ブラックボックス最適化手法(FMQA)の開発に成功 Fixstars Amplify

効率的な解の探索が可能に！実験やシミュレーションの回数を大きく削減

東京大学大学院新領域創成科学研究科の研究室ではマテリアルズ・
インフォマティクス(MI)に関する理論や応用の研究に取り組まれており、
2020年には、FMQAと呼ばれる機械学習と量子アニーリングを組み合わせた
ブラックボックス最適化の手法を提案されました。

FMQAは、先生方が取り組まれている材料開発の領域のみならず、化学、
創薬分野における物質探索や、製造業における最適設計(翼形等)などの
幅広い領域にも適用可能な手法であることから、多方面から大きな注目を
集めています。

FMQAの誕生秘話などについて、研究室の皆様にお話を伺いました。

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基本情報ブラックボックス最適化手法(FMQA)の開発に成功

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取扱企業ブラックボックス最適化手法(FMQA)の開発に成功

株式会社Fixstars Amplify

最適化クラウドはFixstars Amplify AEという独自の高性能アニーリングエンジンに加え、利用可能なすべての量子アニーリング・イジングマシンや数理最適化ソルバー、ゲート式量子コンピュータに対応しており、将来の量子コンピュータ時代の到来に向けて常にトップを走る ”Quantum Ready” の会社です。【取扱製品】数理最適化計算エンジン及び量子コンピューティングプラットフォーム ■Fixstars Amplify Annealing Engine (AE) ■Fixstars Amplify Scheduling Engine (SE） ■カスタムエンジン