機械学習を活用した新規量子制御・最適化技術の研究

会議・イベント

第9回　量子技術・機械学習融合ミーティング

日時：2023年11月7日（火）

場所：東北大学　レジリエント社会構築イノベーションセンター　3階会議室

11月７日（火）

13:00～14:00　武藤由依（東北大・大塚研究室）「機械学習を用いた量子ドット電荷状態判別の汎化性能改良」
14:00～15:00 　北井孝紀（東北大・志賀研究室）「アニーリングマシンによるブラックボックス最適化」　　　　　　　　　　
15:00～15:30 　福原武（理研）　　　　　　　　「冷却原子実験自動最適化に向けた画像解析」
15:30～16:30 　ディスカッション

第8回　量子技術・機械学習融合ミーティング

日時：2023年１月24日（火）

場所：東北大学　電気通信研究所　M401

１月24日（火）

10:00～11:00 　福原武（理研）　　　　　　　「大規模量子系の自動制御に向けて」
11:00～12:00 　田村亮 (NIMS,　東大）　　　　「最新のブラックボックス最適化開発事例～
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ベイズ最適化パッケージPHYSBO,　量子アニーリングの利用など～」（招待講演）
12:00～12:30 　ディスカッション
14:00～15:00 　武藤由依（東北大、大塚研）　　「機械学習による量子ドット状態の自動推定と制御」
15:00～15:30 　ディスカッション

第７回　量子技術・機械学習融合ミーティング（オンライン）

日時：2022年3月10日（木）

10:00～11:00 　堀江宗一（大阪市大）　　　　「ベイズ最適化を用いた圧縮磁気光学トラップの自動最適化」(招待講演）
11:00～12:00 　福原武（理研）　　　　　　　「実験パラメータのベイズ最適化：取得されたデータの活用」　
13:00～14:00 　志賀　元紀（岐阜大）　　　　　「機械学習モデルの解釈性」　
14:00～15:00 　武藤由依（東北大、大塚研）　「機械学習と前処理を活用したノイズ耐性のある量子ドット電荷状態推定」
15:00～16:00 　ディスカッション

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