デジタルアニーラご紹介
Fujitsu Quantum-Inspired Computing

Digital Annealer【概要編】

富士通株式会社
関連技術を含め特許化済

1© 2022 Fujitsu Limited

ビジネスを取り巻く環境の変化

増え続ける
データ

複雑化する
リスク要因

短くなる
意思決定の時間

環境、経済、政治、地理などあらゆるリスク要因が複雑化

急激な変化に対応するため意思決定の時間は益々減少

世界のデータ量 *IDC

2020

59 ZB

2025

175 ZB「意思決定」が難しくなってきている2© 2022 Fujitsu Limited

現場でも課題が浮き彫りに
物流

製造

金融

輸送計画作成は長時間必要、かつ熟練者の勘に頼りがち

そもそも生産計画は時間がかかり計画変更が煩雑

拠点/工場の停止で代替配送先への計画変更・見直し頻度が上がる

資材調達の遅延や要員変更により、急な生産変動への対応が必要に

ポートフォリオ生成は計算量が多く、近似的もしくは条件を狭めて実施

状況変化で常に見直し

短時間で結論急激な変化により、高精度かつ頻繁な組み換えが必要に複数の判断材料「組合せ最適化問題」を解くことがビジネスにとって重要3© 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
4© 2022 Fujitsu Limited

富士通の量子インスパイアード技術: デジタルアニーラ
デジタルアニーラは、量子現象に着想を得たコンピューティング技術で、現在の汎用コンピュータでは解くことが難しい組合せ最適化問題を高速に求解します

By courtesy of RIKEN

1990
5© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラのロードマップ
第四世代デジタルアニーラサービスをリリース
適用分
野

全国配送

県域配送

物流・交通

次世代

中分子医薬

創薬・材料

金融ポートフォリオ

金融 / 製造

第四世代

要員計画

HPC/AI 融合⚫ 大規模アニーリングコア
第三世代
第二世代
⚫ 専用HW実装

第一世代⚫ 規模 8,192ビット⚫ ハイブリッド求解アーキ⚫ 大規模対応(10万ビット)搭載⚫ 第三世代比で最大10倍の高速化⚫ ユーザビリティ向上(コスト項、制約項分離対応)⚫ 規模 1,024ビット※ロードマップの内容は予告なしに変更する場合があります。

～2018年

2022年

2020年
6

2023年以降© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラシステム（第四世代）
第三世代の利便性はそのままに、大規模アニーリングコア*1が最適解を高速に求解⚫大規模問題を高速に求解大規模アニーリングコア搭載(マルチGPU実装)
問題入力
により、第三世代比で最大10倍の高速化

QUBO/BQP*3 API

解出力

探索制御

⚫利便性

第三世代の利便性を継承、新たに1hot制約*2のQUBO定式化を不要とするAPIを追加し、入力データを削減、入力時の煩雑さを解消

大規模アニーリングコア（マルチGPU実装）*1:量子現象や物理現象に着想を得た富士通独自技術*2:スケジューリング問題などの実問題で頻出する制約条件のひとつ*3:QUBO (Quadratic Unconstrained Binary Optimization：二次制約なしバイナリー最適化)
BQP (Binary Quadratic Programing：バイナリ―二次計画問題）

7© 2022 Fujitsu Limited

最適解算出までのイメージ
デジタルアニーラを活用した最適解算出までのイメージ利用者

デジタルアニーラ

1. 現状認識、課題抽出とゴール設定
2. 組合せ最適化問題の具体化
3. 定式化、QUBO/BQP
形式に変換、コーディング

4. 式の投入

５.解を探索最適解＊QUBO (Quadratic Unconstrained Binary Optimization：二次制約なしバイナリー最適化)
BQP (Binary Quadratic Programing：バイナリ―二次計画問題）

8© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラ 3つのサービス組合せ最適化問題の高速処理を実現する

お客様のデジタルアニーラ活用を支援する

DigitalAnnealing Unit

クラウドサービス

オンプレミスサービス

テクニカルサービス

一般的なご利用向け

お客様指定センターに設置（※個別対応）定式化支援、チューニング支援など
技術サポート実ビジネスの様々な利用形態にあわせてご提供
9© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラ クラウドサービス
汎用数式型

ソリューション特化型

イジングモデル、数式と制約条件等をソリューションに特化したAPIを構築し、Web APIで入力、探索した解を出力するサービス

解を出力するサービス

お客様サイト
お客様定式化

リクエスト

データセンター

お客様サイトデジタル
アニーラサーバ

お客様Web API

業務システム

解を探索

・数式、変数、制約条件

データセンター
リクエスト

Web API

解を探索

業務に応じた情報

最適解

デジタル
アニーラサーバ

最適解10© 2022 Fujitsu Limited

クラウドサービス ラインアップ◼ お客様の問題規模に応じて選択頂けるラインアップ
サービス名Developer‐4

Professional-4

Standard-3

Academic-3

利用システム第三世代、第四世代の両方を利用可能

第四世代

第三世代

第三世代

推奨ユース
ケース

検証実験／PoC・PoV

10万ビットまでの大規模問題

8,192ビットまでの中規模問題

8,192ビットまでの中規模問題

商用利用不可可可不可（大学研究用）

課金形態

従量制／月額固定

従量制／月額固定

従量制／月額固定

月額固定※お客様には、最初に第四世代と第三世代の両方を使用できる Developer-4 をご契約頂き、第四世代と第三世代のどちらを使用すべきか判断頂きます。
商用利用する際には、第四世代のProfessional-4、または第三世代のStandard-3のどちらかを選択して頂きます。
11© 2022 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
Digital Annealer テクニカルサービス
導入フェーズ運用フェーズ

定式化検証導入支援

構築

お客様課題の定式化可否検証

お客様業務への適用検討

WebAPI、連携I/F構築

教育
チューニング支援

運用
保守、サポート

技術者向け教育

チューニングサポートサービス

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をサポート
12© 2022 Fujitsu Limited実運用に向けた開発スケジュール例
月
N-1

N

N+1

△ご契約

プレ検証
１か月

N+2

N+3

N+4

N+5

△ご契約

N+7・・・・・・・・

・・・・

△ご契約

△次工程
▲次工程実施判定
見積

技術検証
2か月

N+6

▲次工程実施判定

構築(I/F構築、業務検証)
5か月

トライアル運用

技術検証以降の作業期間については想定のため別途見直します。

プレ検証
目的(ゴール)

実施概要

技術検証

構築

運用

簡易的なデータを用いて技術適用の簡易診断を行う

問題の定式化、デジタルアニーラで求解できることを確認する

実務レベルで適用できることを確認、導入・実務利用に向けた構築を行う

実業務で運用・ヒアリング・簡易診断・要件定義・定式化
・デジタルアニーラによる検証

・技術検証のフィードバック検証
・複数の問題でのデジタルアニーラ検証
・WebAPI／連携I/F構築(開発・検証)
・機能の配置・WebAPIを用いたサービスの提供
・運用サポートサービスの提供

13© 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
ポートフォリオ
最適化

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

金融

交通量
最適化

放射線治療

マーケ
ティング

マーケテイング

デジタルアニーラ
1414© 2022 Fujitsu Limited

ご参考15© 2022 Fujitsu Limited

第四世代性能比較：二次割当問題（QAP※１）で検証（第四世代60秒、第三世代600秒で導出）

第四世代デジタルアニーラは、他社商用ソルバの400分の１の時間で優れた解を導出

QAP(tai150b) 求解推移283

Gap値 (%)※３

大規模QAPインスタンスのひとつである
tai150b(※2) で、第四世代、第三世代デジタルアニーラのベンチマークを実施（問題サイズ22,500ビット）
第四世代は第三世代の10分の1の時間でより優れた解を導出

2
第四世代
第三世代

1

（第三世代は84秒で導出）

A社商用ソルバ

10倍高速

B社商用ソルバ※1 QAP：Quadratic Assignment Problem※2 QAPLIB URL：https://coral.ise.lehigh.edu/data-sets/qaplib/※3 Gap値が小さいほど優れた解で、Gap値0はこれまで知られている最良解(BKS ：Best Known Solutions:) を示す

01

10601006001000360010000

求解時間 (秒)第四世代、第三世代は10回試行の平均Gap値をプロット
他社データは公開サイトより当社にて抽出してプロット16© 2022 Fujitsu Limited第四世代性能比較：グラフ彩色問題で検証

最適解到達は第四世代が約10倍高速

グラフ彩色問題（DSJC250.9） 求解推移
4

制約違反数

富士通テクニカルレビュー「デジタルアニーラによる配電応需計画の最適化」(※1)で評価された
グラフ彩色問題のひとつであるDSJC250.9(問題サイズ:18,000ビット※2)を第四世代、第三世代で比較

第四世代

3

第三世代
21

※1デジタルアニーラによる配電応需計画の最適化
https://www.fujitsu.com/jp/about/resources/publications/technicalreview/topi
cs/article010.html※2 グラフ彩色インスタンス
https://mat.tepper.cmu.edu/COLOR/instances.html

10倍高速
00

10

2030

40

506070求解時間 (秒)17© 2022 Fujitsu Limited

Thank you

デジタルアニーラ公開サイト

https://www.fujitsu.com/jp/digitalannealer/© 2022 Fujitsu Limited