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

• 研究課題/領域番号: 24K14875
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60040:計算機システム関連
• 研究機関: 東京工業大学
• 研究代表者: 川村 一志 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 特任助教 (70803229)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 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

研究開始時の研究の概要

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．