記事一覧

今回は巡回セールスマン問題を例に、アニーリングマシンの学習と実践にどのようなギャップがあるのかを解説したいと思います。

アニーリングマシンは、イジングモデルの基底状態（エネルギーが最も低い状態）が最適解になる前提条件を設定することで、基底状態が最適解を与えるという仕組みにより組合せ最適化問題を解く技術です。

後編では、実際にイジングモデルの基底状態を導き出してくれるアニーリングマシンの構造的な仕様や技術上の課題について解説します。

最適化問題をアニーリングマシンで解くということを現実の課題に適用する場合、最終的な目的は、最適化処理によってユーザの業務を改善することです。

組合せ最適化問題とは、様々な制約の下で多くの選択肢の中から、ある指標（価値）を最も良くする変数の値（組合せ）を求めることです。

組合せ最適化問題をイジングモデルと呼ばれる統計物理学のモデルで記述し今私達が使っているPCやスマホ、もしくはWEBサイトの情報を送り出しているWEBサーバ、IoT機器や電力供給をコントロールしている基幹システムなど、ありとあらゆる情報機器のほとんどがノイマン型と呼ばれるコンピュータによって処理されています。

CMOSアニーリングマシンは、イジングモデルに対するアニーリングを行うために、記憶素子であるSRAMの構造を活用して開発された、日本独自の非ノイマン型計算機です。

最適化って何？アニーリングマシンのための数学では、その疑問の答えから、アニーリングマシンを使うために必要な数学を解説します。

アニーリングマシンの最適化処理ではどのような数学が使われるのでしょうか？5つの数学活用先を説明します。

アニーリングマシンのための数学1章では最適化問題を解くということはどのようなことなのか、解くために必要な知識を解説します。

最適化を行うために必要な数学の第1歩、代数記法にPythonプログラムを併記して解説いたします。

最適化問題を解くためには、事象を数値で表現する必要があります。ゲームの世界でキャラクターの強さを可視化するためにレベルやヒットポイントで数値化するのと同じように、問題が解決する状態を最適解として数値化するために、式を立てていきます。

それでは一体どうやって式を立てるのかを、このサイトのデモアプリ「画像のノイズリダクション」の場合に照らして説明します。

どのような最適化問題でもアニーリングマシンで劇的に改善するわけではありません。アニーリングマシンは、これまでのコンピュータには解くのが難しい、ある条件に合致した問題を効率的に解くことができると期待され、研究開発されている技術です。

ここではアニーリングマシンの黎明期から普及期へとシフトする時代で果たしてきたハードウェアとソフトウェアの役割を振り返り、この先果たしていく役割についても考察してみましょう。

一般的には、計算機では唯一の正解（厳密解）を導き出す手順やアルゴリズムを採用することが多いですが、それとは異なるヒューリスティックの特徴と、この観点におけるアニーリングマシンの意義について学習しましょう。

アニーリングマシンが検証のみならず既に実在の課題を解決する手段としてビジネスに活用されていることを知っていますか？この記事ではこれまで公開されているアプリケーションの事例を取り上げていきます。

多くの人にアニーリングマシンを使って欲しいという思いから、初級者向けにアニーリングマシンで最適化問題を解く工程を解説する記事を作成しました。

このチュートリアルは、「イジングエディタ」でアニーリングマシンが行っている処理を解説したものです。

イジングエディタではCMOSアニーリングマシンのパラメータやスケジュールを設定してアニーリングを実行できます。

適合率診断ツールでは、あなたの知っている最適化事例や最適化問題が実際にアニーリングマシンと相性の良い問題であるといえるのかを確認することができます。