解とモデルの相互最適化に基づく自律型アニーリングマシンの開発

Research Project

Project/Area Number	24K14875
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 60040:Computer system-related
Research Institution	Tokyo Institute of Technology
Principal Investigator	川村一志東京工業大学, 科学技術創成研究院, 特任助教 (70803229)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000) Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	組合せ最適化 / イジングモデル / アニーリングマシン / 生成ＡＩ / ボルツマンマシン
Outline of Research at the Start	組合せ最適化ソルバとしてのアニーリングマシンを広く利活用される技術へと昇華させるため，組合せ最適化問題の表現に用いるイジングモデルをボルツマンマシンの学習過程を利用して最適化する方法を研究する．本提案技術を通して解とモデルの相互最適化を達成し，イジングモデルで直接表現することが難しい組合せ最適化問題を自律的に解決することを目指す．さらに，アニーリングマシンとボルツマンマシンを一体化したＦＰＧＡベースのハードウェアアクセラレータを実現し，相互最適化の高速化を図る．