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November 30, 2017

量子コンピュータ、いずれID-POSへ!

初の国産量子コンピューター 計算能力の体験サイト公開
・NHK:11/27
・スーパーコンピューターをはるかにしのぐ性能が期待される次世代のコンピューター、「量子コンピューター」の初の国産機の計算能力を体験できるインターネット上のサイトが公開され、国内外の研究者らから多数のアクセスが続いています。
・NTTや国立情報学研究所などが開発した初の国産量子コンピューターは、光の粒などの量子と呼ばれる、極めて小さな物質の世界で起きる物理現象を応用した次世代のコンピューターで、「組み合わせ最適化問題」という特定の問題で、スーパーコンピューターの100倍の計算処理能力があるということです。
・公開されたサイトに利用者登録をすると、10の600乗以上という宇宙空間に存在するとされる観測可能な原子の数よりも多い組み合わせがある問題を、瞬時にとく計算能力を実際に試せるということです。
「量子コンピューターはくらしを変える?」(くらし☆解説)

量子ニューラルネットワークをクラウドで体験
~量子を用いた新しい計算機が使えます~

・情報・システム研究機構 国立情報学研究所:
・内閣府 総合科学技術・イノベーション会議が主導する革新的研究開発推進プログラム(ImPACT)の 山本喜久プログラム・マネージャーの研究開発プログラムの一環として、日本電信電話株式会社(東京 都千代田区、代表取締役社長 鵜浦博夫 以下、NTT) NTT 物性科学基礎研究所 量子光制御研究グル ープの武居弘樹 上席特別研究員、本庄利守 主任研究員らのグループ、情報・システム研究機構 国立 情報学研究所(東京都千代田区、所長 喜連川優 以下、NII)情報学プリンシプル研究系の河原林健 一 教授、加古敏 特任准教授らのグループ、および東京大学 (東京都文京区、総長 五神真) 生産技術 研究所 合原一幸 教授、神山 恭平 特任助教らのグループは、光の量子的な性質を用いた新しい計算 機「量子ニューラルネットワーク(QNN)」をクラウド上で体験できるシステムを開発し、2017 年 11 月 27 日より公開いたします。
・山本喜久 ImPACT プログラム・マネージャーのコメント:
・今回、日本から公開されるニューラルネットワーク型 2000 ビット、400 万結合マシンは、世界最大規模の量子コンピュータであり、これまでの限界を 30 倍以上拡大した2000 ビットまでの組み合わせ最適化問題が解けます。

QNNcloud:体験できます!
・線形重ね合わせ状態を取りうる量子ニューロン。それらを相互にシナプス結合する量子測定フィードバック回路。これらを基本要素とし相転移臨界現象を利用して問題の解を探索するニューラルネットワーク型量子計算。QNNcloudはこの計算機「量子ニューラルネットワーク(QNN)」を体験できるクラウドサービスです。光学実験装置の調整という専門的技術無しで実際の装置による計算を体験でき、またその量子力学的動作をモデル化した量子シミュレータよって動作原理を理解できます。これによって、アカデミアからのユーザにはQNNの動作原理と性能の検証機会を、インダストリーからのユーザには実社会の問題に対するアルゴリズム開発の機会を提供していきます。現在は、最大2000要素の大規模な組み合わせ最適化問題について、全ての要素間に結合があるような難しい問題についてQNN計算装置上で解くことができます。

PI研のコメント(facebook):
・11/27、NHKが興味深い記事を配信しました。「初の国産量子コンピューター 計算能力の体験サイト公開」とのタイトルです。情報・システム研究機構 国立情報学研究所のHPで詳細を確認すると、内閣府、NTT、東京大学、スタンフォード大学などがかかわっているプロジェクトであり、この11/27から「光の量子的な性質を用いた新しい計算 機「量子ニューラルネットワーク(QNN)」をクラウド上で体験できる」というものです。早速、QNNcloudにアクセスして、ID、パスワードを設定し、体感してみましたが、光輝くまばゆい世界が無数の線と光でつながっている図が表れ、びっくりです。山本喜久 ImPACT プログラム・マネージャーによれば、「今回、日本から公開されるニューラルネットワーク型 2000 ビット、400 万結合マシンは、世界最大規模の量子コンピュータであり、これまでの限界を 30 倍以上拡大した2000 ビットまでの組み合わせ最適化問題が解けます。」とのことですので、今、使っている64ビットのパソコンとはけた違い、しかも、量子、光を使った原理で動いているとのことで、創造もできない世界といえます。すでに量子コンピュータはgoogl等が公開していますが、今回のQNNは超低温ではなく、常温で動いているとのことで、作りが根本的に違うとのことです。現在、様々なAIをID-POS分析に試していますが、ID-POS分析の根幹は数100万人の顧客と数10万件の商品との「組み合わせ最適化問題」といえ、このプロジェクトと全く目的が一緒といえます。どう、このQNNをID-POSに活用できるか、創造もつきませんが、まずは、体験して、いろいろ考えてみたいと思います。現在、この関連の様々な記事、小論を読んでいますが、残念ながら商業への応用に言及したものがないといえ、是非、このQNNを商業にも適用して欲しいと思いますし、何とか、活用できればと思います。

続きは、・・:https://twitter.com/PurchaseTW

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November 30, 2017 |

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