イノベーションコスト高騰化人工知能がもたらす「研究開発」の再発明／MIT Technology Review（David Rotman 2019年04月26日）

- 4月 27, 2019

イノベーションコスト高騰化人工知能がもたらす「研究開発」の再発明
この数十年、研究開発の分野において、一定の成果を挙げるために必要とされる研究者の数やコストは増加する一方だ。…MIT Technology Review（David Rotman 2019年04月26日）

https://www.technologyreview.jp/s/127331/ai-is-reinventing-the-way-we-invent/

光の波と、音の波の違い

- 6月 21, 2019

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第1回量子ソフトウェアシンポジウム「量子技術と量子ソフトウェアの未来」に参加させていただきました。

- 7月 24, 2022

2022年7月14日（木）東京大学小柴ホールにて開催された、東京大学理学系研究科量子ソフトウェア寄付講座、『第1回量子ソフトウェアシンポジウム「量子技術と量子ソフトウェアの未来」』に参加させていただきました。東京大学理学系研究科量子ソフトウェア寄付講座では、量子コンピュータと、情報圧縮に役立つテンソルネットワークや情報抽出を行うサンプリング手法などの組み合わせによる新しい量子機械学習手法や量子アプリケーションの開発、大規模シミュレーションによる量子コンピュータの背後に潜む物理の理解、最先端知見の獲得を通じ、社会実装における課題の解決、および、量子ネイティブな専門人材育成を目的とした活動を行っています。（ホームページより）大久保毅氏 (東京大学大学院理学系研究科)の司会のもと、会場80名、オンライライン参加200名で、以下の講義が行われました。 1、藤堂眞治氏 (東京大学大学院理学系研究科) 「量子コンピューティング × テンソルネットワーク」 2、竹内繁樹氏 (京都大学大学院工学研究科) 「光量子センシングの現状と展望」 3、湊雄一郎氏 (blueqat株式会社) 「次世代AI半導体量子コンピュータへの挑戦」 4、上田正仁氏 (東京大学大学院理学系研究科) 「知の物理学研究センターの目指すところ」 5、パネルディスカッション上記4名に加え、遠山美樹氏 (NEC 日本電気株式会社量子コンピューティング事業統括部)の5名による、ディスカッション。写真はパネルディスカッションの様子。左から、モデレータの藤堂眞治氏（東京大学）、上田正仁氏（東京大学）、竹内繁樹氏（京都大学）、遠山美樹氏（NEC）、湊雄一郎氏（blueqat）。遠山美樹氏（NEC）の説明の様子。スクリーンを使い、量子コンピュータの応用現場の説明いただきました。 NECでは、量子コンピュータをすでに商業に活用している。複数の条件のもとでの計算は、現行のコンピュータと比べ、量子コンピュータの方が格段に早いため、将来的に時間的コストを大きく削減できる可能性があるとのこと。各講義では、質疑応答の時間も用意されていて、それぞれの講師が参加者（オンライン含め）の疑問点をわかりやすく説明されていました。筆者も生意気ながら最後に少し質問させていただきました。親切にお答えいただいたblueqa...

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世界初！！GSアライアンス株式会社が白色LED用のグラフェン量子ドット複合体材料を開発

- 3月 17, 2021

GSアライアンス株式会社(Green Science Alliance Co., Ltd.：環境、エネルギー分野の最先端材料、技術を研究開発する化学会社／本社：兵庫県川西市)はこれまで各種の量子ドット、量子ドット複合材料を研究開発、事業化してきました。この度、同社の岩林弘久研究員と森良平博士(工学)は、同社で合成しているグラフェン系量子ドット、炭素系量子ドットを元にシリカ複合材料を作り、440 - 470nmの青色を発光するLEDの上にこの材料を担持することにより、白色LEDが作れることを明らかにしました。炭素系量子ドット、グラフェン量子ドットのシリカ系無機材料との複合体を用いた白色LED用材料としては世界初です。青色発光LED(左) 青色発光LEDに今回開発した量子ドット複合材料を担持したもの(右) 従来の白色LED(左)と今回開発した量子ドットLED(右)の比較概念図可視光の中で赤(RED)、緑(GREEN)、青(BLUE)の三色の光は光の三原色とよばれます。人工的に白色光を得るためには、三原色のすべてを含む幅広い発光スペクトルをもつか、または赤、緑、青の三原色に対応する複数のLED(でそれぞれ発光する材料)を組み合わせることが必要となってきます。しかしながら、現在の大多数の白色LEDにおいては、三色を用いることはコストの観点からもあまりなく、窒化ガリウム(GaN)などの青色LEDと、補色の黄色蛍光体の組み合わせが最も多く用いられています。既存の白色LED用蛍光体や黄色蛍光体の代表的なものとしてYAG系と呼ばれる(Y,Gd)3(Al,Ga)5O12：Ce3+や(Ba,Sr,Ca)2SiO4：Eu2+が挙げられます。また最近は窒化物、酸窒化物及び硫化物などの蛍光体もあります。一方でこれらの半導体系の蛍光体は、その材料組成に依存した一定の決まった波長しか発光せず、発光波長の微調整が難しいという課題もあります。この点量子ドットは、可視スペクトルのほとんどすべての色に光を変換することが可能です。量子ドットの合成時において組成の違い、量子ドットサイズの違いをつけて、発光色を調整することができることが最大の利点です。また現行使用されているYAG系材料などの蛍光体材料はミクロンサイズなので、光散乱が課題でもありますが、量子ドットは10nm以...

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数式がでてこない、異色の数学本が登場！　数式なしだと、こんなにもわかりやすかった！　例題を解かずに基本を理解したい！　そんな文系の人にもオススメ。／株式会社学研ホールディングス

- 2月 27, 2020

「最初にこの本を読んでいれば、学生時代の数学の授業は、もっと有意義なものになったのに……」と思わずにはいられない数学本が登場！株式会社学研ホールディングス（東京・品川／代表取締役社長：宮原博昭）のグループ会社、株式会社学研プラス（東京・品川／代表取締役社長：碇秀行）は、1月23日（木）に『図解数学の世界　理論を知ると面白いほどよくわかる！』（矢沢サイエンスオフィス・編著）を発売いたしました。 ■数式を解かずに、数学の基本を理解する！「数学が嫌いになったのは、意味や用途がわからないまま、いきなり数式を解かされたからだ」という文系読者のために、“数式なし”の数学の本が登場しました。幾何学から、円周率、三角関数、素数、関数、微分、積分、ベクトル、スカラー、確率、統計まで、かつて習った数学の基礎ともいえる項目を、歴史や興味深い事例を織り交ぜながら、縦書きの文章でやさしく説明しています。数式や例題を解くことがないので、流れを止められたり、つまずくこともなく、面白い物語を読むように、一気に数学の基本が理解できます。 ▲数学の歴史の始まりである「幾何学」は、なぜ生まれたのか？　天文学者のユークリッドが幾何学の大系を構築してまとめた『原論』は、数学の歴史上もっとも重要な書となり、いまも読むことができます。 ■「微分」なんて必要ない人こそ楽しめる解説！たとえば、「微分」。理解できていなくても実生活で何の問題もない、という人も多いでしょう。でも、一応理屈くらいは知っておきたいという人のために、ジェットコースターと高速道路のジャンクションを例に説明。普段目にするものに、なるほどと思う形で「微分」が使われていることがわかります。また「素数」の解説では、13年ないし１７年ごとに大量発生するセミ（蝉）を取り上げて、自然の摂理と進化のしくみが生み出した見事な生存戦略を紹介。さらに、コンピューターのパスワードに使われている「ＲＳＡ暗号システム」のしくみを知れば、素数の可能性と面白さがわかり、多くの数学者が素数に夢中になるのにも納得できます。 ▲数学者が好きな「素数」。北アメリカのある種のセミは、13年ないし17年間も地中に棲む。昆虫としては例外的に長寿命なのだが、もちろん理由があります。 ■18万部超えの人気...

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【岡山大学】量子センサ型バイオ分析チップデバイスの開発に成功

- 5月 14, 2022

岡山大学と大阪公立大学、量子科学技術研究開発機構、名古屋大学、新潟大学、京都大学の共同研究成果です！ 2022（令和4）年 5月 12日国立大学法人岡山大学 https://www.okayama-u.ac.jp/ ＜発表のポイント＞高い設計精度でナノダイヤモンド量子センサの信号を検出可能なガラスチップデバイスを開発しました。細胞や組織・線虫など様々な生体試料がデバイス内で分析可能になりました。流路チップ・臓器チップなど様々なバイオ分析デバイスへの応用が期待されます。 ◆概要　国立大学法人岡山大学（本部：岡山市北区、学長：槇野博史）学術研究院自然科学学域の藤原正澄研究教授、ゾウヤジュアン助教、同大学院自然科学研究科の押味佳裕大学院生らのグループは、大阪公立大学の手木芳男客員教授、松原勤准教授、吉里勝利特任教授、中台枝里子教授、仕幸英治教授、量子科学技術研究開発機構（量研）の西村勇姿博士研究員、量研／名古屋大学の湯川博プロジェクトディレクター／特任教授、馬場嘉信所長／教授、京都大学の小松直樹教授、新潟大学の井筒ゆみ教授らのグループと共同で、ナノダイヤモンド量子センサの利用に適したバイオ分析チップデバイスを開発し、細胞や組織切片・線虫など様々な生体試料において、量子センサ信号を設計通りに再現性良く検出することに成功しました。　本研究成果は、2022年5月1日、「 Lab on a Chip 」にオンライン先行版が掲載されました。　ナノダイヤモンド量子センサは近年最も注目されている超高感度バイオセンシング技術の一つです。本研究によって、量子センサを利用したバイオ分析チップデバイスの仕様を確実に設計・予測した上でデバイスを作製することが可能となりました。マルチウェルプレートや流路チップ・臓器チップなどのチップデバイスで量子センサが利用可能となると期待されます。ノッチ構造アンテナとデバイス特性研究のイメージ図 ◆藤原正澄研究教授と押味佳裕大学院生からひとこと　この研究は商学部から転身してきた押味さんに手始めとして数値計算から始めてもらったのがきっかけです。ここまでデバイスの設計精度が高められるとは考えてもいませんでした。（藤原）　商学部出身の私を受け入れていただ...

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量子コンピュータ：仏スタートアップ Pasqal（パスカル）社 2023年までに1,000量子ビットのQPU完成に向け地位を強化

- 7月 21, 2021

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キャップジェミニの最新調査結果：製造オペレーションへのAI採用ではヨーロッパがリード／キャップジェミ二（2020年1月17日）

- 1月 18, 2020

ヨーロッパの製造企業の半数以上がAIユースケースを実装－ USのAI採用率28％、中国11％に対して、ヨーロッパのフロントランナーであるドイツではメーカーの69％がAIを採用【2019年12月12日・パリ発】キャップジェミニ・リサーチ・インスティテュートは、新たにリリースした調査レポートで、製造業における人工知能（AI）の実装に関しては、「ヨーロッパ市場がリードしている」ことに注目しています。ヨーロッパのトップグローバルメーカーの51％は、少なくとも1つのAIユースケースを製造オペレーションに実装しています。また今回の調査では、オペレーションにおける22のAIユースケースを分析した結果、製造企業がAIジャーニーを開始するためには、3つのユースケース、すなわち「インテリジェントメンテナンス」、「製品品質管理」、「需要計画」のユースケースにフォーカスすることが可能であることが判明しました。今回のレポート、『Scaling AI in manufacturing operations: A p ractitione rs’ perspective （製造オペレーションにおけるAIスケーリング：実務者的視点から）』では、インダストリアルマニュファクチャリング、自動車、消費財、航空宇宙および防衛産業の4つの製造セグメントごとにグローバル企業75社を選出し、AI実装の分析を行いました。その結果、製造業において、運用コスト削減、生産性向上、品質向上の点で、AIが非常に大きなポテンシャルを持っていることが判明しました。今回の調査によれば、製造オペレーションへのAI展開に関し、ドイツ（69％）、フランス（47％）、イギリス（33％）のトップグローバルメーカーがフロントランナーに該当しています。最新レポート（英語）は http://ow.ly/6dQC50xPKoo をご覧ください。本レポートのキーポイントは、次のとおりです。現在、AIが活用され、オペレーションのバリューチェーン全体で差を生み出している大手企業は、さまざまな製造オペレーションでAIを活用して大きな利益を得ています。たとえば、食品会社のDanone（*1）は、需要変動の予測に機械学習を使用することにより、予測誤差を20％、ロストセールスを30％削減することに成功...

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