アニーリングマシンを基礎とした近似的意思決定システムの研究

• Project/Area Number: 24K20754
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 60040:Computer system-related
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 安戸 僚汰 京都大学, 情報学研究科, 助教 (00846941)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2024: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
• Keywords: アニーリングマシン / 意思決定 / 最適化 / 強化学習

Outline of Research at the Start

アニーリングマシンは量子計算機の台頭をきっかけに開発が盛んになったが，量子効果を用いずとも古典計算機でのアーキテクチャによる並列計算も有用であることが明らかになった．しかし現状では単純な組合せ最適化しか解けず，社会において複数の選択肢から選ぶような意思決定問題を解決するためにはさらなる研究が必要である．そこで本研究では，アニーリングマシンの核心にある目的関数最小化がニューラルネットや強化学習にも内在することに着目し，目的関数への抽象化をベースとしたより汎用な意思決定を行う計算機システムの研究開発を目指す．