量子機械学習課題では、研究の進展と今後の展望を議論するワークショップを開催します。このワークショップでは、量子モデルによる機械学習だけでなく、古典モデルによる学習も含めて量子と機械学習の可能性を幅広く考えます。社会課題の観点から、機械学習に何が求められているのかを再確認します。また、SQAIでの目標達成に向け、量子・古典機械学習と各課題との連携についての議論も深めたいと思います。
SQAI参加企業の方からの発表の時間を取っています。量子・古典機械学習に対する取り組みや研究における課題、機械学習に対する期待など、発表を希望する方は、4月28日（火）までに参加登録フォームから発表題目・概要の記入と参加登録をお願いします。
参加される方は、対面・オンラインに関わらず、5月2日（土）までに参加登録フォームから参加登録をお願いします。
参加登録は締め切りました。
日時: 2026年5月12日 (火) 10:00 - 17:30
会場: 東京大学本郷キャンパス 小柴ホール（理学部1号館中央棟）
小柴ホールへのアクセスマップはこちら
Zoomでの参加も可能です（参加登録をされた方にURLリンクを送付します）
言語: 日本語（英語での発表は可能です）
午前：
機械学習の研究成果、進捗
10:00 - 10:25 寺師 弘二（東京大学）
「量子機械学習課題・ワークショップの概要 量子機械学習の訓練可能性・汎化性について」
10:25 - 10:50 山本 直樹（慶應大学）
10:50 - 11:15 根本 香絵（OIST）
11:15 - 11:30 休憩
11:30 - 11:55 Leonardo Placidi（Quantinuum）
「Quantum AI for Noise and Generative Learning」
11:55 - 12:20 室田 佳亮（東京大学）
「MPS埋め込みを用いた量子機械学習手法の提案」
写真撮影
12:20 - 13:45 ランチ
午後：
機械学習の研究成果、進捗
13:45 - 14:15 中山 昌勲（大阪大学）
「量子データのための量子機械学習：VQE量子回路データセット、量子モデル変換、ハミルトニアン学習」
14:15 - 14:40 Soratouch Pornmaneerattanatri、Maxence Vandromme（理化学研究所）
「Orchestrating QML Training with a Workflow Tool on a QC-HPC system」
14:40 - 15:05 中西 健（東京大学）
「相対評価から絶対評価へ：新しい言語モデルの発想」
15:05 - 15:30 Sahel ASHHAB（NICT）
「Using optimal control theory for multi-qubit gate pulse optimization and decomposition」
15:30 - 15:50 休憩
ディスカッション
16:00 - 17:20 ディスカッション
議論テーマ：
社会課題からバックキャストした量子・古典機械学習の課題
課題の現実性、タイムライン
中間目標/PoC目標に向けた課題
SQAI白書の課題
17:20 - 17:30 まとめ
問合せ：寺師弘二（terashi@icepp.s.u-tokyo.ac.jp）
SQAI量子機械学習ワークショップ