無題のイベント
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2021-09-04
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2021-09-04
All day
2021-09-15
九州大学（オンライン開催）
テーマ
DX（デジタル・トランスフォーメーション）とORの貢献
/nc2021f/2-2/
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2021-09-24
開催日時： 2021年 9月24日（金）16:00～
開催場所： オンライン（Zoom）
テーマ： 直交道路網を有する矩形領域内における通過流動量の分布 －最短経路での任意回数の右左折のある一般化－
講師： 鵜飼 孝盛氏（防衛大学校）
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2021-09-24
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2021-09-27
日時：2021年9月27日（月）14時〜18時
会場：Zoom によるオンライン開催
講演 1：黒木祐子 氏（東京大学）
「限られた観測に基づく組合せ最適腕識別問題」
講演 2：伊藤健洋 氏（東北大学）
「組合せ遷移への招待」
参加費用：無料
参加資格：自由 (会員/非会員不問)。学生の方のご参加も歓迎いたします。
参加方法：以下のフォームから参加登録していただきますと、ZOOM接続先情報をメールにて自動返信いたします。
参加登録フォーム：https://forms.gle/zXZgLYDB6yypQ6in6
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研究部会 最適化手法とアルゴリズム (SOMA)
http://trout.math.cst.nihon-u.ac.jp/~ito.m/soma/index.html
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2021-09-29
2部会合同研究会 2021年9月29日（水）9:30-12:40 @zoom開催
・「ヘルスケアのOR」研究部会 第8回
・「動的決定モデルとその応用」研究部会 第11回
タイムテーブル：
開会のことば(9:30-9:40)
小林久志先生(プリンストン大), "BDI（出生-死亡-移住）過程を使った、感染病の確率的モデル及び、モデルパラメータの最尤推定法"(9:40-10:30)
休憩(10:30-10:40)
堀口正之先生(神奈川大), "がん検診プログラムの評価と部分観測マルコフ決定過程（POMDP）" (10:40-11:30)
休憩(11:30-11:40)
片山佳代子先生(群馬大), "イノベーション理論に基づく観察学習による子宮頸がん予防教育の効果"(11:40-12:30)
閉会のことば(12:30-12:40)
#9:00からzoom内にホストがいるようにしております.
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2021-09-30
１．日時：2021年9月30日(木) 16:00-18:00
２．開催方法:Zoomでのオンライン開催
３．タイムテーブル
(1) 川畑 史郎 氏（産業技術総合研究所 新原理コンピューティング研究センター）
題目：超伝導量子アニーリングマシンのハードウェア開発
概要：量子アニーリングとは、組合せ最適化問題の近似解を量子力学的重ね合わせを利用して求める発見法的手法である。2011年にカナダのベンチャー企業D-Wave Systems社が超伝導量子ビットを集積化した超伝導量子アニーリングマシンを商用化して以来、量子アニーリングマシンのビジネス利用に向けた研究開発が著しく進展してきた。さらに、アメリカ・ヨーロッパ・日本において、超伝導量子アニーリングマシンハードウェア開発に関する大型国家プロジェクトが進められている。本講演においては、量子アニーリングの基礎から超伝導量子アニーリングマシンの最先研究開発動向まで、できるだけ平易に解説を行う。また、我々は日本で初めて超伝導量子アニーリングマシンの開発に成功した[1]。そこで、我々のハードウェア開発についても紹介を行う。
[1] “独自のアーキテクチャを用いた超伝導量子アニーリングマシンを実現” https://www.aist.go.jp/aist_j/new_research/2021/nr20210706/nr20210706.html
(2) 宮原 和大 氏（日本電信電話株式会社 コンピュータ＆データサイエンス研究所）
題目：光を用いて組み合わせ最適化問題を解く光イジングマシンLASOLV
概要：LASOLVとは、NTTが開発している光を用いて組合せ最適化問題のような難問を解く計算機である。現在広く普及しているデジタルコンピュータは、多くの選択肢の中から最適解を導き出す、いわゆる組み合わせ最適化問題が不得手であることが知られている。しかしながら、組み合わせ最適化問題として解くことができるシステムやネットワークの最適化や効率化は、現代社会のネットワーク構造の拡大によりさらなる高速な処理が求められるようになってきている。これに対して、光イジングマシンLASOLVは、0またはπの位相のみをとる特殊なレーザである光パラメトリック発振器を用いて組み合わせ最適化問題を高速に解くことができる。本講演においては、LASOLVの大まかな動作原理から、LASOLVを用いた組み合わせ最適化問題の解の導出、今後の展望について紹介を行う。