デジタルアニーラご紹介資料
FUJITSU Quantum-inspired Computing
Digital Annealer

2018.6.21版

富士通株式会社
関連技術を含め特許申請中

0

Copyright 2018 FUJITSU LIMITED

ムーアの法則の限界とコンピューティング需要 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もはや限界。
電力制約により性能向上が減速終焉へ

非構造化データ

90nm
180nm
350nm250nm

1990

2000

40nm

20nm
10nm

2010

現在

2025
年

ギャップ
104
103
102
101
1

データ量

ムーアの法則がCPU規模と性能向上を駆動

2002
年

汎用CPUの電力効率性能 [相対値](※)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。

構造化データ2020

Year

次世代コンピュータとしての有力候補のひとつは「量子コンピュータ」
1

Copyright 2018 FUJITSU LIMITED「組合せ最適化問題」を解決する新アーキテクチャの開発 現実の量子コンピュータには課題が多く、実用規模問題への適用は困難
 量子現象に着想を得たデジタル回路で「組合せ最適化問題」を高速に解く新型アーキテクチャ「デジタルアニーラ」を開発

新アーキテクチャ
コンピュータ従来コンピュータ

デジタルアニーラ2

量子コンピュータ

脳型コンピュータ

Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラの位置づけ
 アニーリング方式(組合せ最適化問題に特化)に属している
 量子コンピュータのように、極低温に冷やす必要がなく常温で安定稼働
方式

開発組織

量子コンピューティング技術

富士通調べ

量子ゲート方式

量子イジングマシン方式
イジングマシン方式「量子効果の働く磁石」を模倣したコンピュータを作成し、問題をマッピングして計算する。

アニーリング方式
組合せ最適化問題に特化

0と1の両方が同時に存在する「量子ビット」を組み合わせた演算回路「量子ゲート」で計算する

量子アニーリング方式

レーザーネットワーク方式

組合せ最適化問題に特化

デジタル回路光パラメトリック発振

超電動回路

富士通
デジタルアニーラ

国立情報学研究所、NTT他
内閣府ImPACT「量子ニューラルネットワーク」

D-Wave systems
D-Wave 2000Q
東工大(原理発案)

GoogleIBM

Microsoft

量子コンピュータ

従来コンピュータ
常温で安定稼働
従来のラック/サーバ室でOK←

極低温で稼働するも技術的にまだ不安定→大型冷却装置必要
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Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDアニーリング方式とは
 金属加工の焼きなまし(アニーリング)現象を借用したアルゴリズム
 焼きなまし(アニーリング)現象

最も安定した状態であり、エネルギーが最小の状態⇒ 最小値がわかる

 金属を高温にしてから、ゆっくり冷やしていくと構造が安定（＝エネルギーが低い）する現象

 アニーリング方式
 全体を大きく揺らして徐々に揺れを小さくしていくことで、短時間で納まる形を見つける。

 従来方式 順番につめてダメなら後戻り全組み合せを確認する。
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Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラの特長
局所解脱出と並列探索による高速化

様々な業務課題へ対応

01…

010

Bit i

Bit 2

10

全結合…

1・1024bit規模の問題に対応
差別化 ・ビット間結合精度(相互作用)
ポイント 65536階調
・ビット間全結合による使いやすさ
FUJITSU CONFIDENTIAL

評価値

Bit 1

現在のビットの集合

局所解にいることを検知して脱出確率を高める

脱出!

BA
局所解
オフセット

並列評価
試行1

試行2

ビット1反転ビット2反転

評価値判定

試行N

・・・

評価値判定

ビットN反転

評価値判定

C

最適解

状態

・評価値に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。

5

1ビット更新後のビットの集合・次の反転候補となるビットを並列的に探索・1bit更新処理により、間違った方向への変化を避けつつビット値を更新
Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラの実用性比較
 規模・結合数・精度のバランスと安定動作で、現実社会の問題に適用可
デジタルアニーラ(第一世代)

A社

B社(既存技術と同じ)

超伝導回路(極低温冷却が必要)

非線形光学(1kmの環状装置)

ビット数

102420482048

結合数

全結合

部分結合 ６(64bit全結合相当)

全結合

評価精度

65536階調

32階調

3階調

実装技術

デジタル回路6

Copyright 2018 FUJITSU LIMITED「組合せ最適化問題」とは
 典型例：巡回セールスマン問題

全ての都市を巡回① 選択肢 : どの都市を何番目に② 複数選ぶ : 都市の数だけ③ 制約条件 : 一箇所には一度だけ④ 評価: 移動距離⑤ 最適値 : 最短の巡回経路
都市組み合わせ数は指数関数的に増加
都市

5都市

都市

120通り

32都市 2630京×1京通り

都市

7

Copyright 2018 FUJITSU LIMITED「組合せ最適化問題」はあらゆる業種・業務に存在する新たな領域への適用

高度医療

送電ルート
配電計画

施設
Utility管理

需要予測

調達物流

宿泊予約管理創薬

既存の組合せ最適化問題への適用（精度向上、時間短縮）

自動運転

原料・化合物配合

ポートフォリオ
マネージメント

新素材開発

ネットワークの構成管理

マーケティング
ミックス

適用領域（例）
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Copyright 2018 FUJITSU LIMITED組合せ最適化問題へのデジタルアニーラの適用
デジタルアニーラはこの組合せ最適化問題の解決に能力を発揮

化学-創薬製造・流通-倉庫作業-

部品の配置・部品棚の最適化により移動距離45%短縮

金融 -投資ポートフォリオ-

500銘柄の相関関係を瞬時にクラスタリング

化学 –創薬-膨大な数の分子構造を比較し、類似した構造分子を瞬時に検索
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Copyright 2018 FUJITSU LIMITED製造・流通 社内実践 ＜富士通ITプロダクツ＞
 部品ピックアップ手順の最適化により移動距離を短縮

 相関によって部品棚を再配置することで移動距離をさらに短縮
最適化後

従来

Start

Start
Goal

Goal

総距離193.5m

最大で移動距離45%短縮

総距離138.3m
10Copyright 2018 FUJITSU LIMITED

適用分野：金融 –投資ポートフォリオ「階層的リスクパリティ(QHRP)」 QHRP法の膨大な計算量を瞬時に計算。従来のMV法よりも、リスクに強く、リターンを最大化する分散投資が可能。
◆ MV法とQHRP法株価の変動の違いMV法:

QHRP法 :

1110

シャープレシオ(投資効率性)60% UPQHRPは安定0.5

105
01
MV100

2005

リーマンショック
=リスク

MVはリスクに弱い

95

2006

2007

2008

2
QHRP

2009

1120102011

年

Copyright 2018 FUJITSU LIMITED

適用分野：化学 -創薬「分子類似性検索」 分子の部分的特徴ではなく構造特徴としての検索が可能になり、創薬の効率性を飛躍的に高める。
検索対象(確認したい分子構造)

従来：分子の部分的特徴を抽出し検索結果部分的に確認→精度低い

検索データベース

デジタルアニーラ：分子全体を検索

検索対象に類似した分子構造を瞬時に確認可能

全体で確認
→精度高い

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Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラのサービス概要

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Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラのサービス概要
 2018年5月 クラウドサービス・テクニカルサービスを提供開始
 組合せ最適化問題の高速処理を実現する「FUJITSU Quantum-inspired Computing Digital Annealer」(以下、デジタルアニーラ クラウドサービス)
 お客様のデジタルアニーラ活用を支援する「Digital Annealerテクニカルサービス」 (以下、デジタルアニーラ テクニカルサービス)

実ビジネスには様々な組合せ最適化問題が存在クラウドサービス

テクニカルサービス
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オンプレミス
（提供予定）
Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラクラウドサービス
 解きたい問題を数式に変換し、パラメータを設定することで、最適解を得ることが可能。
INPUT
解きたい問題

数式に変換

業務課題

2次多項式で表現(QUBO形式)

IsingModel

パラメータ入力・目的関数・制約条件・変数・・etc

Web
API

リクエスト

V= n−1i=0 pi xi +α(vmax
j=0 yj −n−12i=0 wixi )リクエスト

ネットワーク

デジタルアニーラ
クラウドサービス

OUTPUT

解決

業務課題にへ反映

最適解確認

IsingModelの解を確認

15WebAPI

レスポンス

Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDサービスメニュー
 デジタルアニーラクラウドサービスで提供しているサービスメニュー
メニュー名

料金形態

提供形態

プレミアム

利用料：月額固定専有型

スタンダード基本利用料：月額固定
従量利用料：月額変動

共有型 (※)

トライアル

基本利用料：月額固定
従量利用料：月額変動

共有型 (※)

アカデミック

利用料：月額固定

共有型

備考

5カ月間限定
対象:大学/大学院(教育/研究用途に限る)(※)利用量に応じて変動。利用量は、1秒単位で計算されます。キューでの待ち時間は含まれません。

全てのメニューにおいて、ヘルプデスクサービスの利用は必須になります。
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Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDヘルプデスクサービス
 デジタルアニーラクラウドサービスご契約者様に提供しているサポート内容
デジタルアニーラヘルプデスクサービス
問い合わせ対応時間帯

平日9:00～17:00（JST）※年末年始等当社の休業日は除く

問い合わせ対応窓口

メール受け付ける質問の内容
トラブル通知メンテナンス通知
サービス内容更新の案内

内容・本サービスの仕様、設定方法および利用方法に関する質問
・本サービスが正常に動作しない場合における原因調査・回避措置に関する質問・相談
本サービスでトラブルが生じた場合、トラブル発生時刻、影響範囲などを通知

方法
内容

ポータル/メール通知
本サービスの計画メンテナンスまたは緊急メンテナンスに関するメンテナンス時間、影響範囲などを通知

方法
内容

ポータル/メール通知
本サービスで新機能の提供開始、または機能向上を実施した際に当該機能の概要を通知

方法

ポータル/メール通知

対応言語

留意事項

利用料金

日本語
・時間外の問い合わせは、翌営業日9:00以降の対応となります。
以下に関する問い合わせは対象外とします。
・処理速度チューニング(顧客アプリケーションの設計・構築・運用などに起因する性能評価)
・コンサルティング(数理モデルの作成・設計・構築・運用に関するアドバイス)
・当社サービス環境に関する情報およびログの開示
・計算結果の正確性
Web-API提供サービスの利用料金の5％に相当する金額
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デジタルアニーラ グローバル展開
 クラウドサービスは日本国内を皮切りに各地域に展開
 テクニカルサービスはグローバルに展開中
EMEIA

Americas・クラウドサービス (予定)
・テクニカルサービス
個別提供中・クラウドサービス (予定)
・テクニカルサービス
個別提供中

Japan
・クラウドサービス・テクニカルサービス
5月正式提供開始

APAC / Oceania・クラウドサービス(予定)・テクニカルサービス
個別提供中
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Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラ テクニカルサービス
 高度な数学知識やデータ分析能力を持つ技術者が課題解決をサポート
導入フェーズ運用フェーズ
お客様業務への適用検討

お客様課題を数式に変換
定式化検証

実証検証支援企画立案

何を決めたいのか?

トライアル

変数: ∀𝑥𝑖 ∊{0,1}
目的関数: 𝒊 𝒑𝒊 𝒙𝒊

効果検証

活用アプリケーション
構築

保守、サポート
QA対応

定式化
𝑚𝑎𝑥

𝑝𝑖 𝑥𝑖

𝑣𝑖 𝑥𝑖 ≤ 𝑣𝑚𝑎𝑥 ）(𝑠. 𝑡.

𝑖モデル化

アプリケーション構築𝑖

入力形式への変換
V= n−1i=0 pi xi +α(vmax
j=0 yj −n−12
i=0 wixi )活用アプリケーション
設計支援

デジタルアニーラ テクニカルサービス
お客様業務へのデジタルアニーラ活用を導入から運用までトータルに支援
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Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDプロジェクトの進め方例
 4～6カ月程度のプロジェクトを想定しております。
2～3カ月

プレフェーズ• 進め方合意• NDA締結(必要に応じて)ご利用頂ける
デジタルアニーラ
サービス例

フェーズ1

技術確認

• プレミーティング(2～3回)• 技術資料説明• 技術検証

2～3カ月

フェーズ2

PoC対象
業務選定

フェーズ3

フェーズ4

モデル構築

PoC

Next Step• アニーラ適用PoC• ターゲット業務選定 • PoCプラン策定- 機能• 期待効果の合意 • 定式化- 性能/UX他• イジングモデル構築 • PoC結果まとめトライアル：最大5カ月間(有償)プレミアム/スタンダード(有償)

テクニカルサービス(有償)20

Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラのロードマップ

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Copyright 2018 FUJITSU LIMITED他社を凌駕する適用領域（第2世代）
精度（bit）

64bit

精度優先

切り替え可能

第2世代
規模優先

16bit

第1世代

X社
Y社

Z社

8192bit 規模（bit）1024bit
22

Copyright 2018 FUJITSU LIMITED超大規模問題への取り組み
 ハード・ソフトの連携により、デジタルアニーラで解ける問題を100万ビット規模まで拡
大（2019年度）

ソフト：大規模問題を分割する方式を開発中

DAU

DAU

DAU

DAU

…

ハード：マルチDAUで大規模並列実行する技術を開発中
23

Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDパートナーシップ

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Copyright 2018 FUJITSU LIMITED1QBit社とのパートナーシップ
量子コンピュータ向けソフトウェアのトップベンダー
グローバルにビジネス協業を実施

1QBit社のクラウドサービスからデジタルアニーラが利用可能予定（2018年度）

デジタルアニーラ
ミドルウェア演算させるための数式化やアルゴリズム

ハードウェア
高速かつ高精度に問題を解く処理を実施

25

Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDトロント大学とのパートナーシップ
量子コンピュータやAIの分野で世界トップクラスの研究大学
3月に新しい共同研究拠点を開設
 拠点名称：Fujitsu Co-Creation Research Laboratory at the University of Torontoスマート交通、ネットワーク、金融、医療分野で共同研究を開始

金融

医療スマート交通ネットワーク
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Copyright 2018 FUJITSU LIMITED社会課題への適用例

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Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラ適用例 交通量最適化(条件設定)
対象：東京の道路網を移動する交通流
 出発地—目的地数 5組

 経路候補数 10通り/ユニット

 ユニット数 20ユニット/(出発地—目的地)

×20×20×20×20×20

経路候補 10通り×5組=50経路 50経路×20ユニット＝1000経路
ユニット...経路候補を提示する車の単位⇒ 経路重複の少ない最適経路を提案
バス・タクシー・一般車など、一定のまとまりをもつ車群※

28

Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラ適用例 交通量最適化(結果)
従来：最短経路を選択

デジタルアニーラ：重複の少ない経路を選択
移動時間4割削減
条件変更時
瞬時に再計算!!

中央に混雑が発生

都市全体での経路最適化により渋滞を起こさない29

Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラ適用例 医療(がん放射線治療)
 デジタルアニーラ治療計画には膨大な計算量のコンピュータシミュレーションが必要
 数時間から数日かかるような複雑な最適化計算を数分へ ※共同研究

照射の範囲、方向、強度等を変数とする照射パターン（組み合わせ数）が膨大
一方向からのビームの組み合わせだけでも

150

10 通り

※1方向から、32階調の強度で、１c㎡の腫瘍に対して1m㎡の精度で照射しようとした場合

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Copyright 2018 FUJITSU LIMITEDご紹介サイト/プレス・リリース情報
 デジタルアニーラご紹介サイト
日本語版

http://www.fujitsu.com/jp/digitalannealer/

英語版

http://www.fujitsu.com/global/digitalannealer/ プレス・リリース情報
2018年5月15日量子現象に着想を得た、組合せ最適化問題を高速に解く「デジタルアニーラ クラウドサービス」を提供開始
2018年1月29日株式会社リクルートコミュニケーションズと「デジタルアニーラ」を活用したマーケティングテクノロジーの共同研究を開始
2017年9月27日「CEATEC JAPAN 2017」に出展
2017年9月20日組合せ最適化手法の実問題適用を容易にする技術を開発
2017年9月20日富士通研究所とトロント大学、戦略的パートナーシップを締結
2017年5月16日富士通と1QBit、量子コンピュータ技術を応用したAIクラウドで協業を開始
2016年10月20日量子コンピュータを実用性で超える新アーキテクチャーを開発

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Copyright 2018 FUJITSU LIMITED