SS研HPCフォーラム2022

デジタルアニーラとその応用
2022年9月26日
Strategic Engagement Office
Executive Director
岩井 大介
1© 2022 Fujitsu Limitedコンピューティング業界は何を追いかけてきたか◼ コンピュータに掛ける夢◼ あらゆる問題に一瞬で答えを出し決して間違わない何か• その時々の過剰な期待に短期的に応えられたかは疑問• 時間をかけて夢を実現したことは間違いない◼ ただ、従来の延長線上の夢は終焉を迎えつつある◼ 延長線上ではないもの・・・◼

人工知能（AI）、量子コンピュータ・・・・・

デジタルアニーラ
2

Copyright 2021 FUJITSU LIMIED

デジタルアニーラとは
デジタルアニーラのビジネス展開
デジタルアニーラを軸とする応用事例

3© 2022 Fujitsu Limited

従来コンピュータの限界⚫ 社会やビジネスのデジタル革新に伴い、より高度で複雑な大量データを高速に処理する

コンピュータが重要だが、ムーアの法則*にあるような、コンピュータ性能の大幅向上は＊ムーアの法則：半導体業界において、1つの集積回路に実装される素子の数は18カ月ごとに倍増する、という経験則。
もはや限界。
1 ZB=1021
1 YB=1024

汎用CPUの電力効率性能 [相対値]

1YB
40ZB
データ量

ムーアの法則がCPU規模と性能向上を駆動

電力制約により性能向上が減速

ギャップ

終焉へ

非構造化
データ

コンピュータ性能
構造化
データ
1990

2000

2010

2020

次世代コンピュータとしての方向性と有力候補は？

2030

ドメイン指向コンピューティング◼ 従来の性能指標の延長では無く、処理の特性に特化し進化させたアーキテクチャ(ドメイン指向）
が成長
処理の特性
に特化

ムーア則の
限界

量子
Approximate
Computing コンピューティング
脳型
ニューラル
コンピューティング
コンピューティング(推論処理)
アクセラレータ
ニューラル
コンピューティング
汎用(学習処理)
コンピューティング
従来のスーパーコンピュータ
処理性能指標進化を実現する方向性
従来のアーキテクチャ

これからのアーキテクチャ

汎用

シンプルな専用コア
処理の特性に特化し無駄を排除

逐次＋並列

超並列
膨大な演算を並列に処理

厳密な値の精度

処理に応じた精度“いい加減”で処理を効率化ドメイン指向コンピューティングとしてのデジタルアニーラ
処理の特性
に特化

量子
Approximate
Computing コンピューティング
脳型
ニューラル
コンピューティング
コンピューティング(推論処理)
アクセラレータ
ニューラル
コンピューティング
汎用(学習処理)
コンピューティング
従来のスーパーコンピュータ
処理性能指標デジタルアニーラ

ムーア則の限界

デジタルアニーラ(量子インスパイアード)と量子コンピュータ◼ デジタルアニーラ- 物理学の磁性体簡易モデルであるイジングモデルの最適化問題に特化したコンピューティング- 組合せ最適化問題に能力を発揮◼ 量子コンピューティング- 将来有望なコンピューティング候補

量子ゲート
コンピューティング

今使えて、発展し続ける
コンピューティング

デジタルアニーラ（量子インスパイアード）

組合せ最適化問題適用分野

物流・製造分野

汎用コンピューティング
8

創薬・材料分野

金融分野© 2022 Fujitsu Limited

量子コンピューティング技術◼イジングマシン方式の多くは、量子インスパイアード、日本が先行◼量子ゲート方式は、各社開発途上（規模、誤り耐性）
方式

量子コンピューティング技術

富士通調べ

イジングマシン方式

量子イジングマシン方式

量子ゲート方式

アニーリング方式

分岐アルゴリズム方式

レーザー
ネットワーク方式

量子アニーリング方式

デジタル回路デジタル回路光パラメトリック
発振

超伝導回路

東芝

NTT

富士通

日立製作所

NEC

Fixstars

デジタルアニーラ

CMOS アニーリング

Vector Annealing

Amplify

ELECOM

Microsoft

開発組織

SBM

NEC

D-WaveIBM

Google

Micro
soft

Intel

量子コンピュータ

量子インスパイアード・コンピュータ

9© 2022 Fujitsu Limited

各社比較
大規模アニーリングコアにより実問題求解性能で優位に
富士通[1]

D-Wave[3]

東芝[4]

日立[6]

NEC[7,8]

実装方式

ASIC,
マルチGPU

超伝導

FPGA, GPUGPU

汎用ベクトルプロセッサ

求解方式

MCMC**
Parallel Tempering

Quantum
Annealing

Simulated
Bifurcation

Momentum
Annealing

Simulated
Annealing(サーバ並列で100万ビッ
ト[2])

約5000

100万

10万

10万

結合度

全結合

疎結合

全結合

全結合

全結合

結合強度階
調

64ビット

アナログ(5ビット
程度)

2~32ビット [5]

未公表

未公表

-

-

ビット/スピン数10万

出典：
arXiv:2103.08464v1 [quant-ph] 15 Mar 2021
/USC Prof. Lidar, et. al

実制約ハンドリング
制約処理技
術

等式(1way-1hot,
2way-1hot),

-

不等式制約
係数自動調整** MCMC: Markov-Chain Monte Carlo*1 https://www.fujitsu.com/jp/group/l abs/en/about/resourc es/t ech/t echintro .html*2 https://pr.fujitsu.com/jp/news /2020/11/9.html*3 https://www.dwav esys.com/solutions-and-products/systems/*4 https://www.global .toshiba/jp/products-solutions/ai-io t/sbm.html※富士通調べ等式(1way1hot)*5 https://www.itmedia.co.jp /news/articl es/1907/30/news030_3.html*6 https://www.hitachi.co .jp/rd/n ews /topics/2019/0830.html*7 https://jpn.nec.com/nec-vecto r-annealing-s ervic e/index.ht ml?nid =jpntop211051*8 鷹野ら、IEICE Technical Report CAS2019-47, MSS2019-26

10© 2022 Fujitsu Limited

量子インスパイアードコンピュータ
既存のシリコン半導体技術をベースに実問題を解決
量子アニーリング

量子インスパイアード• 量子状態維持のため超低温冷却の大型装置が必
要（超低温動作、大規模化が困難）

・シリコン半導体のため小型化が容易（室温動作、大規模化が可能）• 量子ビットが物理結合であり、結合数が少ない（複雑な実問題を求解できない）

・全結合アーキテクチャを採用し、結合精度が高い（複雑な組合せ
最適化問題を求解できる）

Bit 1

0
1

0

1 …

… 0

0
Bit i

11

Bit 2

1

1
全結合

© 2022 Fujitsu Limited

高速の求解性能を実現する2つの独自技術
最適解に導く確率を高める

並列評価により高速に最適解を求める

評価①局所解にいることを検知

脱出!

最
適
解

試行1

試行2

ビット1
反転

ビット２
反転

評価値
判定

評価値
判定

試行N

・・・

ビットN
反転

オフセット値②オフセット値をあたえることで局所解からの脱出を促す
局所解

最適解

時間の経過

状態

評価値
判定

探索空間

オフセット値を与えることで局所解からの脱出を促し、最適解を導く。

並列的に反転させるビットを評価することで高速に最適解を導く。
12© 2022 Fujitsu Limited

実問題求解に向けた技術ロードマップ
県域配送

全国配送

適用分野

中分子医薬
金融ポートフォリオ

次世代

要員計画

◆ 多目的最適◆ ユースケース特化型

第４世代

第2世代

第３世代
・規模 100kbit
・実問題の制約に対応◆ 大規模アニーリングコア搭
載（マルチGPU実装）◆ 第３世代比で最大１０倍高速化

規模 8192bit

第1世代
規模 1024bit～2018年度

2020年度

2022年度13

2023年度~© 2022 Fujitsu Limited「組合せ最適化問題」とは⚫ 与えられた「組合せ」の中から、指定された条件を満たす「一番良い組合せ」を選び出す問題例) 巡回セールスマン問題

各都市を必ず1回だけ通るという制約のもとで、距離が最小となる巡回ルート（最短経路）を見つける問題

N個の都市

経路の組合せ都市
都市

都市

一番総距離が短い経路

都市
都市

選択肢：都市の数

都市

都市
都市

都市

評価項目：都市間の移動距離
制約条件：1都市に1回

都市

都市

都市

最適解(最適値)：最短経路

5都市なら120通り → 32都市 2630京×1京通り 組合せ数は指数関数的に増加
14© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラで「組合せ最適化問題」を解く手順①
各都市を必ず1回だけ通るという制約のもとで、距離が最小となる巡回ルート（最短経路）を見つける問題

巡回セールスマン問題

1.解きたい問題の最適解(最適値)を定義する

2.変数/制約条件を定義する

一番総距離が短い経路

最短経路を導くには、
訪問する

順番

都市

都市

・・・巡回セールスマン問題
における変数※を組合せれば求められる。

都市
都市

訪問する

※何を変数とするか 最適解を決めたい要素を変数とする。

都市

巡回セールスマン問題においては、訪問する都市とその順番が変数となる。

最適解(最適値)※:最短経路

各都市を必ず1回だけ通るという制約のもとで※何を最適解(最適値)とするか 巡回セールスマン問題においては、

この問題における制約条件

最短経路(=最小値)であるが、問題によっては最大値が最適解になることもある。

NEXT

NEXT

最短経路を導くには何の情報と何の情報を組合せれば求められるのか？

最適解/変数・制約条件を定義した問題を
デジタルアニーラで解けるようにするには？

15© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラで「組合せ最適化問題」を解く手順②
各都市を必ず1回だけ通るという制約のもとで、距離が最小となる巡回ルート（最短経路）を見つける問題

巡回セールスマン問題

3.デジタルアニーラで解ける数式をつくる
数式をたてるために、イジングモデルをつくる

4.デジタルアニーラで解く
デジタルアニーラに式を投入→最適解(最適値)を確認

イジングモデル：変数の「なし」「あり」を「0」「1」で表現できるようにしたモデル
訪問都市(i.j)

Ａ市
0

Ｂ市
1

Ｃ市
2

0

0

1

0

x14

1

1

0

0

x23

x24

2

0

0

0

1

0

x32

x33

x34

3

0

0

1

0

0

x42

x43

x44

4

0

0

0

0

1

訪問順(t)

Ａ市
0

Ｂ市
1

Ｃ市
2

Ｄ市
3

Ｅ市
4

0

x00

x01

x02

x03

x04

1

x10

x11

x12

x13

2

x20

x21

x22

3

x30

x31

4

x40

x41

制約
条件

Ｄ市
3

Ｅ市
4

目的関数

1
0 は、 0
1番目にB市を訪問
2番目にA市を訪問を意味する。00E=エネルギーを最小化/最大化する関数

i j : 訪問する都市
t
: 訪問順

制約項
制約 複数の都市に同時に滞在できない
条件

複数の都市に同時に滞在できない
各都市を必ず1回だけ通る→各行/各列1つのみ選択可能

・黒い丸が1ビットを表す
・デジタルアニーラ第二世代では8192ビットまで対応

・1ビットは「0」(なし)か「1」(あり)になることができる
・何番目にどの都市を訪問するか(＝最適解)を①で表せる。
→デジタルアニーラで解ける問題になっている。
16

制約
条件 各都市を必ず1回だけ通る© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラとは
デジタルアニーラのビジネス展開
デジタルアニーラを軸とする応用事例17© 2022 Fujitsu Limited

Computing as a Service Vision
Sustainable
Manufacturing

ConsumerExperience

Digital Shifts

アプリケーション

金融

Healthy
LivingBusiness Applications

材料開発

創薬

TrustedSocietyHybrid IT

自然科学

シミュレーション

AI

計算科学
データ解析

Computing as a Service

プラットフォーム
超低消費電力High Performance Computing (HPC)

巨大なコンピューティングパワー

Quantum-Inspired Technology

トラスト基盤

Available on
Public Cloud(Amazon Web Services/ Microsoft Azure)

Quantum Technology

ミドルウェアOS
ハードウェアA64FX Technology

DigitalAnnealer18

Quantum
Simulator

Superconducting Qubit
Diamond Spin Qubit

写真提供：理化学研究所© 2022 Fujitsu Limited

「Fujitsu Computing as a Service」 の全体像
Sus tainable
Ma nufacturing

UvanceCore Application

マテリアル・イン
フォマティクス向け

Cons umer
Experi ence

物流最適化向け

Hea lthy
Li vi ng

ソフトウェア• シミュレーション• 分析、予測• 最適化 等

API基盤

API

API

HPCクラウドDAクラウド• PRIMEHPC FX1000• x86, GPU 等• デジタルアニーラ（量子インスパイアード）

API

AIクラウド19

幅広い分野への適用

誰もが容易に利用できる高度なコンピュー
ティング技術

手術室割当
最適化向け

創薬向け

サービス連携基盤• API基盤による統合• データ集約、連携• 他クラウド連携 等

Trus tedSoci ety

コンサルティングサービス• お客様の要望確認と提案• コンピューティング活用計画の策定• 課題に対する解決策の提示

チューニングサービス• ソフトウェアやライブラリの導入支援• チューニング指針の提示• ボトルネックの特定と解決© 2022 Fujitsu Limited

CaaSご活用のメリット
・お客様課題に応じて最適な計算リソースの組合せ活用をAPIとして提供
・当社の業務エンジニアとソリューションアーキテクトが連携してお客様業務のDX
化を加速
As Is

To Be
課題の実現手段を共に検討し、最適なリソース組合せにてご提案
従来解決が難しかったユースケースの解決ご支援

お客様が課題の実現手段を検討の上で活用
お客様
エンジニア

お客様
FJ業務
エンジニア エンジニア

HPCクラウド
リソース活用

リソース活用協議• PRIMEHPC FX1000• x86 、 GPU 等

課題定義

HPCクラウド• PRIMEHPC FX1000• x86 、 GPU 等

×

DAクラウドDAクラウド• デジタルアニーラ• デジタルアニーラ（量子インスパイアード）

リソース活用

FJ
ソリューション
アーキテクト

リソース選定AIクラウド

業務適用
ご提案
20

今後、自動化・
API提供を予定（量子インスパイアード）

×

AIクラウド© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラとは
デジタルアニーラのビジネス展開
デジタルアニーラを軸とする応用事例21© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラの適用領域
社会課題の解決を目指して
物流・交通
創薬・材料
材料探索
（電池、混合物）
中分子医薬
安定構造探索

医 療

要員計画

工場内
動線
最適化

スペクトル
解析
分子
類似性
検索

製造

物流
ネットワーク
最適化

交通量
最適化

放射線
治療

宇宙ゴミ
除去経路
最適化

金融

ポートフォリオ
最適化
通信
基地局
ID割当
Web
広告

情報

デジタルアニーラ
22

22© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラの適用領域
イジングマシン方式を活用した組合せ最適化問題を中心に取り組みが進展
机上・理論検証（公開ペーパー有）物流・交通実証実験・社会実装

マルチモーダルシェア(DENSO)
配送計画最適化(富士通）*1
部品物流最適化(富士通）*2LNG船経路最適化(富士通)*3
宇宙ゴミ除去経路最適化(富士通)*4
北京の交通量最適化(Volkswagen)

自動車船積付最適化（富士通)*5
バンコクの交通量最適化(DENSO、豊田通商 ）製造

要員計画最適化(富士通)*6,7
ロボットアーム操作(BMW)自動車のキャリブレーションテスト( AISIN、AW )グラフ彩色(LOCKHEED MARTIN)
フォルトツリー解析(AIRBUS)

倉庫ピッキング最適化(富士通)*8
無人搬送車経路最適化(DENSO)
生産計画最適化(NEC)金融

ポートフォリオ最適化(1QBit)
AIで株価予測(野村アセットマネジメ ント）
リバースストレステスト(HSBC)
ポートフォリオ最適化(富士通)*9,10

ポートフォリオ最適化(富士通)*11

情報

広告入札最適化(リクルートコミュニ ケーシ ョンズ)航空写真からの樹木判定(NASA)
行列因子分解(Los Alamos)
Web広告の効果最大化(富士通)*12
基地局割当最適化(富士通)*13,14
スタジアム座席配置最適化(富士通)*15

ホテルリコメンド最適化(DENSO、豊田通商 ）

材料・創薬

創薬でのスクリーニング(富士通)*16
分子類似性検索(富士通)*17
タンパク質安定構造探索(富士通)*18

中分子ペプチド創薬(富士通)*19
半導体材料最適配合探索(昭和電工、 富士通 )*20

医療放射線治療計画最適化(富士通)*21＊イジングマシン（量子インスパイアード、量子アニーリング）を活用した組合せ最適化問題
23© 2022 Fujitsu Limited

(ご参考）デジタルアニーラの適用領域:文献*1: https://www.fujitsu.com/downloads/JP/microsite/fujitsutransformationnews/journal-archive s/pdf/2019-06-14-01.pdf*2: https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/09/10-1.html*3: https://mirai.jogmec.go.jp/digital/column/01-04.html*4: https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC24C5Y0U1A820C2000000/*5: https://pr.fujitsu.com/jp/news/2021/09/2.html*6: https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/11/9.html*7: https://www.fujitsu.com/jp/about/resources/publications/technicalreview/topic s/artic le010.html?utm_
source=twitter&utm_medium=soc ial&utm_campaign=offic ial20210805*8: https://www.fujitsu.com/downloads/JP/solutions/industry/retail/dl-contents/rtj/2020/pdf/R03-2_Digital-Annealar.pdf*9: https://pr.fujitsu.com/jp/news/2018/10/23-1.html*10: https://pr.fujitsu.com/jp/news/2019/08/30-1.html*11: https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/02/7-1.html*12: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000165.000010742.html*13: https://pr.fujitsu.com/jp/news/2022/02/24.html*14: https://pr.fujitsu.com/jp/news/2022/03/18.html*15: https://pr.fujitsu.com/jp/news/2021/06/17.html*16: https://www.fujitsu.com/global/services/busine ss-services/digital-annealer/accelerating-drug-discovery/*17: https://www.jstage.jst.go.jp/article/vss/63/3/63_20180509/_pdf/-char/ja*18: https://www.fujitsu.com/jp/about/resource s/case-studies/vision/tora y/*19: https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/10/13.html*20: https://www.sdk.co.jp/news/2022/41712.html*21: https://pr.fujitsu.com/jp/news/2021/02/26.html

24© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラとは
デジタルアニーラのビジネス展開
デジタルアニーラを軸とする応用事例：物流関連

25© 2022 Fujitsu Limited

物流事例

トヨタシステムズ 様
自動車製造に必要な部品の物流ネットワークを最適化✓ 北米の数百を超える仕入れ先から部品を仕入れ、数か所の中継倉庫を通り、数十の工場へ配送する大規模なルートを探索する問題を計算✓ トラック数、総走行距離、仕分け作業などを含めた物流コストの最小化✓ 物流に関わるコストを2%～5%削減✓ 30分以内に求解
26

配送計画

最適化
© 2022 Fujitsu Limited

トヨタシステムズ様 実証事例

2020年9月 プレスリリース
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/09/10-1.html⚫ 大規模な物流ネットワークのコスト最小化
1.部品仕入先から部品を収集

組立工場
数十拠点

・・

中継倉庫
複数拠点

組合せ数はさらに・・

・・

組合せ数はさらに・・

・・

・・

仕入先
数百

3.車両組立工場へ配送

2.中継倉庫で部品を集約■小規模なエリア収集だけでも組み合わせ数は膨大
・仕入先数：10拠点
・組立工場：1拠点
・トラック台数：5台
・1ルートで周る拠点数：5拠点以下

仕入先数百で天文学的な数字に

直配送280垓通り※1垓：1020

中継倉庫間配送• 人手では数か月かけて作っていた物流ルートを30分で探索• 従来手法に比べ2%～5%のコスト削減効果を見込む
27© 2022 Fujitsu Limited

物流事例
日本郵船株式会社 様

自動車専用輸送船への車両の積み付けプランを最適化◼

専門のプランナーが手作業で行っていた
積み付けプラン作成業務を自動化◼

業務の効率化により、
年間4,000時間もの労働時間を削減◼

急な計画変更への迅速な対応や、プランの品質バラつきの防止も実現© 2022 Fujitsu Limited28日本郵船様実証事例

2021年9月 プレスリリース
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2021/09/2.html⚫ 自動車専用船の積み付け計画作成業務を効率化⚫ 人手による積み付け計画作成作業を自動化，業務の効率化により労働時間を大幅に削減⚫ 急な輸送計画の変更に迅速に対応することが可能

出力プラン（席割りプランの例）⚫ 経験値や技量による担当者ごとの積み付け計画の品質のバラつきを防止

最大積載数約7,000台・
フロア数12階の自動車専用船が、十数の港に寄港しながら車高や車幅が異なる60種類以上の車両の積み降ろしを行う場合、車両の積み付け方の候補の数は、総当たりで計算すると10の2,000乗通り
以上

入力データ
・積荷リスト（車種・数量）・寄港プラン（積地・揚地）

年間4,000時間以上の労働時間の削減を実現
29© 2022 Fujitsu Limited

物流事例（海運）独立行政法人石油天然ガス・金属鉱物資源機構 様

LNG運搬経路の最適化◼

LNG供給経路（基地～仕向先サプライチェーンモデル）の CAPEX+OPEXが最小になるプランを作成◼

20年間の長期輸送におけるLNG船必要数を6→5隻に。
ルート最適化により輸送コストを約12%削減◼

LNG生産地の増加、仕向先ガス需要量の増減に対して
条件変更によりコストを再計算し最適化できることを検証

30© 2022 Fujitsu Limited

LNG船舶輸送の最適化⚫ 概要⚫ LNG生産地（ボンタン）から15か所の供給仕向港に対し、LNG運搬船を20年間運航した場合のコスト（CAPEX+OPEX）

が最も安くなる船サイズ・船数・仕向地の地上タンクサイズ・船の運航ルートの組合せを算出

結果

必要なLNG船数を6隻から5隻に削減
総コストを約12%削減できるルート発見
さらに、以下のようなモデルを作成し、選択される組合せの変化や20年間の総コストの増減を確認⚫ 各仕向地でのガス需要量を増加させた場合⚫ ボンタン、マセラ（アバディ）の2か所を生産地とした場合

等
31© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラとは
デジタルアニーラのビジネス展開
デジタルアニーラを軸とする応用事例：製造関連

32© 2022 Fujitsu Limited

生産計画事例
大規模な生産計画を最適化✓ 従来手法で解けなかった大規模問題として知られる
生産計画問題を最適化✓ 多品種少量のサーバ生産スケジュールを作業順序、作業者の技能レベル、休憩時間、設備利用可能時間など複雑な制約条件下で計算✓ 作業数100、設備数12、作業者数13、
時間スロット65で100万ビット規模の問題を求解

生産計画

最適化

プレスリリース：2020年 11月9日

https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/11/9.html
33© 2022 Fujitsu Limited

生産スケジューリングの最適化◼ 100万ビット級の実用問題を求解
課題
複数の作業に対し、作業者と各設備を適切な時間スロットに割り当て、更に資格やスキルを条件設定したスケジュールを作成

100万ビット問題スケジューリング結果 [100作業×12設備×13人×65スロット]

複雑な制約条件を満足させ作業順序、設備利用時間に適切な人員を割り当て
34© 2022 Fujitsu Limited

倉庫最適化

工場内のピッキングルートおよび商品棚配置の最適化を実現✓ 部品の出庫・入庫業務のルートを最適化✓ 部品棚の相関関係を分析し、棚の位置を見直す
ことで、ピッカーの移動距離を最大で45%短縮✓ 複数フロアをまたいだルートの最適化も実現

35

最大で
移動距離を

45

％削減

© 2022 Fujitsu Limitedピッキングルートおよび商品ロケーション最適化◼ 最適化したピッキングルートのデータから需要の多い商品棚を算出し、倉庫内商品棚のロケーション再配置を提示。
実際のロケーション変更をせずに、ロケーション変更による効果をシミュレーション、最適なロケーション提案が可能

ピッキングルート最適化と組合せて運用していく
ことで、ピッキング作業の更なる改善が可能
Beforeデジタルアニーラクラウドサービス①最適化したピッキングルートのデータから需要の多い商品を抽出
部A01

1

部B09

After

1

1
ピッキングが多い商品リスト
No.1 部品A01、部品B09
No.2 部品C10、部品D08② ピッキングが多かった部品を移動した（近づけた）仮想ロケーションマップを作成

部品需要を考慮せず商品棚を設置しているため、ピッキング作業も効率的でなく、ピッキングルート
も最適化されない。

部A01

部A01

0

0

1
1

0
解を探索

部B09

ロケーション変更後のピッキング
ルートをデジタルアニーラでシミュレーション

部B09

36

ロケーション変更後のピッキングルートの改善効果の提示が可能© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラとは
デジタルアニーラのビジネス展開
デジタルアニーラを軸とする応用事例：金融、情報、エネルギー37© 2022 Fujitsu Limited

金融事例
メルコインベストメンツ株式会社

様

運用資産の着実な成長に貢献する
ポートフォリオのリスクとリターン分析✓ 従来のコンピューティングでは膨大な計算量のため事実上不可能であった数百銘柄の組合せ最適化
計算がわずか10分程度で導出✓ 精度の高い計算に基づいた分析結果を実際の資産運用業務に活用
プレスリリース：2020年2月
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/02/7-1.html
38© 2022 Fujitsu Limited

ポートフォリオ最適化 － デジタルアニーラの優位性◼ 一般的な平均分散ポートフォリオ最適化において、デジタルアニーラ(DA)は商用ソルバに速度面で優位性がある。
◼ より実用的なモデルのポートフォリオ最適化では、商用ソルバがたどり着けない良解に到達。
平均分散ポートフォリオ最適化

より実用的なモデルのポートフォリオ最適化

平均分散ポートフォリオ最適化とは…
min 𝒙𝑇 𝜎 2 (𝑝) 𝒙
𝑠. 𝑡. 𝑟ഥ𝑝 𝑇 𝒙 ≥ 𝑟𝐸
෍ 𝑥𝑖 = 1𝑥𝑖 ≥ 0(𝑖 = 1, … , 𝑛)

• より一般的に銘柄数や取引単位を制約した平均分散モ
デルで性能測定を実施。
• 商用ソルバもDAも同等の良解を得られた。
• 速度面でDAが優位。

2000銘柄のポートフォリオ最適化
リスク(分散共分散の総和)

ベンチマーク結果

ベンチマーク結果

𝑖

商用ソルバ
DA

2000銘柄のポートフォリオ最適化(対商用ソルバ)解精度

商用ソルバがたどり着けない良解

商用ソルバ
DA

リスク

• 期待収益率が投資家の要求する期
待収益率以上であるという制約の下で，リスク(分散)を最小化する資産への投資比率を求める問題。

• 新たなポートフォリオ構築のため、単純な平均分散ではないポートフォリオ最適化の需要がある。

(対商用ソルバ)求解速度

250 倍 以上
0

40

80

120 160 200 240400
020000 40000 60000 80000 100000

計算時間 [sec]計算時間 [sec]39© 2022 Fujitsu Limited

観客席割当最適化
ベルリンオリンピックスタジアム（ブンデスリーガ）
ニュルンブルクリンク（F1, 24hレース）
観客席配置を高速に最適化
コロナ禍のスポーツイベントの安全運営と収益性向上に寄与◼ 従来の2-by-3(2席割当、3席空ける）、市松模様のような固定の割当ではなく、イベントに応じて１～４人のグループ席をソーシャルディスタンスを保って割り当てる
観客席割当を高速に計算・最適化◼ 観客席割当数を従来に比べ60%増やし、チケット収益の大幅増加が可能なことを確認◼ 単純に５割、5000人など固定の制限ではなく、グループ席＋ソーシャルディスタンスを40
日本でも活用できないか？

グループ席＋ソーシャルディスタンスによる
観客席割当

観客席割当

最適化
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エネルギー事例
ウィンドファームレイアウトを最適化✓ 風力発電所の発電量を最大化するため、風車(タービン)の配置を最適化✓ 発電量に大きく影響する上流風車による風向、風量への干渉を考慮し全体の配置を最適化✓ 既存ソルバーと比較し、高速に最適解を求解

ウィンドファーム
レイアウト

最適化

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© 2022 Fujitsu Limited

背景
⚫ 背景
⚫ 風力発電所の発電量を最大化するため、風向に対する風車（タービン）の配置を最適化したい⚫ ウィンドファームレイアウト最適化（WFLO）問題と呼ばれ、風車を事前に定義された位置に配置して、総発電量の最大化を目指す⚫ 課題⚫ 総発電量は上流の風車による風向風量への干渉に影響を受けやすい⚫ WFLOの風車位置の最適化アプローチは複数提案されているが、大規模な事例では適用できない⚫ Design of a new wind farm:⚫ N cells: potential turbine locations (2km x2km 400cell)⚫ m turbines to be situated (fixed number)⚫ Objective: maximize produced power⚫ Inteferences between turbines⚫ Constraints:⚫ Proximity (too close is not allowed)⚫ Exactly m turbines42© 2022 Fujitsu Limited

ベンチマーク by Univ. of Toronto⚫ 手法（計算使用モデル）⚫ QUBOモデル⚫ 近接制約（上流風車の干渉の有無）を満たしつつ目的関数（予想発電量）を最大化する風車の配置を求める⚫ 二次計画法モデル（QP）⚫ 混合整数線形計画法モデル（MILP）⚫ 使用計算機の種類とモデル⚫ GUROBI（GPU＆1200秒の制限時間）：QUBO、QP、MILP⚫ FDA（DAU）：QUBO

デジタルアニーラ(FDA)が最も短時間で最大発電量となる風車配置を見つけており、WFLOの最適化に有効である
43© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラとは
デジタルアニーラのビジネス展開
デジタルアニーラを軸とする応用事例：材料関連

44© 2022 Fujitsu Limited

富士通のMI（マテリアルズ・インフォマティクス）⚫ パーパス⚫デジタルアニーラ(DA)×AI×HPCを駆使したサービス提供により、新材料開発のアプローチを変え、社会課題解決に繋がるイノベーションをお客様と共に実現する
計算科学

オープンデータ
論文
ICSD

文書分類
知識抽出

QC

量子コンピュータ

SciFinder
JdreamⅢ

特許
MatNavi
Materials Project

STN

DA

分子類似性検索AI NLP

候補
絞り込み

知識DB

特性実測
データ
分析データ
シミュレーション
データ

QC

量子化学計算DA

粗い絞り込みDA

混合物最適化

シミュレーション
実験・分析検証

HPC

量子化学計算プロセスデータ

プ
ロ材
セ料
ス候
条補
件

AI

医薬

DA

分析インフォマティクス

HPC

ナレッジグラフ/ベイズ推定/GA

データ科学

QC

量子化学計算機能材料

量子化学計算AI RL/ML/DL

富士通にしかアプローチできない領域まで材料探索の可能性を広げ、研究開発を強化
45© 2022 Fujitsu Limited

材料設計事例

緑色：計算結果
灰色：実験結果

不可能であった中分子創薬の計算を高精度で実現 !
✓ 驚異的な精度(RMSD 0.73Å)で実験構造と計

環状ペプチドの実験構造と計算構造の比較
RMSD：0.73Åの驚異的な精度で実験構造と計算構造が一致

算構造を一致させることに成功。一晩で高精度に計算。中分子医薬候補探索の飛躍的効率化を実現。

RMSD(Root Mean Square Deviation)：平均二乗偏差✓ ペプチドリームから高評価。「高精度を維持し、探索時間の短縮化に挑戦しながら、革新的な新薬創出がこれまで以上に加速していくものと考えている」。
✓ 新型コロナ感染症治療薬に特化した合弁会社、ぺプチエ
イド株式会社を2020.11に設立。新薬開発を加速。治療薬の開発候補化合物の臨床試験を2022.3に開始。
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新型コロナウィルス感染症治療薬を含む、新薬の開発を加速© 2022 Fujitsu Limited© 2022 Fujitsu Limited

IT創薬プロセスと課題
薬効の検証
医薬候補化合物(鍵)絞込み

結合強度予測DAによる高速絞込み技術

ウェット実験：合成・活性評価（製薬メーカー）

安定構造探索標的タンパク質（鍵穴）
低分子医薬(アミノ酸2～４個）でのIT創薬活用は進みつつあるが・・・・◼ 低分子医薬(アミノ酸2～4個)から副作用のリスクが低い中分子医薬(アミノ酸5～50個)へシフト◼ 中分子医薬候補の安定構造探索は、計算量(MD計算）の爆発的な増加により、困難
低分子：天然のアミノ酸3個の配列種類は：4200
中分子：天然のアミノ酸15個の配列種類は：～1.6×1019 =1,600京
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DAによる
高速絞込み技術© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラによる安定構造探索
アミノ酸

中分子環状ペプチドアミノ酸で括って粗視化
アミノ酸間の相互作用をAIでモデル化求まった安定構造（実験構造と1Å以下で一致）

HPCによる
精細構造探索

アミノ酸を格子点に配置しアミノ酸間の相互作用を考慮
デジタルアニーラで構造探索

デジタルアニーラで求めた安定構造

粗視化モデルを
全原子モデルに戻す

AI・デジタルアニーラ・HPCの連携計算により高速かつ高精度な中分子安定構造探索を実現
粗視化の単位を工夫すれば、他の電池など他材料への展開も可能
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48© 2022 Fujitsu Limited

材料事例
少量・断片的・偏ったデータを最大限に活かす混合物設計支援✓ 複数の要求特性に対して最適な混合成分・比率・プロセス条件を膨大な組み合わせ候補の中から探索✓ 候補数が多く、複雑な問題でデジタルアニーラが威力を発揮✓ 有機・無機、固体・液体問わず、幅広い混合物に適用可能

混合・配合条件最適化

関連特許：特開2021-127418

49© 2022 Fujitsu Limited

混合成分最適化

トライアル可混合物設計ナビ(仮称)◼ 混合冷媒探索

材料開発で重要な「混ぜる」業務を支援する一気通貫型の材料設計ソリューション

◼低環境負荷冷媒(SF-10)ベースの混合冷媒
探索条件

候補数が多く、
複雑な問題はDAが威力を発揮

プログラミング不要な材料設計

探索結果の実証実験

モデル化

最適化

AI

混合物最適化

DA

要求特性• 熱伝導率：高• 引火点：高• 比熱：大• 粘度：低1.6

Thermal resistance, Rsys (K/W)

混合候補：約40種類→ 3成分混合

入力データ
セット

冷
却
性
能

良

1.4

SF-10
SF-10/n-ペンタン/メタノール

1.2

SF-10

機械学習・自律制御

最適混合
成分・比率
プロセス条件AI
自律制御

少量データでも探索可能

1.0
0.8
0.6

混合冷媒

0.4

20%以上
性能アップ

0.2
0.0

0

10

20

30

40

50

60

Heat input power (W)70

80

画面イメージ

デジタルアニーラを使うと、膨大な混合・配合条件の組み合わせから高速に最適な解を探索可能
50© 2022 Fujitsu Limited

材料事例
分子・結晶構造の類似性に着目した
確度の高い材料候補の絞り込み✓ 膨大な候補の中から、高機能・低コストを望める
代替材料を構造観点で素早く絞り込む✓ デジタルアニーラ＆AI＆富士通独自の分子・結晶構造
グラフ化技術によって、確度の高い類似度計算を実現✓ 香料分子のクラスタリングや電池材料の設計に適用

材料候補
スクリーニング

高精度化
関連特許：特願2020-9953

51© 2022 Fujitsu Limited

分子構造類似性に着目した材料クラスタリングO◼ 香料分子のクラスタリング
2分子グラフ間の最大共通部分構造

類似性評価に基づく
クラスタリング結果

分子全体を比較してDAで高速求解

バニリン
OOHbalsamcitrusvanilla0.8

類似度0.00
OH

リナロール

O
O

X

Y

O

O

C

C

MDS2

0.4

富士通独自
のグラフ化

0

類似度0.73

-0.4

＋

CH
O

-0.8

分子構造から計算される記述子を自動抽出、あるいはユーザー選択

-1

-0.5

0
MDS1

クラスタリング指標

類似性評価

0.5

1

ARI

SS

フィンガープリント法(従来) 0.41

0.30

DA利用手法

シトロネラール

調整ランド指数(ARI)​,
シルエットスコア(SS)​​

0.76 0.69

デジタルアニーラを使うと、代替材料の高速＆高精度な絞り込みが可能
52© 2022 Fujitsu Limited

材料事例
計測スペクトルと材料特性の関係性抽出を可能にする正則化技術✓ 材料特性に直結するデータ領域を、分析データ(スペクトル・画像)から素早く抽出✓ 抽出結果から特性予測やスクリーニングが可能に✓ ニッケル水素電池用正極材料の開発と特性メカニズムの解明に適用

影響因子特定高精度化

サンビーム年報・成果集 vol.11 2021
https://sunbeam.spring8.or.jp/top/seika/annual_report/vol11/vol11_202
1.pdf (p.31)
53© 2022 Fujitsu Limited正則化技術(スペクトルと物性の関係性抽出)◼ ニッケル水素電池用正極材料の開発と特性メカニズムの解明
入力(分析・特性データ)
X線吸収スペクトル(行列𝑨)
どこを見ればいいの？

不要成分を除去し特性に重要な成分を残す
min𝒙1𝒚 − 𝑨𝒙 22 + 𝜆 𝒙 0
2

L0正則化

出力(重要データ領域)
抽出結果(係数行列𝒙)
成分を
絞り込む

いま着目すべき
領域はココ！

・ 特異な化学状態の検知
・ 抽出結果による予測・スクリーニング

材料特性データ(行列𝒚)抽出結果の分析により、見落としのない材料開発・品質管理が実現
54© 2022 Fujitsu Limitedコンピューティング業界は何を追いかけていくのか？
ノイマン型コンピュータ ハイブリッド
コンピュータCPU

GPU

非ノイマン型コンピュータ

量子コンピューティング
量子ゲート方式
イジングマシン方式
量子インスパイアードコンピューティング

スーパーコンピュータ

脳型コンピューティング

数値処理能力特定の問題に対する処理能力
今後、必要なのは、・・・- 実装技術、ASIC- CaaSとしてのハイブリッド技術
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Copyright 2021 FUJITSU LIMIED

Thank you© 2022 Fujitsu Limited