データ駆動型材料開発やマテリアルズ・インフォマティクスについてお話できます
■ 具体的な経験の内容
（国研）物質・材料研究機構で博士研究員として電子構造計算プログラムの開発とその応用に携わり論文を発表。マテリアルズ・インフォマティクス分野にも従事し、論文を発表した。（国研）理化学研究所では、協力研究員として表面科学分野で論文を執筆、次世代計算機による科学技術計算のプロジェクトにも携わった。アドバンスソフト株式会社の主事研究員として、科学技術計算の受託業務に携わり、4つの受託業務を行った。また、量子化学計算ソフトウェアに関するセミナーも行った。
■ マテリアルズ・インフォマティクスに関する論文
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/qua.25307
■ お役にたてそうと思うご相談分野
計算化学、量子科学、マテリアルズ・インフォマティクス（材料インフォマティクス）、データ駆動型材料開発
■その他
地域: 茨城県つくば市、埼玉県和光市、東京都千代田区
役割: 博士研究員として研究
規模: 少人数の研究グループ
プロフィール 詳細を見る
職歴
SCSK株式会社
- 量子チーム・リーダー 2023/4 - 現在
- 量子チーム・リーダー 2021/3 - 2023/3
株式会社テラスカイ
- 研究員 2020/9 - 2021/2
- 研究員 2019/12 - 2020/8
ティアンドエス株式会社
- シニアエンジニア 2019/9 - 2019/11
アドバンスソフト株式会社
- 主事研究員 2018/1 - 2019/8
国立研究開発法人理化学研究所
- 協力研究員 2016/10 - 2017/12
物質・材料研究機構
- 博士研究員 2015/5 - 2016/9
学校法人早稲田大学
- 客員講師（常勤） 2008/4 - 2010/3
学校法人早稲田大学
- 助手 2006/4 - 2008/3
このエキスパートのトピック
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クラウドサービスを活用したFPGA実装について話せます
¥30,000~■背景 量子アルゴリズムの研究開発として、独自の量子AIアルゴリズムを搭載した量子回路シミュレーターを開発した。アマゾン・ウェブ・サービスのEC2を活用し、クラウド環境上に量子AIシミュレーターを構築した。学習データ間の類似度の情報である「カーネル行列」に対し、量子アルゴリズムで生成する演算「量子カーネル行列生成」を、書き換え可能な集積回路（FPGA）で実装し、AI用途に特化した高速なシミュレータを実現した。 ■話せること * なぜ、FPGAによって高速化できるのかについて * アマゾン・ウェブ・サービス(AWS)のElastic Computing Cloud (EC2) を活用したFPGA実装について ■その他 第12回ACRiウェビナー：FPGAで知的好奇心を刺激しよう！ 企業講演：量子アルゴリズムのFPGA 実装と協調設計 https://acri.connpass.com/event/274425/
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量子コンピュータ・量子アルゴリズムの最新動向について話せます
¥50,000~■ 具体的な経験の内容 量子チーム・リーダーとなり、プロジェクトの進捗管理を行いながら、市場動向調査、SDK・APIの基盤開発、アルゴリズム研究、アプリケーション開発、海外企業との共同研究、論文発表やプレスリリースなど多岐にわたる業務を行っている。 アルゴリズム研究：量子アルゴリズムの研究開発として、独自の量子AIアルゴリズムを搭載した量子回路シミュレーターを開発した。アマゾン・ウェブ・サービスのEC2を活用し、クラウド環境上に量子AIシミュレーターを構築した。学習データ間の類似度の情報である「カーネル行列」に対し、量子アルゴリズムで生成する演算「量子カーネル行列生成」を、書き換え可能な集積回路（FPGA）で実装し、AI用途に特化した高速なシミュレータを実現した。研究成果をプレプリントとしてarXivで発表し、広報部と連携しながらプレスリリースを行った。日刊工業新聞など多数のメディアに掲載され、社内外からの問合せを増加させた。 アプリケーション開発：データサイエンス分野の先端的技術として因果探索アルゴリズムに注目し、それまで開発してきた量子インスパイアド技術と組み合わせることで、独自の「因果探索エンジン」を研究開発した。この因果探索エンジンを金融分野に応用するため、データ分析アプリケーションを設計・開発した。本アプリケーションを利用して、海外企業と共同研究を行う。これまで認識できなかった新規の知見を獲得し、リスク管理や取引戦略の策定に役立てることを提案した。 市場動向調査・分析：量子コンピューティングの応用に関する最新動向の調査を行った。事業領域（化学、物流、金融、ライフサイエンス、金融）と量子アルゴリズム（シミュレーション、シナリオ・確率、組み合わせ最適化、AI）のマトリックスを作成し、具体的なユースケースを整理した。次に、量子技術関連の学問領域を整理し、具体的な量子アルゴリズムの研究や国内外の主要プレーヤーを調査した。また、量子ソフトウェア・アプリケーションに関する技術レイヤーおよび主要プレーヤーを調査した。2021年から2030年かけて予想される量子ハードウェアのロードマップとそれに対応してどのようなアプリケーションが出現するかを整理した。 ■ 実績や成果 量子機械学習に関する論文２報。プレスリリース1件。メデイア掲載はオンラインメディア6件、新聞2件。海外企業との共同研究、アプリケーション開発。 ■ お役にたてそうと思うご相談分野 量子コンピュータの社会実装や産業応用の最新動向。量子アルゴリズムの概要
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科学論文の書き方・学術雑誌への投稿についてお話できます
¥30,000~■ 具体的な経験の内容 私立大学で助手及び客員研究員で理工学分野の教育及び電子状態計算（分子シミュレーション・量子化学）分野に携わる。（国研）物質・材料研究機構で博士研究員として電子構造計算プログラムの開発とその応用に携わり論文を発表。また、データ駆動型の材料研究のプロジェクトにも従事し、機械学習を材料研究に応用した論文を発表。（国研）理化学研究所では、協力研究員として表面科学分野で論文を発表、次世代計算機による科学技術計算のプロジェクトにも携わった。アドバンスソフト株式会社ナノシミュレーション研究開発センターの主事研究員として、科学技術計算の受託業務に携わった。株式会社テラスカイでは、量子コンピュータによる機械学習（量子AI)を化学データへ応用した論文を発表。 ■ 実績や成果 [1] Suzuki, T., Katouda, M. Predicting toxicity by quantum machine learning. J. Phys. Commun. 4:125012 (2020) . [2] Suzuki, T., Yano, T., Hara, M., Ebisuzaki, T. Cysteine and cystine adsorption on FeS2(100). Surf. Sci. 674:6–12 (2018). [3] Suzuki, T., Tamura, R., Miyazaki, T. Machine learning for quantum mechanical forces of solid systems through canonical ensemble. Int. J. Quantum Chem. 117 (2017) 3‒39. [4] Suzuki, T. The hydration of glucose: the local configurations in sugar–water hydrogen bonds. Phys. Chem. Chem. Phys. 10:96–105 (2008). ■ お役にたてそうと思うご相談分野 学術論文の書き方、学術雑誌への投稿