T-QARD Harbor

               

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T-QARD Harborは東北大学量子アプリケーション研究開発センター学生チーム「T-QARD Crews」が運営する、 数理情報統計、量子情報、最適化、機械学習分野の情報を提供するWebサイトです                

活動報告

学会発表: 日本物理学会2024年春季大会

森田 圭祐

T-QARDメンバーが日本物理学会2024年春季大会 (オンライン) で発表を行いました。

  • 西山颯大 (2024/3/18, 口頭)「一般の活性化関数を持つ全結合2層ニューラルネットワークの記憶容量」
  • 森田圭祐 (2024/3/18, 口頭)「Factorization Machinesを用いたベイズ最適化の性能評価」

学会発表: APS March Meeting 2024

森田 圭祐

T-QARDメンバーがAPS March Meeting 2024 (アメリカ合衆国ミネソタ州ミネアポリス) で発表を行いました。

  • 岡田朋久 (2024/3/6, Oral) “Acceleration in optimization using bayesian optimization for broad permutation space”
  • 平間草太 (2024/3/8, Oral) “The Efficient Exact Solution for Binary Quadratic Programming Problems by Quantum Annealing”

学会発表: 第2回量子アニーリング研究会

森田 圭祐

T-QARDメンバーが第2回量子アニーリング研究会 (TKPガーデンシティPREMIUM田町) で発表を行いました。

  • 會田裕樹 (2024/2/20, 口頭)「量子アニーリングを用いたライドシェアリングサービスの最適化」
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解説記事

バッチサイズが大きいとなぜ汎化性能が下がるのか？

鹿内 怜央

深層学習では計算効率を高めるために大規模バッチ学習（LB）が盛んに使われますが、経験的に「テスト精度が下がる」という問題が知られています。本記事では、その原因を「損失関数の谷の形状」という観点から探り、数値実験を通してLBが鋭い谷に、小規模バッチ（SB）が平坦な谷に収束しやすいことを示します。さらに、両者の利点を活かすために提案された「ウォームスタート」の効果を紹介し、汎化性能をめぐる新たな理解と今後の課題について考察します。

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量子アニーリングで車のCO2排出量を削減しよう！

鹿内 怜央

渋滞を解消するような交通信号機の最適化は、ドライバーのストレス軽減やCO2削減量の削減という点において重要です。現在の日本では、定周期制御と交通感応制御という2つの方法を併用しています。交通感応制御ではリアルタイムに交通情報を取得し信号の状態を決定するため、高速な計算が求められており、量子アニーリングの活用が期待されています。量子アニーリングを活用したR. Shikanai らの先行研究では、曖昧なパラメタが存在し、モデル予測制御も導入されていません。本研究ではそのような曖昧なパラメータを除去し、モデル予測制御を組み込んだイジングモデルを提案します。

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実践記事

共通テストをD-Waveマシンで解こう!

鹿内 怜央

現在の大学入試共通テストでは、マーク式問題が採用されています。記述式問題を取り入れることも検討されましたが、採点方法等の理由で取り下げられたことは記憶に新しいと思います。マーク式問題のデメリットは、分からない問題でも一定の確率で正解になってしまうことです。裏を返せば、問題文を見ることなく正解することも可能だということです。本記事では、D-Waveマシンを使って問題文を見ることなく共通テストを解いてみせましょう。

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