200325量子コンピュータの拓く未来
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東京大手町のfinolabでのイベント4Fに登壇した内容。 https://finolab.tokyo/jp/events/4f/
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- 3. いちばんやさしい量子コンピューターの 教本 人気講師が教える世界が注目す る最新テクノロジー 「いちばんやさしい 教本」シリーズ 単行本（ソフトカバー）: 192ページ 出版社: インプレス (2019/5/20) とりあえず量子コンピュータの概要を掴 んで、計算原理などを概念的に理解し、 簡単なコードまで書いてみるという入門 ・初心者編。 https://www.amazon.co.jp/%E3%81%84%E3%81%A1%E3%81%B0%E3% 82%93%E3%82%84%E3%81%95%E3%81%97%E3%81%84%E9%87%8 F%E5%AD%90%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E 3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%81%AE%E6%95%99%E6% 9C%AC-%E4%BA%BA%E6%B0%97%E8%AC%9B%E5%B8%AB%E3%8 1%8C%E6%95%99%E3%81%88%E3%82%8B%E4%B8%96%E7%95%8 C%E3%81%8C%E6%B3%A8%E7%9B%AE%E3%81%99%E3%82%8B% E6%9C%80%E6%96%B0%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8E%E3% 83%AD%E3%82%B8%E3%83%BC-%E3%80%8C%E3%81%84%E3%81 %A1%E3%81%B0%E3%82%93%E3%82%84%E3%81%95%E3%81%97 %E3%81%84%E6%95%99%E6%9C%AC%E3%80%8D%E3%82%B7%E3 %83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA-%E6%B9%8A%E9%9B%84%E4% B8%80%E9%83%8E/dp/4295006076/ref=tmm_pap_swatch_0?_encoding= UTF8&qid=1576046996&sr=8-6 みんなの量子コンピュータ 単行本（ソフトカバー）: 256ページ 出版社: 翔泳社 (2020/1/24) 大学１年生など大学の教養課程の教科 書むけ。線形代数を導入して、数学から 量子コンピュータをもう一歩理解する。 https://www.amazon.co.jp/%E3%81%BF%E3%82%93%E3%81%AA%E3% 81%AE%E9%87%8F%E5%AD%90%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83% 94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF-Chris-Bernhard/dp/47981635 70/ref=sr_1_4?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E 3%83%8A&keywords=%E9%87%8F%E5%AD%90%E3%82%B3%E3%83 %B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF&qid=157604 6996&sr=8-4
- 4. 企業名 MDR株式会社 所在地 東京都千代田区丸の内3-1-1-B2F ABC Ground（地下鉄有楽町・日比谷駅徒歩1分） 設立 2008年 資本金 1億3,000万円（資本準備金94,986,050円） 事業内容 量子コンピュータ開発、ソフトウェア、ミドルウェア、ハードウェア 重点技術 量子機械学習、組合せ最適化、量子シミュレーション、暗号 4 企業概要
- 5. ハード ライブラリ ミドル・ クラウド 分野特化アプリケーション フレームワー ク オープンソース 5 超電導 光量子 イオン トラップ スパコン SDKを中心にアプリケーションプラットフォームで頑張る ビジネスモデル アプリ 機械学習フレームワーク マーケティング・製造 日本 北米 欧州 ユーザー グループ
- 7. 7
- 8. Finding Hadamard Matrices by a Quantum Annealing Machine ● Andriyan Bayu Suksmono & ● Yuichiro Minato https://www.nature.com/articles/s41598-019-50473-w 8 https://www.nature.com/collections/ecehgdfcba TOP100で8位
- 9. ビット（粒子） ビット（波） ビット（波） ビット（粒子） 17 粒子としてのビットと波を任意に切り替えて計算のできる新しい計算機。 量子コンピュータとは？
- 15. 量子アニーリングのハードウェア 15 ジョセフソン結合 １つのリング rf-SQUID(radio frequency SQUID) 動作温度：0.015K 消費電力：25Kw アニーリングタイム： 20μs http://www.dwavesys.com/tutorials/background-reading-series/introduction-d-wave-quantum-hardware 無冷媒希釈冷凍機 Oxford Instruments Triton 400 Cryofree DR 引用元 ：https://en.wikipe dia.org/wiki/Flux_ qubit Nb 4レイヤー Nb/AlOx/Nb レイヤー TiPt レジスタレイヤー プラズマCVDで平坦化された SiO2 誘電レイ ヤー http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/15/082102697/ D-waveについて
- 17. 17 2020年は各社 Microsoft Aws https://www.ibm.com/blogs/research/2019/0 9/quantum-computation-center/ IBM 使える 53 イオント ラップ 性能ほどほどだ がバラエティ豊 か イオントラップ寄り。ハネ ウェルだのみ。 イオントラップ イオントラップ 超電導ゲート 超電導ゲート 超電導アニーリング イオントラップ
- 22. １、NISQ時代：量子と既存コンピュータのハイブリッドの近年タイプ 市場規模：2500-5500億円(20-50億ドル)程度 / 100-300量子ビット程度 / 2020年- ２、量子超越時代：量子コンピュータがスパコンを超えて性能を伸ばす中間期 市場規模：2兆7000-5兆5000億円(250-500億ドル)程度 / 1000-10000量子ビット程度 / 2024年- ３、汎用マシン時代：量子コンピュータが完成し市場を爆発的に拡大する時期 市場規模：50兆-93兆円(4500-8500億ドル)程度 / 10000量子ビット以上 2050年前後 22 今後市場規模が爆発的な伸びになると予想される 段階的な技術発展とともにアプリケーション市場規模が爆発的に増大。 全世界で汎用型量子ゲート方式の NISQ時代を制する競争 を繰り広げられている。
- 23. How a quantum computer could break 2048-bit RSA encryption in 8 hours A new study shows that quantum technology will catch up with today’s encryption standards much sooner than expected. That should worry anybody who needs to store data securely for 25 years or so. https://www.technologyreview.com/s/613596/how-a-quantum-computer-could-break-2048-bit-rsa-encryption-in-8-hours/?utm_cam paign=site_visitor.unpaid.engagement&utm_source=twitter&utm_medium=social_share&utm_content=2019-06-12
- 25. 対策は耐量子コンピュータ暗号など import numpy as np # parameters n = 230 #次元数 q = 2053 #法とする素数 A = np.random.randint(q, size=(n, n)) #nとqから生成される格子の基底 alpha = 8.0 #誤差に関するパラメータ def randint_from_gaussian(size): sigma = alpha/np.sqrt(2*np.pi) x = np.random.normal(0, sigma, size) #標準正規乱数 return np.rint(x) print('n = ',n,', q = ',q,', alpha = ',alpha,'nA = ',A,'nn') すでに対策や製品が出始めている段階。量子コンピュータに耐 性のある暗号。 https://qiita.com/YuichiroMinato/items/0aa3e599a649a2b91f4e
- 33. 今後の展望 33
- 35. Tensorflow Quantum TN拡張ニューラルネットワークの基本的な考え方は、ネットワークの1つ以上のレイヤーをTNレイヤーに置き換 えることです。 TNレイヤーは、元のレイヤーの圧縮バージョンと考えることができ、圧縮の可能性が高い高密度 で接続性の高いレイヤーで効果が期待できます。 TNレイヤーを使用した結果、1,048,576個の完全に接続され た重み行列の重みを、テンソルネットワークの2 *（32 * 32 * 2）= 4,096パラメーターに置き換えました。他のレイ ヤーを考慮した後でも、元の1,053,697と比較して、モデルの合計サイズは9,217個のパラメーターになります。 https://blog.tensorflow.org/2020/02/speeding-up-neural-networks-using-tensornetwork-in-keras.html
- 38. 38Source: 1) Corporate website; 2) industryweek; 3) zdnet 新型マシン・イオントラップ ソフトウェアの要請に合わせた新しいマシンの登場。