効か」を検証してみます。対策や改善のアイデアまで議論できたら素晴らしいです。昨年度はグループワークの成果を発展させて論文化し、国際会議にアクセプトされたケースもありました。
初回は、束野が量子コンピュータ・システムのセキュリティに関する導入を行います。なお、本グループワークでは量子計算の基礎を理解し、Pythonによる量子プログラミングを自力で行えることを前提としています。
担当:平 和也
量子ソフトウェア勉強会前半の講義パートについて、十分に理解できなかったところを皆さんで出し合い、復習をしつつ理解を深めましょう。メンバー間でのディスカッションをはじめ、Web上の資料や生成AIなどを活用しながら、理解を促す補助教材のようなものを作り上げていくことができればと考えています。
Corporate Entry
※詳しい申し込み手順や注意事項はページ下部をご確認ください。
Student Entry
将来の量子人材育成のため、学生は無料で受講可能です。
※選考があります。成績優秀者は後半グループワークへインターンや学生開発支援員(謝金あり)として参加可能です。
「学生 専用申込フォーム」リンクより、Googleフォームにて必要事項を入力し送信してください。
お問い合わせ:大阪大学 量子情報・量子生命研究センター 企画室
大阪大学
文部科学省委託事業光・量子飛躍フラッグシッププログラム(Q-LEAP)量子情報処理(量子AI)
「知的量子設計による量子ソフトウェア研究開発と応用」
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社