大規模組合せ最適化の効率化に向けた新手法

<plone.namedfile.file.NamedBlobImage object at 0x7f6b25c21cf0 oid 0x7bcdb6 in <Connection at 7f6b32886b50>>

2026-08-06

engineering

{'items': [{'key': '2hun6', 'term': '組合せ最適化問題', 'description': {'blocks': [{'key': 'c2qll', 'text': '多数の選択肢の組合せの中から目的に最も合う組合せを見つける問題です。変数の数が増えると候補となる組合せが急激に増えるため、大規模な問題では高効率な計算手法が求められます。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '92b2g', 'term': 'イジングマシン', 'description': {'blocks': [{'key': '8m7mq', 'text': 'イジング問題は、スピンと呼ばれる±1の二値を取る変数同士の相互作用で表されるエネルギーを最小化する問題であり、多くの組合せ最適化問題をこの形で表現できます。大規模とは変数の数が多いこと、密な相互作用とは変数の相互作用の数が多いことを意味します。またイジング問題は QUBO とも呼ばれます。イジングマシンは、これを高速に解くための専用計算機で、さまざまな方式が提案されています。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'faafi', 'term': 'spatial QUBO（spQUBO）', 'description': {'blocks': [{'key': 'dbg5i', 'text': 'spatial Quadratic Unconstrained Binary Optimization。変数同士の関係が「どのような位置関係にあるか」によって決まる組合せ最適化問題です。施設配置のように空間的な構造を持つ問題を表現しやすく、本研究ではこの特徴を利用して光による高速な計算を実現しました。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '6j6ai', 'term': '空間的畳み込み構造', 'description': {'blocks': [{'key': '5eq9h', 'text': '変数間の相互作用が、それぞれの変数の絶対的な位置ではなく、変数同士の相対的な位置関係によって決まる構造です。この構造があると、空間光イジングマシンが実現する空間パターンをそれぞれの周波数成分へと変換する光学的フーリエ変換を通じた効率的な計算が可能になります。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}]}

['ist']

['山下洋史', '鈴木秀幸']

本研究は、「光で普通のコンピュータをそのまま置き換える」ことを目指したものではありません。私たちが着目したのは、「光には光にしかできない計算があるのではないか」という点です。光は非常に高速に伝わり、多くの情報を同時に扱うことができます。そこで私たちは、光の持つ特性を活かすことで、従来とは異なる新しい情報処理の方法を実現できないかと考えました。研究を進める中で特に面白いと感じているのは、解きたい問題に計算機を無理に合わせるのではなく、光という物理現象の性質と問題の構造が自然に一致する仕組みを見つけ出すことです。本研究が、光ならではの新しい計算技術の実現につながることを期待しています。（山下 洋史助教）

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鈴木秀幸

教授

情報科学研究科

https://rd.iai.osaka-u.ac.jp/ja/bd5f518b40a9f86c.html