Q2Bは量子イノベーションのグローバルステージであり、先見の明のある人、研究者、業界のリーダーが一堂に会し、ブレークスルーを推進し、テクノロジーの未来を形作ります。
550
+
出席者
75
+
スピーカー
6
テーマ
量子技術テーマ
オンプレミス量子コンピュータ
エラー訂正
量子人工知能
通信とセキュリティ
センシングとタイミング
コンピューティング
Q2B で業界の量子ケーススタディを発表してください。
Q2B Quantumケーススタディショーケースをご紹介します！Q2B での講演の招待状を受け取る方法をご覧ください。
10万ドルの量子スタートアップピッチコンペティション
発表者:
Qubits Ventures*が主催するQ2B23シリコンバレー・スタートアップ・ピッチ・コンペティションに参加してください。シード段階またはプレシード段階にある量子テクノロジーとコンピューティングに焦点を当てているスタートアップなら誰でも参加できます。ファイナリスト7人が選ばれ、2023年12月6日にサンタクララコンベンションセンターで直接ピッチを行います。ファイナリストには、講演者に23年第2四半期のフルフリーパスが贈られます。
検討のためのピッチの提出期限は、2023年11月15日（水）です。Qubits Venturesは、ピッチコンペティションの勝者と共に10万ドルの潜在的な投資を検討します。
*参加には利用規約が適用されます。
注目のスピーカー
島田 太郎
代表理事
一般社団法人量子技術による新産業創出協議会 (Q-STAR)
松下 雄一郎
代表取締役 CEO
株式会社 Quemix
Dr. Michael J. Biercuk
CEO & Co founder
Q-CTRL
Constanza Vidal Bustamente
Fellow, Technology and National Security
Center for a New American Security
菊川 人吾
経済産業省 イノベーション・
METI
Netanel Lindner
Prof. of Physics, Co founder & CTO
Qedma
清司 柚木
チームリーダー
理研
Vladimir Tsitrin
Quantum Security Research Lead
Fidelity Center for Applied Technology
スポンサー
Platinum
プラチナ
ゴールド
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ショーケース
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出展者
ネットワーキング
ストラップ
Conference Bag
パートナー
概要
当日のアジェンダ
1 日目
May 15, 2025
二日目
May 16, 2025
3 日目
アジェンダ
May 15, 2025
時間
中央ヨーロッパ時間
日本標準時
太平洋時間
[名前]
スピーカー
セッショントラック
ロケーション
10:50 am
-
11:10 am
単一原子を用いた光量子計算のスケーラビリティ向上
量子コンピューティングのメリットを最大限に引き出すには、大規模でフォールトトレラントな量子コンピュータの開発が必要ですが、この目標を達成するための最も有望なアプローチとしてフォトニクスが浮上しています。大規模なフォトニック量子コンピュータを実現する上での大きなハードルの 1 つは、単一光子の生成とエンタングルゲートにあります。Quantum Source は、効率の点で従来の方法を大幅に上回る独自のソリューションを開発し、室温で動作する数百万の量子ビットを備えた量子コンピュータの開発を可能にしました。
Plenary Talks
Keynote Room
2:00 pm
-
2:20 pm
学んだ教訓: フィデリティ・インベストメンツにおける量子セキュリティの展望
量子セキュリティ技術は貴重な資産の長期保護にすでに適用できますが、現在の実装レベルでは、量子対応のエンタープライズ セキュリティ システムの構築に対するサポートは限られています。このプレゼンテーションでは、次の内容について説明します。+ データとプロセスのセキュリティ保護に QKD と PQC の両方を正常に適用できた特定のユース ケースの実装。+ エンタープライズ インフラストラクチャへの量子セキュリティ ソリューションの統合。+ 途中で遭遇した課題とその対処方法。+ キー管理システム (KMS) のハイブリッドのカスタム実装の根拠。
通信、セキュリティ、センサ
May 16, 2025
Time
CET
JST
PT
[名前]
スピーカー
セッショントラック
ロケーション
2:25 pm
-
2:45 pm
量子エクストリーム・ラーニング・マシン：産業および社会への応用
Quantum Extreme Learning Machines（QELM）は、従来のエクストリーム・ラーニング・マシンを量子コンピューティングに適応させることで、より少ない機能でより高速なトレーニングが可能になり、精度が向上する可能性があります。この講演では、産業分野におけるQELMの応用例と、ノルウェーの公共部門が実践している2つのシステム（Cancer Registryとオスロ市）の事例を紹介します。また、課題、今後の研究の方向性、その他予定されている応用についても論じています。
Industry Case Studies
Keynote Room
Time
CET
JST
PT
[名前]
スピーカー
セッショントラック
ロケーション
2:25 pm
-
2:45 pm
量子エクストリーム・ラーニング・マシン：産業および社会への応用
Quantum Extreme Learning Machines（QELM）は、従来のエクストリーム・ラーニング・マシンを量子コンピューティングに適応させることで、より少ない機能でより高速なトレーニングが可能になり、精度が向上する可能性があります。この講演では、産業分野におけるQELMの応用例と、ノルウェーの公共部門が実践している2つのシステム（Cancer Registryとオスロ市）の事例を紹介します。また、課題、今後の研究の方向性、その他予定されている応用についても論じています。
Industry Case Studies
Keynote Room
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Tokyo
