イベント情報

ハイブリッド開催（会場およびオンライン）
　【会場】学術情報メディアセンター南館　2階　202マルチメディア講義室
（授乳室を設置しています。ご利用の場合は事務室（電話番号075-753-7400）に
お申し付けください。）
　　　　　本部構内マップ［93番］
　【オンライン】 Zoom を使用します。

京都大学 学術情報メディアセンター

京都大学 学術情報メディアセンター　安戸僚汰
TEL ： 075-753-7430
yasudo * i.kyoto-u.ac.jp　（*を＠に変えてください）

◆16時30分～17時15分　【会場にて講演】
講演者： 鯉渕道紘　（国立情報学研究所・教授）
講演題目： 正確でない光で、正しい計算をする: 光コンピューティングの近似と精度回復
講演概要： AI・HPCの高度化に伴い、行列演算やデータ移動に要する電力と時間が課題となっている。光コンピューティングは、高速性を備えた新しい計算基盤として期待されている一方、実際の光デバイスでは、素子ばらつき、温度変動、量子化、ノイズなどの影響により、デジタル計算と同じ精度をそのまま実現することは容易ではない。本講演では、この光を計算資源として積極的に利用しながら、システム全体として必要な計算精度と信頼性を実現するアプローチを紹介する。具体的には、Mach–Zehnder Interferometer (MZI)メッシュを用いた光行列演算に対する近似計算と精度分解、複数回の低精度演算を組み合わせた精度回復、さらにAlgorithm Based Fault Tolerance(ABFT)や確率的検証を利用した誤り検出・回復について述べる。また、温度や電力制約を考慮した光電融合プロセッサなど、計算機システム全体から光を活用する最近の取り組みも紹介する。これらを通じて、光デバイスに完全な演算精度を求めるのではなく、近似・検証・回復を組み合わせることで必要な品質を実現する次世代コンピューティングの設計方法について議論する。

◆17時15分～18時00分　【会場にて講演】
講演者： 中野浩嗣　（広島大学・教授）
講演題目： 生成AIとともに進化するQUBO/HUBOベース数理最適化ツール
講演概要： QUBO/HUBOは、さまざまな組合せ最適化問題を統一的に表現できる枠組みとして注目されている。本講演では、筆者が開発しているQUBO/HUBOベースの数理最適化ツールを題材として、生成AIを活用した研究ソフトウェア開発の実践を紹介する。
生成AI、とくにコーディングエージェントを利用することで、C++コアの再構成、Pythonインタフェース、テスト、ドキュメント、Web実行環境などを短期間で整備してきた。さらに現在では、ネイティブ制約、ネイティブ整数変数、非線形関数を直接扱えるよう機能を拡張し、より一般的な数理最適化問題をQUBO/HUBOへ変換できる環境へ発展している。
実際の開発事例を通して、生成AIによって研究ソフトウェアの開発方法や実装可能な範囲がどのように変わりつつあるのかを紹介する。