
先端IT技術に関連する気になるカタログにチェックを入れると、まとめてダウンロードいただけます。
複雑な生産スケジューリングとは?課題と対策・製品を解説
目的・課題で絞り込む
AI・人工知能
カテゴリで絞り込む
AI・人工知能 |
デジタル人材育成支援 |
ブロックチェーン |
量子コンピューティング |
その他先端IT技術 |

量子コンピューティングにおける複雑な生産スケジューリングとは?
各社の製品
絞り込み条件:
▼チェックした製品のカタログをダウンロード
一度にダウンロードできるカタログは20件までです。
量子コンピュータの実装には二つのアプローチがあり、一つが量子ゲート方式、
もう一つが量子アニーリング方式です。
量子ゲート方式は、現在我々が使っているコンピュータの上位版と言える
存在で汎用的な計算に使えるものです。量子アニーリング方式は、特定の
問題を計算する事を得意としています。
何故、今、量子コンピュータが注目されているのか。
それは、ムーアの法則の限界が近づいている事と、消費電力の問題、機械学習の
盛り上がりがあります。
【概要】
■量子コンピュータとは
■量子コンピュータが注目される理由
■デジタル時代の競争
※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。
詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
【ブログ】量子コンピュータが拓く世界
■量子コンピュータ/イジング型コンピュータの基礎解説
・巷で煩雑に取り扱われている関連情報をしっかり整理し、正しい知識が身につく!
・基本演算の仕組みから、量子回路設計、アルゴリズム、量子誤り訂正、量子ネットワークなど、量子コンピュータの要素技術を丸ごと網羅!
■ハード・ソフト・アプリケーション開発動向(量子コンピュータ/イジング型コンピュータ)
・考えられる応用先やキラーアプリは? 身近な組み合わせ問題への活用は可能か?
実用化を目指す日立、富士通、デンソー等の大手企業&有望ベンチャー企業の取組み事例を多数ご紹介。
ハード、ソフト、アプリ開発側に求められる技術的課題は?気になる自社の活躍の場は・・・。
■量子コンピュータ/イジング型コンピュータのビジネス活用を考える
・国内外のキープレーヤー&パートナー企業の最新情報。今後参入が見込まれる企業は?
・ビジネス化に求められる要件とは?考えられる顧客ターゲット層及びサービス形態は?
・量子コンピュータ実現に向けてユーザー側/メーカー側が準備する事は?
量子コンピュータ/イジング型コンピュータ研究開発最前線
革新的な数理最適化ソルバーで未来を切り拓く!
私たちの数理最適化ソルバーは、量子アニーリング技術を活用した次世代型ソリューションです。複雑で膨大な組み合わせ問題に直面する現代社会において、従来のアルゴリズムでは解決が難しかった課題を高速かつ効率的に解くことが可能です。
交通網の最適化、物流ルートの効率化、ポートフォリオの最適化など、多岐にわたる産業分野で活用されており、大幅なコスト削減や生産性向上を実現します。特に、リアルタイムでの意思決定が求められるシナリオにおいて、私たちのソルバーは他に類を見ないパフォーマンスを発揮します。
また、数理最適化の手法として、データ傾向がない問題などで量子アニーリングは得意としており、非常に短時間で解を求めることが可能です。
未来の可能性を切り拓く数理最適化ソルバー。ぜひ、私たちと共に最適解を追求する新たな挑戦を始めませんか?
GPUを使用した量子アニーリング 数理最適化ソルバー
『Qalmo(クアルモ)』は、量子コンピュータに関わる研究職の皆様の
お困りごとを解決する量子イジングFPGAです。
ネットワーク回線速度に依存しないから求解時間がわかるほか、
定式に合わせたハード(イジングコア)をご用意可能。
また、ライブラリやAPIもご用意し、お問い合わせ対応もします。
レンタルサービスも実施しておりますので、ぜひご検討ください。
【特長】
■組み合わせ最適化問題をPCで手軽に解決
■ネットワーク回線速度に依存しないから求解時間がわかる
■定式に合わせたハード(イジングコア)をご用意可能
■ライブラリやAPIもご用意し、お問い合わせ対応も可能
■レンタルサービスも実施(お貸出し機の数には限りがあります)
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
量子イジングFPGA『Qalmo(クアルモ)』
前回の記事では、ノンパラメトリック最適化について簡単に説明しました。
その中で、ノンパラメトリック最適化は関数を最適化する方法だと述べました。
この記事では、「関数を最適化する」とはどういうことか、イメージを深めて
頂くために、それがどのような難しさを持っているのかという視点で解説します。
是非ダウンロードしてご覧ください。
【掲載内容】
■第2話 ノンパラメトリック最適化の難しさ その1「関数の最適化」
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【技術コラム】OPTISHAPE-TSの理論「関数の最適化」
当社の「量子クラウドコンピューティングサービス」について
ご紹介いたします。
実機利用は安心のクレジット制。従量課金で使いすぎによる高額請求の
心配がなく、月額内ですべて 金額が収まります。
また、業務や用途に合わせたカリキュラムを事前に組むことで、年間で
安心して学習し、サポートを受けることができます。
【特長】
■実機の利用時間を管理できる
■細かいカリキュラムサポート
■世界の量子業界最新動向が把握できる
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
量子クラウドコンピューティングサービス
組合せ最適化問題は近年様々な社会課題を解決可能な手法として注目されており、その解を高速に探す手法として量子によるアニーリング手法(QA)が期待されている。しかし、現状のQA は実装規模に制限があったり、専用のシステムを用意必要があるなど、大規模な問題を解くのに不向きであった。また、現在研究されている確率情報に基づく演算手法のストカスティックを用いたシミュレーテッドアニーリング法(SC-SA)は、古典系で動作するため問題に制約がなく,省電力ではあるが、大規模化に伴い低速であり、導入においてハードルがあった。
そこで本技術は、ストカスティック演算に基づく新たなアニーリング法である量子モンテカルロ(SC-QMC)を用いることで、実装規模の制限や導入コストの少なくし、高速に、QAに比べて2桁以上の省電力で、最適化問題の解法を実現した。





