カリキュラム
講義の特⾊
YouTube等動画配信サービスを利⽤しながらチャットを活⽤した多⽅向に⾏われる討論を実現し、⽣配信授業による双⽅向の議論による理解促進とプログラミング能⼒の向上を図ります。
アーカイブによる再学習を常に可能とします。
① 講義科⽬（計46時間 フォローアップ授業含まず。別途オリエンテーション１時間を含む）
以下の内訳で講義とフォローアップ授業を⾏います
| No. | 内容 | 時間 | 回数 |
|---|---|---|---|
| 1 | 量⼦アニーリングの基礎 | 3時間 | 1回 |
| 2 | 量⼦アニーリングマシンのプログラミング手法 | 6時間 | 1回 |
| 3 | 具体的な数理モデリング事例 | 6時間 | 2回 |
| 4 | 量子アニーリングマシンの活用事例 | 6時間 | 2回 |
| 5 | 量⼦アニーリングを用いたブラックボックス最適化 | 6時間 | 2回 |
| 6 | 課題チャレンジによるフォローアップ授業 | 3時間 | 8回 |
② 演習科⽬（計26時間）
受講⽣同⼠によるグループワーク、企業理解のためのヒアリングミーティングを実施します。
オンラインによるコミュニティツールを利⽤して平均4-5⼈程度のグループで活動します。
⼤関教授のスーパーバイズを⾏い、進捗についても管理を⾏います。
また企業理解のためにハイブリッド形式のミーティングを2回実施します。
シラバス
| No. | 分類 | 科目名 | 授業時間数 |
|---|---|---|---|
| １ | 必修 | ガイダンス及び量子アニーリングの基礎 | ５ |
| 概要 | 量子ソリューション創出論の概要について紹介し、量子アニーリングマシンを利用する際のアカウント登録及びPythonによるプログラミング演習を実施する際に利用する環境整備。 1997年に提案された門脇・西森らの量子アニーリングの内容及びその実装を果たしたD-Wave Systems社の設立から経緯、その実機であるD-Waveマシンのできること、性能について歴史を織り交ぜながら紹介する。 |
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| 要件 |
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| No. | 分類 | 科目名 | 授業時間数 |
|---|---|---|---|
| ２ | 必修 | 量子アニーリングマシンのプログラミング手法 | ６ |
| 概要 | Pythonによるプログラミングの基本を同時に学びながら、dwave-ocean-sdkについてライブラリを導入し量子アニーリングマシンの使い方の基本を抑えていく。 基本的なQUBOを量子アニーリングマシンに投げる方法について、及びリバースアニーリング等実機を利用することで初めて実験できる現象についても紹介する。 |
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| 要件 |
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| No. | 分類 | 科目名 | 授業時間数 |
|---|---|---|---|
| ３ | 必修 | 具体的な数理モデリング事例 | １２ |
| 概要 | 最適化問題の代表的な問題について、QUBOへの変換及びプログラミングでの実現方法について紹介する。これにより実問題への量子アニーリングマシンの活用の基本を抑えることができる。 また、課題では自分のオリジナルの最適化問題を量子アニーリングマシンに投じる経験を積む。 |
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| 要件 |
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| No. | 分類 | 科目名 | 授業時間数 |
|---|---|---|---|
| ４ | 必修 | 量子アニーリングマシンの活用事例 | １２ |
| 概要 | これまでの研究活動において提案されてきたものの中で代表的な最適化問題について紹介し、そのエッセンス、重要なテクニックについて紹介する。半導体産業への応用を検討する。 | ||
| 要件 |
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| No. | 分類 | 科目名 | 授業時間数 |
|---|---|---|---|
| ５ | 自由選択 | 量子アニーリングを用いたブラックボックス最適化 | １２ |
| 概要 | コスト関数で必ずしも明示的に定式化できない問題に対して、データドリブンで最適化を実行する高度な手法について紹介する。半導体産業への応用を検討する。 | ||
| 要件 |
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| No. | 分類 | 科目名 | 授業時間数 |
|---|---|---|---|
| ６ | 必修 | 企業課題ヒアリング | ６ |
| 概要 | 誰に何を届けることで問題解決ができるか考え、限られた時間で深掘りし、考えを伝え切るための工夫を実践する。 半導体産業関連企業からの実際に入手できるデータやヒアリング内容から問題の切り口を探し、実際に量子コンピューティングを用いて解決に挑む。 技術選定に対し量子コンピューティングが適さない場合はなぜ適さないのか考察し最適な技術選定をする。 |
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| 要件 |
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| No. | 分類 | 科目名 | 授業時間数 |
|---|---|---|---|
| ７ | 必修 | 量子ソリューション開発 | ２０ |
| 概要 | 量子コンピューティング技術ありきではなく、クライアント理解・地域理解を踏まえたソリューション創出能力を育成する。 参加企業に関しては、課題解決はもとより、量子技術適用の際の具体的なユースケースを検討し、プレゼンテーション・アプリのデモを実施する。 地元地域での地元企業の問題に当事者意識を持ってソリューション提案を行うことで地元地域での就職・起業などに繋げる。 |
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| 要件 |
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令和８年度の日程及び実施方法
第1フェーズ：社会を知る・課題を知る
| 日時 | 科目名 | 実施方法 |
|---|---|---|
| ４月１５日（水） 18:00 | 1. 量子アニーリングと量子コンピュータの概要 なぜ今、量子なのか？ 社会を変える「最適化」という視点 |
オンライン |
| ４月２２日（水） 18:00 | 2. 参加企業からのヒアリングI 現場の最前線に立つ企業人の「本音」と「悩み」を聞く |
オンライン |
| ４月２９日（水） 18:00 | 3. 参加企業からのヒアリングII 異なる業種の課題を知り、社会の複雑さに触れる |
オンライン |
| ５月１３日（水） 18:00 | 4. 参加企業からのヒアリングIII 課題の背景にある社会構造やビジネスモデルを深掘りする |
オンライン |
| ５月２０日（水） 18:00 | 5. 受講者同士でのグループワークによる課題抽出 聞いた話を整理し、「私たちが解くべき問題」を定義する |
オンライン |
第2フェーズ：武器を手に入れる
| 日時 | 科目名 | 実施方法 |
|---|---|---|
| ６月３日（水） 18:00 | 6. 量子アニーリングの利用検討 その課題、本当に量子で解ける？ マッチングの見極め |
オンライン |
| ６月１０日（水） 18:00 | 7. 量子アニーリング手法の伝授（数分割問題） まずは触ってみよう：パズル感覚で学ぶ最適化の基礎 |
オンライン |
| ６月１７日（水） 18:00 | 8. 量子アニーリング手法の伝授（制約条件・グループ分け） ルールの記述法：「あれもこれも満たしたい」をどう書くか |
オンライン |
| ６月２４日（水） 18:00 | 9. 量子アニーリング手法の伝授（2次項の役割） 相性の数理：「あちらが立てばこちらが立たず」の解決法 |
オンライン |
| ７月１日（水） 18:00 | 10. 圧縮センシング・量子アニーリング手法の伝授（ブラックボックス最適化） 少ない情報から真実を見抜く：高度なデータ活用術 |
オンライン |
| ７月８日（水） 18:00 | 11. 量子コンピュータの利用法（グローバーアルゴリズム・ショアのアルゴリズム） ゲート型量子コンピュータの世界も少しだけ覗いてみる |
オンライン |
第3フェーズ：価値を創る・届ける
| 日時 | 科目名 | 実施方法 |
|---|---|---|
| ７月１５日（水） 18:00 | 12. ソリューション案の議論・FB I（フィードバック） アイデア出しと企業担当者への壁打ち：仮説検証 |
オンライン |
| ７月２２日（水） 18:00 | 13. ソリューション案の議論・FB II プロトタイプ作成と修正：技術的な実現性の検討 |
オンライン |
| ７月２９日（水） 18:00 | 14. ソリューション案の議論・FB III 最終調整：相手に伝わるプレゼンテーションへの昇華 |
オンライン |
| ８月５日（水） 18:00 | 15. 成果発表会 企業担当者を前にした最終プレゼン：君たちの案は社会を変えるか？ |
オンライン |
特徴
- Ｙｏｕｔｕｂｅ等の動画配信サービスによる講義を行います。講義内容はアーカイブ化され、いつでも視聴することが可能です。加えて、対面形式とオンラインの両方を活用したハイブリッドでの企画発表等を行います。
- 本プログラムは、厚生労働省の一般教育訓練講座の指定を受けており、受給資格を満たす者は、教育訓練給付金による経済支援を受けることができます。
- 修了者には、履修証明書に加えて、熊本大学オープンバッジを交付します。