Research and Education

研究教育活動


研究活動

出版論文・招待講演・学会登壇などなど
  • 2020
    1. Inequality for local energy of Ising models with quenched randomness and its application
      • Manaka Okuyama and Masayuki Ohzeki
      • under review
    2. Probing the Universality of Topological Defect Formation in a Quantum Annealer: Kibble-Zurek Mechanism and Beyond
      • Yuki Bando, Yuki Susa, Hiroki Oshiyama, Naokazu Shibata, Masayuki Ohzeki, Fernando Javier Gomez-Ruiz, Adolfo del Campo, Daniel A. Lidar, Sei Suzuki and Hidetoshi Nishimori
      • under review
    3. A simple relation between frustration and transition points in diluted spin glasses
      • Ryoji Miyazaki, Yuta Kudo, Masayuki Ohzeki, Kazuyuki Tanaka
      • under review
    4. Breaking limitation of quantum annealer in solving optimization problems under constraints
      • Masayuki Ohzeki
      • Scientific Reports, 10, 3126 (2020)
    5. Restored interlaced volumetric imaging increases image quality and scanning speed during intravital imaging in living mice
      • Maina Sogabe, Masayuki Ohzeki, Koji Fujimoto, Atsuko Sehara-Fujisawa, and Satoshi Nishimura
      • Journal of Biophotonics, e201960204 (2020)
    6. Fair Sampling by Simulated Annealing on Quantum Annealer
      • Masayuki Yamamoto, Masayuki Ohzeki, Kazuyuki Tanaka
      • J. Phys. Soc. Jpn. 89, 025002 (2020) [2 Pages]
    7. Sparse Modeling in Quantum Many-Body Problems
      • Junya Otsuki, Masayuki Ohzeki, Hiroshi Shinaoka, and Kazuyoshi Yoshimi
      • J. Phys. Soc. Jpn. 89, 012001 (2020) [24 Pages]
  • 2019
    1. Control of automated guided vehicles without collision by quantum annealer and digital devices
      • Masayuki Ohzeki, Akira Miki, Masamichi J. Miyama, Masayoshi Terabe
      • Front. Comput. Sci., 19 (2019)
      • arXiv:1812.01532
    2. Efficient partition of integer optimization problems with one-hot encoding
      • Shuntaro Okada, Masayuki Ohzeki and Shinichiro Taguchi
      • Scientific Reports volume 9, 13036 (2019)
    3. Item Listing Optimization for E-Commerce Websites Based on Diversity
      • Naoki Nishimura, Kotaro Tanahashi, Koji Suganuma, Masamichi J. Miyama and Masayuki Ohzeki
      • Front. Comput. Sci., 16 (2019)
    4. Message passing of Quantum Annealing with Non-stoquastic Hamiltonian
      • Masayuki Ohzeki
      • J. Phys. Soc. Jpn. 88, 061005 (2019)
    5. Experimental and Theoretical Study of Thermodynamic Effects in a Quantum Annealer
      • Tadashi Kadowaki and Masayuki Ohzeki
      • J. Phys. Soc. Jpn. 88, 061008 (2019)
    6. Openclbased design of an fpga accelerator for quantum annealing simulation,
      • Hasitha Muthumala Waidyasooriya, Masanori Hariyama, Masamichi J. Miyama, and Masayuki Ohzeki
      • J. Supercomput. Vol. 75, Article ID: 5019 (2019)
    7. Difference between Quantum Annealing by Imaginary-Time and Real-Time Schrödinger Equations of Grover’s Search
      • Shuntaro Okada, Masayuki Ohzeki and Kazuyuki Tanaka
      • J. Phys. Soc. Jpn. 88, 024803 (2019)
      • arXiv:1801.06297
    8. Dynamics of Order Parameters of Non-stoquastic Hamiltonians in the Adaptive Quantum Monte Carlo Method
      • Shunta Arai, Masayuki Ohzeki, Kazuyuki Tanaka
      • Phys. Rev. E 99, 032120 (2019)
      • arXiv:1810.09943
    9. Improving solutions by embedding larger subproblems in a D-Wave quantum annealer
      • Shuntaro Okada and Masayuki Ohzeki and Masayoshi Terabe and Shinichiro Taguchi
      • Scientific Reports, Vol.9, Article ID.2098 (2019)
      • arXiv:1901.00924
    10. Phase Diagrams of One-Dimensional Ising and XY Models with Fully Connected Ferromagnetic and Anti-Ferromagnetic Quantum Fluctuations
      • Shuntaro Okada, Masayuki Ohzeki, and Kazuyuki Tanaka
      • J. Phys. Soc. Jpn. 88, 024802 (2019)
  • 2018
    1. Distributions of steady states in a network of degenerate optical parametric oscillators in solving combinatorial optimization problems
      • Ryoji Miyazaki and Masayuki Ohzeki
      • Phys. Rev. A 98, 053839 (2018)
      • arxiv:1808.10643
    2. Optimization of neural networks via finite-value quantum fluctuations
      • Masayuki Ohzeki, Shuntaro Okada, Masayoshi Terabe, and Shinichiro Taguchi, 
      • Scientific reports, 8 (2018) 9950
      • arXiv:1807.00414
    3. Momentum-Space Renormalization Group Transformation in Bayesian Image Modeling by Gaussian Graphical Model
      • Kazuyuki Tanaka,  Masamichi Nakamura, Shun Kataoka, Masayuki Ohzeki, and Muneki Yasuda
      • appear in JPSJ
      • arxiv:1804.00727 
    4. Comment on "Energy-time uncertainty relation for driven quantum systems" and "Quantum Speed Limit for Non-Markovian Dynamics”
      • M. Okuyama, R. Takahashi and M. Ohzeki
      • J. Phys. A: Math. and Theor. 51 (2018) 318001
      • arXiv:1802.00995
    5. Overcomplete compact representation of two-particle Green's functions, 
      1. Hiroshi Shinaoka, Junya Otsuki, Kristjan Haule, Markus Wallerberger, Emanuel Gull, Kazuyoshi Yoshimi, and Masayuki Ohzeki, 
      2. Phys. Rev. B 97, 205111 (2018) 
      3. arXiv:1803.01916
    6. Statistical-mechanical analysis of compressed sensing for Hamiltonian estimation of Ising spin glass,
      • Chako Takahashi, Masayuki Ohzeki, Shuntaro Okada, Masayoshi Terabe, Shinichiro Taguchi and Kazuyuki Tanaka, 
      • J. Phys. Soc. Jpn. 87 (2018) 074001
      • arXiv:1803.02081
    7. Deep Neural Network Detects Quantum Phase Transition
      • Shunta Arai, Masayuki Ohzeki, Kazuyuki Tanaka,
      • J. Phys. Soc. Jpn. 87, 033001 (2018)
      • arxiv:1712.00371
    8. Quantum Speed Limit is Not Quantum
      • Manaka Okuyama and Masayuki Ohzeki
      • Phys. Rev. Lett. 120, (2018) 070402
      • arxiv:1710.03498
  • 2017
    1. An extension of estimation of critical points in ground state for random spin systems
      • Masayuki Ohzeki, Yuta Kudo, and Kazuyuki Tanaka
      • J. Phys. Soc. Jpn. 87, (2018) 015001
      • arxiv:1711.03271
    2. Compressing quantum Monte Carlo data through the lens of analytical continuation
      • Hiroshi Shinaoka, Junya Otsuki, Masayuki Ohzeki, and Kazuyoshi Yoshimi
      • Phys. Rev. B 96, (2017) 035147
      • arxiv:1702.03054
    3. Sparse modeling approach to analytical continuation of quantum Monte Carlo data
      • Junya Otsuki, Masayuki Ohzeki, Hiroshi Shinaoka, and Kazuyoshi Yoshimi
      • Phys. Rev. E 95 (2017) 061302(R)
      • arxiv:1702.03056
    4. Energy landscape analysis of neuroimaging data
      • Takahiro Ezaki, Takamitsu Watanabe, Masayuki Ohzeki, and Naoki Masada
      • Phil. Trans. R. Soc. A, 375 20160287 (2017)
      • arxiv:1611.05137
    5. Quantum Monte Carlo simulation of a particular class of non-stoquastic Hamiltonians in quantum annealing
      • Masayuki Ohzeki
      • Scientific Reports, (2017) 41186
      • arXiv:1612.04785
      • 東北大学プレスリリース
      • EE Times Japan、日経テクノロジーオンライン
  • 2016
    1. “Magic Mirror in Physics”
      • Masayuki Ohzeki
      • JPSJ News Comments 13, 14 (2016)
    2. Statistical mechanical models of the integer factorization problem
      • Chihiro H. Nakajima and Masayuki Ohzeki
      • J. Phys. Soc. Jpn. 86, (2016) 014001
      • arXiv:1605.01310
    3. Conflict between fastest relaxation of a Markov process and detailed balance condition
      • Kazutaka Takahashi and Masayuki Ohzeki
      • Physical Review E 93 (2016) 012129
      • arXiv:1509.08212
  • 2015
    1. Langevin dynamics neglecting detailed balance condition
      • Masayuki Ohzeki and Akihisa Ichiki
      • Physical Review E, Vol. 92 (2015) 012105
      • arXiv:cond-mat/1307.0434
    2. Full-order fluctuation-dissipation relation for a class of nonequilibrium steady states
      • Akihisa Ichiki and Masayuki Ohzeki
      • Phys. Rev. E 91, 062105 (2015)
      • arXiv:cond-mat/1503.04504
    3. L1-regularized Boltzmann machine learning by majorizer minimization
      • Masayuki Ohzeki
      • J. Phys. Soc. Jpn. 84, 054801 (2015)
      • arxiv:cond-mat/1503.03132
    4. Inverse Renormalization Group Transformation in Bayesian Image Segmentations
      • Kazuyuki Tanaka, Shun Kataoka, Muneki Yasuda and Masayuki Ohzeki
      • J. Phys. Soc. Jpn. 84, 045001 (2015)
      • arXiv:cs.CV/1501.00834
    5. Statistical-mechanical analysis on pre-training and fine tuning in deep learning
      • Masayuki Ohzeki
      • J. Phys. Soc. Jpn., 84, 034003 (2015)
      • arXiv.stat.ML/1501.04413
    6. High-precision phase diagram of spin glasses from duality analysis with real-space renormalization and graph polynomials
      • Masayuki Ohzeki and Jesper Lykke Jacobsen
      • J. Phys. A: Math. Theor. 48 095001 (2015)
      • arXiv:cond-mat/1410.0166
      • Selected as IOP select
    7. Detection of cheating by decimation algorithm
      • Shogo Yamanaka, Masayuki Ohzeki, and Aurelien Decelle
      • J. Phys. Soc. Jpn. 84, 024801 (2015)
      • arXiv:stat.ml/1410.3596
      • 新聞報道:2015/01/16付け朝日新聞34面社会2にて
      • デジタル版(人工知能でカンニングを発見 京大などがプログラム開発)
      • 2015/1/19 TBSテレビ 【あさチャン!】
      • <あさチャン!朝刊チェック>「人工知能使いカンニングを発見」
      • 京都大学広報(機械学習によるカンニングの検出技術の開発)
      • 人民日報:2015年1月21日
      • 人民網日本語版(日本の専門家、カンニングを発見するプログラムを開発)
      • 人民網中国語版(日本专家利用人工智能开发新程序 使作弊无处可逃)
      • 中国新聞網(日本专家利用人工智能开发新程序 使作弊无处可逃)
      • 私塾界(人工知能でカンニングを発見 京大などのグループ)
      • 財経新聞:2015年1月25日(京大、機械学習によってカンニングを自動的に検出する技術を開発)
      • リセマム(機械学習の手法でカンニングを自動的に検出…京都大の研究成果)
      • 2015年1月のTop 20 most downloaded papersの中で3番目になりました.
      • 2015/2/26発売ニュートンプレスNewton4月号Focusにて掲載.
      • 2015/3/27 NHK【おはよう日本】
      • <7時台ニュース>「衝撃のカンニングー背景は」
      • 2015/6/15発売太田出版ケトルにて研究成果報道
  • 2013
    1. Violation of detailed balance accelerates relaxation
      • Akihisa Ichiki and Masayuki Ohzeki
      • Phys. Rev. E 88, 020101(R) (2013)
      • arXiv:cond-mat/1306.6131 
    2. Nonequilibrium work relation in macroscopic system
      • Yuki Sughiyama and Masayuki Ohzeki
      • J. Stat. Mech. (2013) P04012
      • arXiv:cond-mat/1110.2088
    3. Measurement-Based Quantum Computation on Symmetry Breaking Thermal States
      • Keisuke Fujii, Yosifumi Nakata, Masayuki Ohzeki, and Mio Murao
      • Phys. Rev. Lett. 110, 120502 (2013)
      • Selected as Editor's Suggestion
      • arXiv:1209.1265
      • マイナビニュース
    4. Duality analysis and its application: bond percolation
      • Masayuki Ohzeki
      • Phys. Rev. E 87, 012137 (2013)
      • arXiv:1211.1521
  • 2012
    1. Fluctuation Theorems on Nishimori Line
      • Masayuki Ohzeki
      • Phys. Rev. E 86, 061110 (2012)
      • arXiv:1209.1871
    2. Duality analysis on random planar lattice
      • Masayuki Ohzeki, and Keisuke Fujii
      • Phys. Rev. E 86, 051121 (2012)
      • arXiv:1209.3500
    3. Error threshold estimations in surface code with loss of qubits
      • Masayuki Ohzeki
      • Phys. Rev. A 85, 060301(R) (2012).
      • arXiv:1202.2593
      • 京都大学プレスリリース、マイナビニュース、日経プレスリリース、UNN関西学生報道連盟)
    4. Strong Resilience of Topological Codes to Depolarization
      • Hector Bombin, Ruben S. Andrist, Masayuki Ohzeki, Helmut G. Katzgraber and Miguel Angel Martin-Delgado
      • Phys. Rev. X, 2 (2012) 021004
      • arXiv:1202.1852
      • Viewpoint (Physics 5, 50 (2012))
  • 2011
    1. Nonequilibrium work on spin glasses in transverse and random fields
      • Masayuki Ohzeki, Hitoshi Katsuda, and Hidetoshi Nishimori
      • J. Phys. Soc. Jpn. 80 (2011) 084002
      • arXiv:cond-mat/1104.0484
    2. Jarzynski equality for an energy-controlled system
      • Hitoshi Katsuda, and Masayuki Ohzeki
      • J. Phys. Soc. Jpn. 80 (2011) 045003
      • arXiv:cond-mat/1101.3826
    3. Universality in phase boundary slopes for spin glasses on self dual lattices
      • Masayuki Ohzeki, Creighton K. Thomas, Helmut G Katzgraber,
      • Hector Bombin, and Miguel Angel Martin-Delgado
      • J. Stat. Mech. (2011) P02004
      • arXiv:cond-mat/1009.6015
    4. Quantum annealing: An introduction and new developments
      • Masayuki Ohzeki, and Hidetoshi Nishimori
      • J Comp. and Theor. Nanoscience, 8. (2011) 963
      • arXiv:cond-mat/1006.1696
  • 2010
    1. Quantum Annealing with Jarzynski Equality
      • Masayuki Ohzeki
      • Phys. Rev. Lett. 105, 050401 (2010)
      • e-arXiv:quant-phys/1007.1277
    2. Nonequilibrium Relations for Spin Glasses with Gauge Symmetry
      • Masayuki Ohzeki, and Hidetoshi Nishimori
      • J. Phys. Soc. Jpn. 79 (2010) 084003.
      • e-arXiv:cond-mat/1004.2389
      • 科学新聞: 科学新聞2010年9月17日号
      • News and Comments: K. Hukushima: JPSJ Online—News and Comments [August 19, 2010].
  • 2009
    1. Accuracy threshold of topological color codes on the hexagonal and square-octagonal lattices
      • Masayuki Ohzeki
      • Phys. Rev. E 80 (2009) 011141
      • arXiv: cond-mat/0903.2102
      • Virtual Journal of Nanoscale Science & Technology, Vol. 20 (2009).
      • Virtual Journal of Quantum Information, Vol. 9 (2009).
    2. Analytical evidence for the absence of spin glass transition on self-dual lattices
      • Masayuki Ohzeki, and Hidetoshi Nishimori
      • J. Phys. A: Math. Theor. 42 (2009) 332001
      • arXiv: cond-mat/0905.3623
    3. Locations of multicritical points for spin glasses on regular lattices
      • Masayuki Ohzeki,
      • Phys. Rev. E 79, (2009) 021129
      • arXiv: cond-mat/0811.0464
  • 2008
    1. Multicritical points for the spin glass models on hierarchical lattices
      • Masayuki Ohzeki, Hidetoshi Nishimori and A. Nihat Berker,
      • Phys. Rev. E 77, (2008) 061116,
      • arXiv: cond-mat/0802.2760
  • 2007
    1. Multicritical Points of Potts Spin Glasses on the Triangular Lattice
      • Masayuki Ohzeki,
      • J. Phys. Soc. Jpn. 76, (2007) 114003 (OPEN ACCESS),
      • arXiv: cond-mat/0706.2052
  • 2006
    1. Internal energy of the Potts model on the triangular lattic with two- and three-body interactions
      • Masayuki Ohzeki and Hidetoshi Nishimori,
      • J. Phys. Soc. Jpn. 75, (2006) 114003 (OPEN ACCESS),
      • arXiv: cond-mat/0605688
    2. Location of the multicritical point of the Ising spin glass on the triangular and hexagonal lattices
      • Hidetoshi Nishimori and Masayuki Ohzeki,
      • J. Phys. Soc. Jpn. 75, (2006) 034004 (OPEN ACCESS),
      • arXiv: cond-mat/0601356

2020

Quantum annealing and its application

Masayuki Ohzeki, 

2019

Quantum annealing and its application

Masayuki Ohzeki, 17th RIEC International Workshop on Spintronics, Japan (Dec. 3-6, 2019)

Quantum annealing and machine learning - new direction of quantum annealing -

Masayuki Ohzeki, 
Workshop IV: Using Physical Insights for Machine Learning, Part of the Long Program Machine Learning for Physics and the Physics of Learning (18-22, Nov. 2019)

Quantum annealing and its application new generation of natural computing

Masayujki Ohzeki, 
The IEEE International 3D Systems Integration Conference (3DIC) 2019, Japan, (8-10 Oct. 2019)

Quantum annealing and its application to deep learning - new direction of quantum annealing -

Masayuki Ohzeki, Deep Learning and physics 2019, Kyoto (31 Oct.- 2. Nov. 2019)

Quantum annealing and its application new generation of natural computing

Masayuki Ohzeki, Frontiers in Mathematical Science Research Workshop ---Joint workshop with Tohoku University, Japan, China (27-29 Sep. 2019)

量子退火所代表的資訊科學的未來

大関 真之、台中舉辦「2019台日科技高峰論壇-數位創新與智慧製造」、Taiwan, (24-25 Sep. 2019)

Challenging Collaborations with T-QARD

Qubits 2019 Europe, Italy (Mar. 25- Mar. 27, 2019)

Optimization of Industrial Problems

Masayuki Ohzeki, SIAM Computational Science and Engineering conference, USA (Feb. 25- Mar. 1, 2019)

2018

T-QARD and DENSO: a great collaboration for optimization in factory

Masayuki Ohzeki
Qubits 2018 North America, USA, (September, 25-27, 2018)

Tohoku university Quantum Annealing Research and Development for creating new era

Masayuki Ohzeki
Canada-Japan Quantum computing conference, カナダ大使館 (July 31, 2018)

Generative adversarial network - new generation of image generation

ISMRM 28th Annual Meeting, Paris (June 16-21, 2018)

Quantum annealing and its application by an initiative from Tohoku University

Masayuki Ohzeki
International Conference on Nanoelectronics Strategy, Sendai (May 15, 2018)

2017

Sparse modeling - revolution on various measurements -

Masayuki Ohzeki
2017 Bilateral Workshop between Tohoku University and National Tsing Hua University, Taiwan (October 13-14, 2017)

Sparse modeling for quantum Monte-Carlo simulation

Masayuki Ohzeki
International Meeting on “High-Dimensional Data-Driven Science” (HD3-2017), Kyoto, Japan (September 10-13, 2017)

Quantum Annealing - a new paradigm for machine learning and computation

Masayuki Ohzeki
7th Summer School on Semiconductor/Superconducting Quantum
Coherence Effect and Quantum Information, Hotel LAFORET SHUZENJI, Shizuoka, Japan (August 27-29. 2017)

Machine learning for Beginners

Masayuki Ohzeki
APESS2017(Asia-Pacific-Euro Summer School on Smart Structures Technology), Kanagawa, Japan (July 27, 2017)

Sparse modeling: a revolution on various measurements

Masayuki Ohzeki
Data Science Summer School, Universität Göttingen, Germany (June, 10-21, 2017)

Sparse modeling for Quantum Monte-Carlo simulation

Masayuki Ohzeki
Machine learning and many body physics, Beijing, China (June, 28- July 07, 2017)

2016

Tutorial on Machine learning - toward deep learning from physics -

Masayuki Ohzeki
Fourth Workshop on Tensor Network States Algorithms and Applications, Hsinchu, Taiwan (December, 12-15, 2016)

Accelerated Langevin dynamics and its application to machine learning

Masayuki Ohzeki
Fourth Workshop on Tensor Network States Algorithms and Applications, Hsinchu, Taiwan (December, 12-15, 2016)

Statistical Mechanics of pre-training and fine tuning in deep learning

Masayuki Ohzeki
The 23rd International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2016), Kyoto, Japan (October, 16-20, 2016)

Accelerated Langevin dynamics and its application

Masayuki Ohzeki
Topics in Advanced Monte Carlo Methods, The Institute of Statistical Mathematics, Tokyo, Japan, (March, 09-10, 2016)

Accelerated Langevin dynamics and its application to machine learning

Masayuki Ohzeki
2016 Workshop on
Statistical Physics of Disordered Systems
and Its Applications (SPDSA2016)
- Statistical-Mechanical Informatics and Statistical Machine Learning Theory in Big Data Sciences -, Sendai, Japan, (January, 27-28, 2016)

Accelerated Langevin dynamics and its application to machine learning

Masayuki Ohzeki
Physics Informed Machine Learning, Santa Fe, New Mexico, USA (January 19-22, 2016)

2015

Stochastic gradient method with Accelerated Stochastic Dynamics

The International Meeting on “High-Dimensional Data-Driven Science” (HD^3-2015), Kyoto, Japan (12,14-12,17, 2015)

Contrastive divergence by accelerated Langevin dynamics

Masayuki Ohzeki
Japan-France Joint Seminar
New Frontiers in Non-equilibrium Physics of Glassy Materials, Kyoto University, Japan (08.11-08.14, 2015)

Langevin dynamics violating detailed balanced condition

Masayuki Ohzeki
2015 Workshop on
Statistical Physics of Disordered Systems
and Its Applications (SPDSA2015) , Kyoto, Japan (February, 2015)

2014

Mathematical understanding of violation of detailed balance condition and its application to Langevin dynamics

Masayuki Ohzeki
Statphys-KolkataVIII
S. N. Bose National Centre for Basic Sciences, Kolkata, India (December, 2014)

Detection of cheating by decimation algorithm

Masayuki Ohzeki
Kyoto University and National Taiwan University Symposium 2014
Electrical Engineering and Computer Science
Kyoto University, Kyoto, Japan (September, 2014)
 

2013

Perspective beyond detailed balance from Markov chain Monte Carlo

Akihisa Ichiki and Masayuki Ohzeki
Italia-Giappone attraverso il futuro- A bridge across the future-, Kyoto, Japan (August, 2013)

 Belief propagation with multipoint correlations and its application to Inverse problem

Masayuki Ohzeki
International Meeting on ''Inference, Computation, and Spin Glasses'' (ICSG2013), Hokkaido, Japan (July, 2013)

Variational Principle in Statistical Mechanics

Masayuki Ohzeki
2013 Workshop on
Statistical Physics of Disordered Systems
and Its Applications (SPDSA2013) -Prologue Series V of FSPIP2013-, Sendai, Japan (March, 2013)

2012

Population annealing with gauge symmetry and its application

Masayuki Ohzeki
Rejuvenating Concepts in Glass Physics, Institut Henri Poincare, Paris, France (March 2012)

 Population annealing with gauge symmetry against critical slowing down

Masayuki Ohzeki
East Asia Joint Symposia on Statistical Physics, Suzhou, China (March 2012)

2010

Nonequilibrium relations in spin glass with gauge symmetry

Masayuki Ohzeki
International Meeting on Frontiers in Spin Glass Theory' (FSGT2010), Tokyo, Japan, (November 2010)

2008 

Improved conjecture on the multicritical point of spin glass

Masayuki Ohzeki
Multicritical Behaviour of Spin Glasses and Quantum Error Correcting Codes (MBQEC), Tokyo,Japan, (November 2008)

2019

量子アニーリングと未来の情報科学

大関真之
モビリティ変革コンソーシアム第九回勉強会、2019年12月6日

量子アニーリングと未来の情報科学

大関 真之

東北大学オープンイノベーション戦略機構シンポジウム2019、2019年10月29日

2018

量子アニーリングが示す社会の未来像

大関 真之
第32回数値流体力学シンポジウム、2018年12月12日

量子アニーリングが示す社会の未来像

大関 真之
一般社団法人コンピュータソフトウェア協会、東京、2018年12月4日

量子アニーリングが示す社会の未来像

大関 真之
IPDA第4回研究会、大阪、2018年11月22日

量子アニーリングが示す社会の未来像

大関 真之
一般社団法人 未踏科学技術協会 特別講演会 量子計算利用シリーズ 第2回「量子ハードウェアのビジネス利用」、東京、2018年10月10日

量子アニーリングが示す社会の未来像

大関 真之
先端IT活用推進コンソーシアム(AITC)『第九回総会&成果発表会、東京、2018年10月1日

量子アニーリングが示す社会の未来像

大関 真之
トヨタ中央研究所、2018年9月7日

今日から始めるスパースモデリング

大関 真之
土木学会研究討論会、北海道大学、2018年8月29日-30日

量子コンピュータが人工知能を加速する

大関 真之
日本物理学会科学セミナー、2018年8月11-12日

量子アニーリングによる不器用なクラスタリング

大関 真之
物性研究会「量子情報・物性の新潮流」、東京大学、2018年7月31日-8月3日

量子アニーリングが示す社会の未来像

大関 真之
産業応用協会セミナー、2018.7月30日

量子アニーリングが示す社会の未来像

大関 真之
第33回経営に貢献する CAE セミナー、東京工業大学蔵前会館くらまえホール、2018年7月4日

Deep learning with/for quantum annealing

大関 真之
Deep Learning and Physics 2018, 大阪大学、大阪府豊中市、2018年6月1日

量子コンピュータが人工知能を加速する~量子コンピュータの原理と人工知能の将来像~

大関 真之
JCSSAサマーセミナー、2018年5月30日

先生、それって量子の仕業ですか?-量子力学とコンピュータの出会い-

大関 真之
東北大学サイエンスカフェ、せんだいメディアテーク、2018年5月25日

量子アニーリングが拓く新時代 ~計算基盤、人材育成、社会実装~

大関 真之
量子アニーリングが加速する最適化技術 ~自然現象を利用した量子アニーリングが築く社会基盤~、宮城県仙台市青葉区、2018年5月21日

量子アニーリングが拓く機械学習と最適化技術の新時代

大関 真之
日立ITユーザ会、2018年5月15日

量子アニーリングが拓く機械学習と最適化技術の新時代

大関 真之
株式会社テクノバ量子コンピュータ勉強会、2018年5月15日

量子アニーリングが拓く機械学習と最適化技術の新時代

大関 真之
システム制御情報学会、京都テルサ、京都府京都市下京区、2018年5月18日

量子アニーリングが加速する最適化技術と機械学習

大関 真之
日経BP社主催「技術者塾」講義、2018年4月18日

量子コンピューター - 次世代型計算機の可能性

大関 真之
バークレイズ証券夕食講演会、2018年4月13日

量子コンピューターの展望2018

大関 真之
国際大学GLOCOM、2018年3月26日

今日からできるスパースモデリング”

大関 真之
12th NIBB Bioimaging Forum、愛知県岡崎市、2018年3月26日

機械学習の進展-敵対的生成ネットワーク-

大関 真之
関西Radiology Update講演会、大阪府大阪市、2018年3月10日

量子コンピュータが人工知能を加速する

大関 真之
公益財団法人体質研究会、京都府中京区、2018年3月3日

ITエンジニアに読んでほしい!技術書・ビジネス書大賞

大関 真之
Developers Summit(デブサミ) 2018」【15-C-7】セッション、2018年2月15日

TBA

大関 真之
データ同化研究会、2018年2月13日

Compressed sensing - sparsity and imaging -

Masayuki Ohzeki
フォトダイナミズムシンポジウム、国立天文台、東京都三鷹区、2018年2月6日

機械学習入門-科学者が魔法の鏡を手にするとき-”

大関 真之
日本光学会 冬期講習会、東京工業大学田町キャンパス、2018年1月18日

見えないものが見える計測革命-スパースモデリング"

大関 真之
日本光学会 冬期講習会、東京工業大学田町キャンパス、2018年1月18日

見えないものが見える計測革命-今日から始めるスパースモデリング-“

大関 真之
MathAM-OIL 第2回企業連携ワークショップ、東京都千代田区秋葉原コンベンションホール

2017

量子アニーリングが加速する最適化技術と機械学習

大関 真之
メルカリ研究開発組織設立発表会、東京都港区、2017年12月22日

量子アニーリングが加速する最適化技術と機械学習

大関 真之
量子情報処理技術 ~超伝導回路から量子ニューラル ネットワークまで~、東京都中央区、2017年12月1日

量子アニーリングが加速する最適化技術と機械学習

大関 真之
平成29年度 東北大学 電気通信研究所 共同プロジェクト研究会「電荷とスピンの制御に基づく精密物性科学の構築とデバイス応用」、仙台市太白区、2017年11月2日-3日

機械学習が拓く新時代

大関 真之
電気情報系東京フォーラム、学術総合センター、2017年10月30日

量子アニーリングが拓く機械学習と計算技術の新時代

大関 真之
CEATEC Japan 2017、幕張メッセ、2017年10月4日-6日

量子アニーリングが加速する最適化技術と機械学習

大関 真之
Astro-AI 第1回研究会・勉強会: 宇宙物理学分野における機械学習の応用、東北大学、2017年9月25日-26日

量子アニーリングが拓く機械学習と計算技術の新時代

大関 真之
日本学術振興会151委員会、東京都千代田区、2017年7月10日

機械学習入門 -スパースモデリング vs 深層学習 -

大関 真之
「モデルベースト制御における機械学習とダイナミクスの融合」調査研究会、キャンパスプラザ京都、2017年6月9日

知的情報処理の最前線-スパースモデリングvs深層学習

大関 真之
EMM(マルチメディア情報ハイディング・エンリッチメント)研究会、2017年5月

先生、それって「量子」の仕業ですか?

大関 真之
Pint of Science Japan、2017年5月20日

機械学習入門-スパースモデリングvs深層学習"

大関 真之
情報処理学会北陸支部総会、金沢大学、2017年5月19日

科学者が魔法の鏡を手にするとき-深層学習、スパースモデリング-

大関 真之、東京大学物理学教室コロキュウム談話会、東京大学本郷キャンパス、2017年5月12日

機械学習入門

大関 真之
物性研究所スパコン共同利用・CCMS合同研究会「計算物質科学の今と未来」、2017年4月3日

今日から始めるスパースモデリング

大関 真之
情報・データ科学との連携・融合による物性物理・量子化学の新展開、2017年3月

30分で分かるスパースモデリングの基礎と応用:画像問題を中心として

大関 真之
第63回応用物理学会春季学術講演会(パシフィコ横浜)、2017年3月

“圧縮センシング-スパースモデリングから核医学画像へ-”

大関 真之、核医学技術セミナー、2017年3月4日

“Machine learning-perspective from statistical mechanics”

大関 真之、鈴木増雄先生の傘寿お祝いの会およびシンポジウム、2017年3月3日

機械学習入門-科学者が機械学習に目覚めるとき-

大関 真之、東京大学物性研究所談話会、2017年2月23日

科学者が魔法の鏡を手にするとき-スパースモデリング、深層学習、そして…-”

大関 真之、第一回構造イメージングと情報処理研究会、2017年2月6日-8日

今日から始めるスパースモデリング

大関真之、定量生物学の会チュートリアル講演、2017年1月8-9日

2016

量子アニーリングが拓く機械学習と計算技術の新時代

大関 真之、コンピュテーション研究会、2016年12月21日-22日

知的情報処理の最前線:スパースモデリング vs 深層学習

大関 真之、東北大学第1回人工知能学研究会、2016年12月1日

今日からわかるスパースモデリング- 今さらL1ノルム?今こそL1ノルム!-

大関 真之、第5回IBISチュートリアル講演、2017年11月19日

量子アニーリングが拓く計算技術と機械学習の新時代

大関 真之、
量子システム推定の数理、京都大学数理解析研究所、2016年10月

先生、それって量子の仕業ですか?-量子力学とコンピュータの出会い-

大関 真之、三重大学総合情報処理センターIT講習会、2016年10月24日

深層学習vsスパースモデリング

大関 真之
GPU Technology Conference Japan 2016、ヒルトン東京お台場(東京都港区)、2016年10月5日

誰がカンニングを見たか-身近なスモールデータを活かす-

大関 真之
第15回情報科学技術フォーラムFIT2016、富山大学五福キャンパス、2016年9月7日-9日

量子アニーリングが拓く機械学習と計算技術の新時代

大関 真之
非ノイマン型計算機へ向けたデバイス技術分科会、2016年9月6日

今日から始めるスパースモデリング

大関 真之
土木学会逆問題小委員会、土木学会、2016年8月2日

知的情報処理の統計力学〜機械学習を始めてみよう

大関 真之
第61回物性若手夏の学校集中ゼミ、2016年7月30日

見えないものを見る、見えないことを見つめる

大関 真之
京都造形芸術大学、2016年5月27日

今日から始めるスパースモデリング

大関 真之
物理探査結果へのスパースモデリングの適用に関する研究会、全国地質調査業協会、2016年5月24日

スパース性による計測革命と機械学習の可能性

大関 真之
第5回超異分野学会関西大会、オムロン京都センタービル啓真館、2016年3月19日

今日から分かるスパースモデリング

大関 真之
大阪大学未来研究イニシアティブ分子技術グループ支援事業「分子技術と理論計算・データ科学」、大阪大学、2016年3月14-15日

こたつ座談会「最適の答え(マイ・ベスト・アンサー)」をどう探す? 〜科学と美術で考える

椿 昇、シロくま先生、大関 真之
2015年度中学生まるびぃアートスクール、金沢21世紀美術館、石川県金沢市、2016年1月11日

2015

誰がカンニングを見たか〜身近にある貴重なスモールデータを活かす〜

大関 真之
異分野融合セミナー「インダストリー4.0 × 研究」、富士ゼロックス株式会社 R&Dスクエア、神奈川県横浜市、2015年12月15日

サイエンス教育を変える「理論物理学」の方法

大関 真之
第10回Scholar.professor、株式会社インフォシティ、2015年10月27日

量子アニーリングが拓く計算技術の新時代

大関真之
ImPACT未来テーマ開拓研究会、北海道、2015年10月

誰がカンニングを見たか

大関真之
非局所性と不確実性に着目した現象数理モデリングと解析---アリの集団行動からバランス制御、明治大学、2015年10月

機械学習による新しいビジネスチャンスを考える

大関 真之
第2回関西フロントランナーセミナー 、株式会社リバネス大阪事業所、2015年9月

深層学習の学習過程における相転移

大関 真之
第11回全脳アーキテクチャ勉強会 〜Deep Learningの中身に迫る〜、東京、2015年8月

ボルツマン機械学習によるカンニング検出技術 ~君の側にある身近な最新技術~

大関 真之
第9回研究者メディア懇談会、五番町グランドビル、東京、2015年8月

誰がカンニングを見たか

大関 真之
京都大学附属図書館ラーニングコモンズレクチャーシリーズ、京都大学、2015年7月

量子アニーリングが拓く新時代

大関真之
第59回システム制御情報学会研究発表講演会(SCI’15)、大阪(中央電気倶楽部)、2015年5月

ボルツマン機械学習によるカンニング検出技術

大関真之
スパースモデリング医学班研究会、京都大学、2015年5月
使用スライドLink

データサイエンスにおけるスパースモデリング

大関真之
ビッグデータ時代に向けた革新的アルゴリズム基盤セミナー、群馬大学伊香保研修所、2015年3月

詳細釣り合いを破るランジュバン系の数理

大関真之
Break and Beyond Detailed Balance Condition(BBDBC)、京都大学、2015年3月

ボルツマン機械学習によるカンニング検出技術

大関 真之
第20回情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会、京都大学、2015年3月

2014

スピングラス理論とグラフ多項式

大関 真之
Two or Three Things We Know About Statistical Mechanics, 東北大学、2014年12月

データと数理をつなぐ圧縮センシング

大関 真之
スパースモデリングチュートリアル講演会、東京工業大学、2014年12月

匂いを嗅ぎ分ける?圧縮センシング技術

大関真之
匂い・脳科学・機械学習の接点、京都大学、2014年9月

”有限次元スピングラスと量子計算”

量子情報の新展開、京都大学、2014年3月

2012

西森線の揺らぎの定理

大関 真之
Prologue Series I of FSPIP、東京大学、2012年8月

スピングラスの理論

大関 真之
若手奨励賞受賞記念講演
日本物理学会第67回年次大会,関西学院大学,2012年3月

2010 

Duality Analysis for Spin Glasses

大関真之
Young Scientists Meeting on Statistical Physics and Information Processing (YSMSPIP2010)
東京工業大学,2010年3月
  1. 大関真之: 平成21年度手島精一記念研究賞博士論文賞 (2011年2月), “Duality for precise locations of critical points in random spin systems”.
  2. 大関真之: 第6回日本物理学会若手奨励賞(領域11) (2012年3月), 受賞題目:スピングラスの理論.
  3. 大関真之: 第57回物性若手夏の学校ポスター最優秀賞 (2012年8月), スピングラス模型と量子誤り訂正符号.
  4. 山中祥五, 中西和音, 大関真之: 京都大学第8回ICTイノベーション優秀研究賞 (2013年12月), カンニング検出の情報統計力学〜学部生の閃きと挑戦.
  5. 大関真之: 平成28年度文部科学大臣表彰若手科学者賞(2018年4月), 受賞題目: 量子情報理論を拓く有限次元スピングラス理論に関する研究.
  6. 大関真之: GTC Japan 2016 Social Innovation Award (2016年10月)
  7. 大関真之: ITエンジニアに読んでほしい!技術書・ビジネス書大賞(ITエンジニア本大賞)(2018年2月), 著書「機械学習入門―ボルツマン機械学習から深層学習までー(コロナ社)」.
  8. 大関真之: ITエンジニア本対象2018審査委員特別賞(平木敬太)(2018年2月), 翔泳社, 著書「機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで」.
  9. 大関真之: ITエンジニア本対象2018審査委員特別賞(千代田まどか)(2018年2月), 翔泳社, 著書「機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで」
  10. 大関真之: 船井学術賞 (2019年4月), 量子力学を駆使した計算技術の基盤作りと機械学習への展開
  11. 大関真之: RIEC Award 東北大学研究者賞(2019年11月), 「機械学習に特化した量子計算技術における革新的シミュレーション理論の創出」
  • 2019年11月20日IT media Newsにて
    • "本当に量子アニーリングは「巡回セールスマン問題」が解けないのか? 東北大・大関准教授の視点"
  • 2019年11月19日IT media Newsにて
    • "量子コンピュータの「ある計算でスパコン超え」 4年前の「PCより1億倍速い量子コンピュータ」との違いは?"
  • 2019年11月6日NHK Eテレ「又吉直樹のヘウレーカ」にて
    • "世界最速!?量子コンピュータって何?"放送
  • 2019年10月17日NewsPicksにて
    • "「人知」を超えた世界:グーグルが切り開く、量子コンピューターの未来"
  • 2019年10月16日NewsPicksにて
    • "理系と文系の交差点:最新事例にみる、量子コンピューター時代の歩き方"
  • 2019年10月15日NewsPicksにて
    • "スパコンのその先へ:世界を変えるテクノロジー「量子コンピューター」とは何か"
  • 2019年9月5日Fujitsuジャーナルにて
    • “日本における量子アニーリング研究の第一人者が語る デジタルアニーラの現在と未来”
  • 2019年7月29日PC Watch
    • “機械による人類の新たな進化はどこへ向かうのか”
  • 2019年7月4日日経新聞
    • “量子計算スタートアップ、Dウエーブと大型契約”
  • 2019年7月3日日経xTech
    • “量子スタートアップのシグマアイ、カナダD-Waveと大型利用契約を締結”
  • 2019年7月2日InsideHPC
    • “D-Wave Announces Largest-Ever Quantum Cloud-Access Contract”
  • 2019年6月28日LogmiTech
    • “量子アニーリング”技術で社会はどう変わる?量子コンピュータの今と、将来像を考える”
  • 2019年5月23日NHK BSプレミアム「コズミックフロント☆NEXT」
    • “にゃんこ博士が説く 時空は幻!?量子が教えてくれる宇宙空間の謎”
  • 2019年4月28日日本経済新聞
    • "量子計算機に新興の知 配送ルートや新製品の配合 最適解提案、黒子役に"
  • 2019年4月22日日経産業新聞
    • "量子計算機で企業の問題解決"
  • 2019年4月15日日本経済新聞
    • "量子計算機の活用へ新会社 東北大の大関准教授ら"
  • 2019年1月8日Insight for D
    • “スパコンを超える? いま、量子コンピューターが注目される理由”
  • 2019年1月5日河北新聞朝刊
    • “量子コンピュータ開発着々 東北大など研究アニーリング方式日本が発祥すでに商用化”
  • 2018年12月13日ビジネス+IT
    • “デンソーが世界最大級の量子コンピューター国際会議で喝采を浴びた理由”
  • 2018年10月3日
    • “ものづくり未来図「次世代コンピューターは意外と身近 、量子アニーリング・マシンを使い倒せ」”
  • 2018年8月28日JDIR
    • ビジネス応用の事例に見る量子コンピュータの現状「本格的な応用」を見据えた利用ノウハウの蓄積が進む
  • 2018年8月16日JDIR
    • ビジネス応用への一歩を踏み出す量子コンピュータ-研究者、開発者、企業担当者のキープレーヤーが語る最新動向-
  • 2018年7月24日朝日新聞dialogue
    • 朝日AIデジタルフォーラム: 量子コンピューターが人工知能を加速する”
  • 2018年7月18日日経新聞
    • “量子計算機 研究で連合 東北大と東工大、企業群と”
  • 2018年7月18日マイナビニュース
    • “東北大と東工大、量子コンピューティング研究における連携協定を締結”
  • 2018年7月18日毎日新聞
    • “東工大と東北大、量子計算機の研究で連携カナダ企業の最新「アニーリング型」を導入へ”
  • 2018年7月18日朝日新聞
    • “量子コンピューター黎明期 スパコン超える高速計算可能?実用化に期待”
  • 2018年7月3日日刊工業新聞
    • “東北大、AIの精度向上 量子アニーリング活用”
  • 2018年7月3日bp-Affairs
    • “量子揺らぎを残して機械学習の成績アップ”
  • 2018年6月29Telescope magazine
    • “簡単操作で結果が得られる量子コンピュータの凄さと課題”
  • 2018年5月21NHK仙台「てれまさむね」
    • 公開シンポジウム量子アニーリングが加速する最適化技術について
  • 2018年3月28日CodeZine
    • “今、エンジニアが最も読むべき本は? ITエンジニア本大賞2018受賞作発表【デブサミ2018】”
  • 2018年3月26日NewsPicks
    • 【独白1万字】50兆円企業を目指す。「メルカリの野望」を全て語ろう”
  • 2018年3月23日MAG2NEWS
    • “あの日本製品がスペインの博物館に!日本人研究者が感動ツイート”
  • 2018年3月15日org
    • “Quantum speed limits are not actually quantum”
  • 2018年3月11日日本経済新聞
    • “極微世界の物理法則「量子速度限界」 分子集合体でも成立”
  • 2018年3月1日日経 xTECH
    • “量子アニーリング、工場や流通を革新”
  • 2018年2月28日NHKニュース, 読売新聞、日刊工業新聞、 河北新報、 ITmedia
    • “東北大学野村ホールディングスと共同研究”
  • 2018年2月15日NHKニュース
    • “D-Wave Systems社Bo Ewald氏来訪”
  • 2018年2月6日財経新聞
    • “物理法則の速度限界はミクロの系でもマクロの系でも普遍に存在する、東北大が発見”
  • 2018年2月6日マイナビニュース
    • “物理法則に潜む速度限界を発見 - 量子力学から普遍性を見出す”
  • 2018年2月6日fabcrossエンジニア
    • “量子速度限界が成立するのはミクロな運動だけではない――東北大が物理法則に潜む速度限界を発見”
  • 2018年2月6日PC Watch
    • “東北大、量子速度限界がマクロな物理法則にも存在することを発見”
  • 2018年1月8日日経ビジネス
    • “気鋭の経済論点”
  • 2017年12月22日ビジネスインサイダー等
    • “メルカリの研究開発組織「R4D」とは何か? シャープや落合陽一ら参画、「先進技術の社会実装」目指す”
  • 2017年12月22日小学館Book People
    • “10年後好きなことを仕事にして生き残るためには―?”
  • 2017年10月23日monoist
    • “量子コンピュータでなぜAIは進化するのか、全ての鍵は「最適化問題」”
  • 2017年10月9日週刊BCN
    • “そろそろ知っておきたい量子コンピュータ”
  • 2017年9月22日荻上チキSession22
    • “「超高速計算実現へ、量子コンピューターの新たな手法を考案」坂口孝則×大関真之”
  • 2017年9月21日HILLS LIFE Daily
    • “速さは1億倍!? 量子コンピュータの現在/未来”
  • 2017年9月4日Life Hacker
    • “目標は「武道館で講演」。量子アニーリングの研究者・大関真之さんの仕事術”
  • 2017年6月21日日経ITPro
    • “DENSOと東北大学の共同研究”
  • 2017年6月5日10MTVオピニオン
    • "ドラえもんのひみつ道具「通り抜けフープ」はもう完成している!"
  • 2017年5月28日毎日新聞
    • "ドラえもんのひみつ道具「通り抜けフープ」はもう完成している!"
  • 2017年5月27日NewsPicks
    • 成毛眞と対談記事
  • 2017年4月28日ひらめきブックレビュー
    • “今月の「視野を広げる必読書」”
  • 2017年4月17日新潮45
    • "先生、それって「量子」の仕業ですか?"の著者インタビュー"
  • 2017年3月8日ダ・ヴィンチニュース
    • "先生、それって「量子」の仕業ですか?"の書評”
  • 2017年2月15日産経WEST
    • "先生、それって「量子」の仕業ですか?"の書評
  • 2017年2月6日BookBang
    • "こんな本を読んできた・あの人の憧れの一冊vol.5”
  • 2017年2月1日TBSラジオ、荻上チキSession22
    • “NEC Square量子がわかれば世界がわかる!世界一易しい量子力学講座”
  • 2016年12月30日HONZ
    • “「お金の匂いがした」一冊に拙著「量子コンピュータが人工知能を加速する」”
  • 2016年11月30日Life Hacker
    • “宇宙と時間、相対性理論について、そろそろちゃんと理解しておきたい”
  • 2016年1月28日パーソルテクノロジースタッフ
    • “豊田ヨピ夫+大関真之)×社領エミによる【誰でも分かる】量子力学ってなんなのさ?【入門編】”
  • 2015年6月15日太田出版ケトル
    • “全国の学生たちは戦々恐々?史上初のカンニング検出システム”
  • 2015年3月27日NHK総合おはよう日本
    • “カンニング対策ー人工知能で見破る研究も”
  • 2015年2月26日ニュートンプレス発行Newton
    • “Informatics:カンニングを見破るプログラムを開発”
  • 2015年1月27日リセマム
    • “機械学習の手法でカンニングを自動的に検出…京都大の研究成果”
  • 2015年1月25日財経新聞
    • “京大、機械学習によってカンニングを自動的に検出する技術を開発”
  • 2015年1月21日私塾界ニュース
    • “人工知能でカンニングを発見 京大などのグループ”
  • 2015年1月21日人民日報にて(中国版でも掲載)
    • (日本語版タイトル)日本の専門家、カンニングを発見するプログラムを開発”
  • 2015年1月19日TBSテレビあさチャン!
    • “人工知能使いカンニングを発見”
  • 2015年1月16日朝日新聞
    • “人工知能でカンニングを発見 京大などがプログラム開発”
  • 2014年7月14日2014螢雪時代8月号にて
    • “社会で活躍する卒業生たち【理学部】”
  • 2013年3月15日マイナビニュースにて
    • “阪大など、極限まで冷やさなくても量子計算が可能となる新理論を発表”
  • 2012年6月15日マイナビニュース
    • “量子コンピュータの実現に向け、量子情報誤り訂正技術を開発 - 京大など”
  • 2010年9月17日科学新聞
    • “スピングラスとジャルジンスキー等式―京大・東工大グループ厳密な関係式解明”

2019

量子アニーリングが示す社会の未来像

大関 真之
京都大学 ELP 主催「Intensive Program(短期集中講座)」、京都、2019年1月30日-2月2日

2018

量子アニーリングが示す社会の未来像

大関真之
デンソー本社講演会、刈谷、2018年11月27日

量子アニーリングが示す社会の未来像

大関 真之
北陸先端科学技術大学院、2018年11月20日

ディープラーニングの実践

大関 真之
株式会社情報機構セミナー、2018年8月24日

データサイエンスの流行で終わらせない基礎-アルゴリズムの背後にある数式と向き合おう-

大関 真之
日本情報技術セミナー、2018年7月10日-11日

量子アニーリングの基礎と最適化問題への応用~ D-Waveマシン・量子アニーリングマシンの利用、巡回セールスマン問題、最適化問題への応用 ~

大関 真之
日本テクノセンター、2018年7月6日

量子アニーリングが加速する最適化技術と機械学習

大関 真之
JAXA研究開発部門第三研究ユニットセミナー、2018年4月25日

量子アニーリングの基礎と量子アニーリングマシンの利用法

大関 真之
日本テクノセンター、2018年4月3日

量子アニーリングが加速する最適化技術と機械学習

大関 真之
三菱UFJモルガン・スタンレー証券、2018年3月29日

量子アニーリングが加速する最適化技術と機械学習

大関 真之
読売新聞社、2018年1月31日

スパースモデリングの基礎と実践

大関 真之
日本情報技術セミナー、2018年1月26日

量子アニーリングが加速する最適化技術と機械学習

大関 真之
D2C、2018年1月24日

今日から始めるスパースモデリング

大関 真之
トーヨーカネツ、2018年1月23日

2017

量子アニーリングが加速する最適化技術と機械学習

大関 真之
出張授業、八戸高校、2017年12月12日

スパースモデリングの基礎と実践のポイント

大関 真之
日本テクノセンター、2017年11月21日

量子アニーリングが加速する最適化技術と機械学習

大関 真之
出張授業、仙台第一高校、2017年11月8日

量子アニーリングが加速する最適化技術と機械学習

大関 真之
出張授業、仙台青陵中等教育学校、2017年10月24日

量子アニーリングが加速する最適化技術と機械学習

大関 真之
特別合同授業、金沢大学附属高校、2017年10月20日

機械学習入門‐深層学習 vs スパースモデリング、その概念とプログラムの実装まで-

大関 真之、サイエンス&テクノロジー、愛知県名古屋市千種区、2017年6月22日

機械学習入門-科学者が魔法の鏡を手にするとき

大関 真之、仙台高等専門学校学内研究定例談話会、仙台高等専門学校、2017年6月8日

機械学習入門-スパースモデリングvs深層学習

大関 真之、北陸先端大学情報学系セミナー、北陸先端大学、2017年5月18日

科学者が魔法の鏡を手にするとき-深層学習、スパースモデリング-

大関 真之、東京大学物理学教室コロキュウム談話会、東京大学本郷キャンパス、2017年5月12日

ディープラーニングの実践

大関 真之、株式会社情報機構主催セミナー、2017年4月18日

数式なしで始める機械学習

大関 真之、株式会社情報機構主催セミナー、2017年4月17日

機械学習入門-科学者が機械学習に目覚めるとき-

大関 真之、東京大学物性研究所談話会、2017年2月23日

2016

機械学習におけるサンプリング

大関 真之、京都大学MACSセミナー、2016年12月1日

知的情報処理の最前線~スパースモデリングと深層学習、そして、計算技術の革命~

大関 真之、株式会社トリケップス主催セミナー、2016年11月18日

機械学習入門-深層学習vsスパースモデリング-

大関 真之、京都府立医大放射線科セミナー、2016年11月7日

今日から始めるスパースモデリング

大関 真之、東北大学物性コロキュウム、2016年10月20日

スパースモデリングと深層学習-機械学習の最先端まで最短経路で-

大関 真之、株式会社情報機構主催セミナー、2016年10月6日

今日から分かるスパースモデリングと深層学習

大関 真之
d.a.t社セミナー、東京都千代田区、2016年2月18日
使用スライドLink

今日から分かるスパースモデリング

大関 真之、QBiC 生命システム研究センター 理化学研究所、大阪府吹田市、2016年2月1日

2015

今日からできるスパースモデリング(ボルツマン機械学習編)

大関 真之
国立情報学研究所、2015年11月18日

今日からできるスパースモデリング(圧縮センシング編)

大関 真之
国立情報学研究所、2015年11月18日

L1ノルム正則化によるスパースな相関推定

大関 真之
国立情報学研究所、2015年7月

量子アニーリングが拓く計算技術の新時代

大関 真之
情報科学研究科セミナー、奈良先端科学技術大学院大学、2015年6月

Boltzmann機械学習によるカンニング検出

大関 真之
駒場物性セミナー、東京大学、2015年4月

メジャライザー最小化と圧縮センシング

大関 真之
第32回 情報統計力学研究会、北海道大学、2015年1月

西森線上の揺らぎの定理とJarzynski等式

大関 真之
東京大学小林研セミナー、東京大学、2015年1月

2014

スピングラス理論とグラフ多項式

大関 真之
東北大学AMFセミナー、東北大学、2014年12月

量子アニーリングの限界点

大関 真之
量子スチューデントチャプター、京都大学、2014年11月

Decimation algorithmによるスパース解再構成

大関 真之
情報数物セミナー、東北大学、2014年10月

詳細釣り合いの破れと緩和速度

大関 真之
阪大サイバーメディアセンター、大阪大学、2014年10月

スピングラス理論と情報統計力学

大関 真之
慶応矢上統計物理学セミナー、慶応義塾大学、2014年10月

スピングラスの双対性とグラフ多項式

大関 真之
量子物理学・ナノサイエンス第 100 回セミナー、東京工業大学大学、2014年9月

半教師ありクラスタリングの統計力学的性能評価

大関 真之
第30回 情報統計力学研究会、北海道大学、2014年7月

スピングラス理論と量子誤り訂正符号

大関 真之
沙川研セミナー、東京大学、2014年6月

Beyond duality analysis on finite dimensional spin glass: Critical polynomial in spin glasses

大関 真之
福島研セミナー、東京大学、2014年4月

Beyond duality analysis on finite dimensional spin glass: Critical polynomial in spin glasses

大関 真之
東北大学AIMRセミナー、東北大学、2014年3月

医療画像への確率的推論の適用による解剖学的ラベル付け

大関 真之
東北大学AIMRセミナー、東北大学、2014年3月

Beyond duality analysis on finite dimensional spin glass: Critical polynomial in spin glasses

大関 真之
佐々グループセミナー at 京都大学理学部、京都大学、2014年2月
当日の様子

量子アニーリングの基礎

大関 真之
京都大学高橋研セミナー、京都大学、2014年1月

2013

半教師有り学習の情報統計力学

大関 真之
東北大学AIMRセミナー、東北大学、2013年12月

詳細釣り合いを課さないモンテカルロ法とその物理的側面

大関 真之
東北大学AIMRセミナー、東北大学、2013年12月

量子アニーリングの基礎

大関 真之
大阪大学量子インターフェイスセミナー、大阪大学、2013年11月

スピングラスの理論

大関 真之
AIMRセミナー、東北大学、2013年1月

2012

量子誤り訂正符号とスピングラスの相転移

大関 真之
情報統計力学研究会@北大、北海道大学、2012年7月

有限次元スピングラスの理解へ向けて:繰り込み群とベーテ近似

大関 真之
すずかけ台情報統計力学セミナー、東京工業大学、2012年6月

有限次元スピングラスの理解へ向けて:ベーテ近似とその発展

大関 真之
情報数物研究会、東北大学、2012年5月

スピングラス~統計力学と量子情報の架け橋

大関 真之
Symposium on Quantum Computing, Thermodynamics, and Statistical Physics
近畿大学量子コンピュータ研究センター,2012年3月

2011

Jarzynski等式とスピングラスのゲージ対称性

大関 真之
大阪大学川村研セミナー,大阪大学豊中キャンパス,2011年2月24日

2010

Nonequilibrium relations in spin glass with gauge symmetry

大関 真之
統計動力学Gセミナー,京都大学基礎物理学研究所,2010年10月27日

2009

Dualiy Analysis for Spin Glasses

大関 真之
物性研究所理論セミナー,東京大学物性研究所,2009年11月

双対変換によるスピングラス相転移点の解析

大関 真之
福島研セミナー,東京大学駒場キャンパス,2009年6月

2008

多重臨界点予想の新展開

大関 真之
駒場情報統計物理セミナー,東京大学駒場キャンパス, 2008年4月

2020

立教大学

2019

Pythonで機械学習入門
横浜国立大学、キャリアアップ特別授業、2019年12月6日、13日

Statistical mechanics in quantum annealing

大阪大学、国際物理特別コースTopical Seminar I、2019年9月17-19日

物理学者、データ科学を始める

東京工業大学、物理学特論第八、物理学特論発展第八、2019年1月21-23日 

2017

機械学習入門-科学者が魔法の鏡を手にするとき-

学習院大学理学部 応用物理学特論 ―最先端の科学と技術―

量子アニーリング-量子力学と統計力学による最適化手法-

東京大学工学部物理工学科 物理工学特別講義Ⅰ
東京大学大学院工学系研究科物理工学専攻 物理工学特別講義第一

2016

知的情報処理の統計力学

埼玉大学物理学科 物理学特論CII 物理学特論III

2015

今日からわかるスパースモデリング

大阪府立大学 電子・物理工学特別講義