2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development and Industrial Application of Universal Manifold Learning Algorithm for Realization of Super Smart Society
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21H04599
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
藤澤 克樹 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 教授 (40303854)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鍛冶 静雄 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 教授 (00509656)
伊藤 聡 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 教授 (50232442)
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| Project Period (FY) |
2021-04-05 – 2026-03-31
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| Keywords | 数理最適化 / グラフ解析 / 高性能計算 / サイバーフィジカルシステム / 機械学習 / Society5.0 / モビリティ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度の研究実績の概要は以下の通りである。
ステージ１：ユニバーサル多様体学習実現のための基礎研究
日本最大の Web ポータルサイトを運営する Yahoo Japan 社の Webアクセスデータを用いて、グラフ埋め込み手法と距離学習手法などの最新の機械学習の手法を駆使して、新しいレコメンデーションサービスのためアルゴリズムの提案を行った。さらに自らアルゴリズムの実装を行い、Yahoo!ニュースのデータセット等を用いた数値実験において、提案手法の優位性を示すことができた。これらの提案手法の記述と数値実験の評価を行った論文は Second Workshop on Knowledge Graphs and Big Dataにおいて採択されている。
ステージ２：アプリケーション開発
これまで工場などにおける自動倉庫を効率的に運用するため、さまざまな問題に対する研究が行われてきている。本研究では、棚替えという荷物の運搬にかかる時間を削減するために自動倉庫内の荷物の配置を入れ替える問題を取り上げる。提案手法では棚替えを配置決定問題と棚替えスケジューリング問題の 2つの組合せ最適化問題を順に解き、棚替えを実行する。配置決定問題とは荷物の出庫口までの運搬時間を最小化する荷物の配置を決定する問題である。棚替えスケジューリング問題とは配置決定問題で求めた荷物の配置に入れ替えるための移動計画を求める問題である。本研究では配置決定問題を 0-1 整数計画問題として定式化し、棚替えスケジューリング問題に対する近似解法を 4 つ提案した。数値実験では、ロート製薬株式会社(三重県上野市)が保有している自動倉庫を模したシミュレータを用いて評価を行った。その結果、提案手法の有効性を確認することができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
上記の研究実績の概要でも記載したようにユニバーサル多様体学習実現のための基礎研究が進んでおり、以下のアプリケーション分野などへの適用が見込めるため。
産業アプリケーション：数理最適化, グラフ解析, 深層学習を用いた新しい産業応用の開拓(多数の民間企業との共同研究)
1: スマート工場構築(ロート製薬)
2: サプライチェイン : MaaS(LPガス), ロボットによる自走配送 (ソフトバンク)
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| Strategy for Future Research Activity |
全体的に計画通りに進んでいるため、2023年度は当初の予定通りに以下のステージでの研究を推進する。
ステージ２：アプリケーション開発
ステージ３：社会実装の推進とアルゴリズム品質に関する検証
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