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【 1day サマーインターンシップ 】 組み合わせ最適化講習会

【 1day サマーインターンシップ 】 組み合わせ最適化講習会

2022年7月25日(月)に開催した、「1dayサマーインターンシップ 組み合わせ最適化講習会」の当日資料です。

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  1. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    【1dayインターン】
    組み合わせ最適化講習会

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    2
    本日のAgenda
    第一部 (13:00~13:50): 会社紹介
    • 会社概要
    • 組合せ最適化問題及び事例のご紹介
    • Fixstars Amplify のご紹介
    第二部 (14:00~15:30): ハンズオンワークショップ
    • 数の分割問題
    • 搬送経路最適化 (7/25)、シフト最適化 (8/8)、生産計画最適化 (9/9)
    • 発展的課題
    第三部 (15:30~16:00): 今後について
    • ぜひ情報発信を!
    • 研究での活用事例
    • Amplifyの業務
    • 採用情報

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  3. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    Q&Aについて
    • 質問がある場合はZoomのチャット機能で「全員宛」で発信してくだ
    さい
    • その場で回答できるものは回答します
    • または後ほど時間の許す限りお答えします
    3

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  4. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    【第一部】
    会社紹介

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    5
    フィックスターズの概要
    会社名 株式会社フィックスターズ
    本社所在地
    東京都港区芝浦3-1-1 msb Tamachi
    田町ステーションタワーN 28階
    設立 2002年8月
    上場区分 東証プライム(証券コード:3687)
    代表取締役社長 三木 聡
    資本金 5億5,446万円(2021年9月現在)
    社員数(連結) 258名(2021年9月現在)
    主なお客様
    キオクシア株式会社
    株式会社ネクスティ エレクトロニクス
    株式会社日立製作所
    キヤノン株式会社
    グループ体制
    株式会社フィックスターズ
    株式会社Fixstars AutonomousTechnologies
    株式会社ネクスティ エレクトロニクスとのJV
    自動運転向けソフトウェア開発
    当社完全子会社
    米国での営業及び開発
    概要
    株式会社Sider
    株式会社Smart Opinion
    当社完全子会社
    開発支援SaaS「Sider」を運営
    当社連結子会社
    乳がんAI画像診断支援事業を運営
    Fixstars Solutions, Inc.
    オスカーテクノロジー株式会社
    当社連結子会社
    ソフトウェア自動並列化サービスを提供
    株式会社Fixstars Amplify
    当社完全子会社
    量子コンピューティングのクラウド事業を運営
    2021/10/1 設立

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  6. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    6
    ソフトウェア高速化サービス (概要)
    • お客様にソースコードをご提供いただき、
    • 最適化やアルゴリズムの改良を施して高速化してお返しします
    当社 お客様
    オリジナルソースコードのご提供
    高速化したソースコード
    コンサルティング 高速化 サポート
    性能評価
    ボトルネックの特定
    アルゴリズムの改良・開発
    ハードウェアへの最適化
    レポート作成
    レポートやコードへのQ&A
    実製品への組込み支援

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  7. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    フィックスターズの強み
    フィックスターズは、コンピュータの性能を最大限に引き出し大量データの高速処理を実現する、
    高速化のエキスパート集団です。
    7
    低レイヤ
    ソフトウェア技術
    アルゴリズム
    実装力
    各産業・研究
    分野の知見

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    フィックスターズの量子技術への取り組み
    8
    2017年
    日本で初めて
    D-Wave Systems
    社と提携
    2018年
    NEDOのプロジェクト
    に採択
    「イジングマシン共通
    ソフトウェア基盤の研
    究開発」
    2019年
    SIPの研究開発に参画
    「光・量子を活用した
    Society 5.0実現化技術:
    光電子情報処理」
    2021年
    •2月:量子アニーリングクラウドサービス
    「Fixstars Amplify」提供開始
    •10月:子会社Fixstars Amplifyを設立
    •11月:Q-STAR 量子技術による新産業創出協議
    会に特別会員として加入
    次世代技術を先取りし
    今ある課題の解決を目指す

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  9. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    Fixstars Amplifyの量子技術への取り組み
    9
    一般社団法人 量子技術による新産業創出協議会
    東洋経済主催シンポジウム
    「ビジネスを劇的に変える量子コンピューティングの可
    能性」にCEO平岡が登壇しました
    モデレーター
    九州大学 藤澤克樹教授
    パネリスト
    ロート製薬株式会社
    代表取締役会長 山田邦雄氏
    株式会社東芝
    代表執行役社長CEO 島田太郎氏
    株式会社Fixstars Amplify
    代表取締役社長 平岡卓爾
    出展:一般社団法人 量子技術による新産業創出協議会 https://qstar.jp/
    東洋経済新報社主催「量子コンピューティングの実用化に関する」パネルディ
    スカッションの基調講演では、実用可能な段階に入った量子コンピューティン
    グの現状について、専門家の立場から意見を述べました。
    パネルディスカッションでは、九州大学マス・フォア・インダストリ研究所の
    藤澤 克樹教授、東芝株式会社代表執行役社長 CEO で、量子技術による新産業
    創出協議会(Q-STAR)実行委員長を務める島田 太郎氏、ロート製薬代表取締
    役会長の山田 邦雄氏も参加され、専門家や経営者のお立場から、量子コン
    ピューティングの現在地を語っています。本セッションは、東洋経済オンライ
    ン並びに同社YouTubeで公開されています。
    東洋経済オンライン記事:https://toyokeizai.net/articles/-/583900
    Fixstars Amplify 代表取締役会長の三木が理事を務めている「量子技術に
    よる新産業創出協議会(Q-STAR)」は、量子関連の産業・ビジネスの創出
    を目的として設立された協議会です。IT企業で開発が進む量子技術を、実
    際のビジネスにどのように役立てていくのかを研究し、量子技術を応用した
    新産業を創出する取り組みを加速しています。
    2022年5月23日、社団法人化を記念したシンポジウムでは、CEOの平岡が
    登壇し「量子技術の産業化加速に向けた課題と取組み」というテーマでパネ
    ルディスカッションを行いました。
    画像:FixstarsCorporation youtubeチャンネルより
    https://www.youtube.com/watch?v=uS-_BZqvqUo
    代表取締役会長
    三木が参加
    代表取締役社長
    平岡が参加

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  10. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    組合せ最適化・イジングマシン及び
    製造業における事例の紹介

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  11. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    11
    量子アニーリング・イジングマシンと組合せ最適化問題
    量子アニーリング・イジングマシン ⇒ 組合せ最適化問題を解くための専用マシン
    スケジューリング 配送計画 スマートシティー 集積回路設計
    膨大な選択肢から、制約条件を満たし、ベストな選択肢を探索する(組合せ最適化問題)
    参考: 慶應義塾大学 田中宗 准教授 「量子コンピュータ最前線とイジングマシンの可能性」

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  12. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    12
    目的関数:
    制約条件:
    解を取得
    定式化
    実装
    問題設定
    膨大な解候補(組合せ)から最適解を選ぶ
    ・解候補一つ一つの計算は可能
    ・候補数が膨大ですべての解候補を計算できない
    これを最小化(最大化)する解が最適
    解が必ず満たすべき条件
    数式で表現
    数式をPythonのプログラムで記述
    Amplifyが最適解を探索
    バイキングで最も安く
    必要な栄養が取れる組合せは?
    目的関数: 合計金額(最小化)
    制約条件:
    炭水化物:300g以上
    タンパク質:150g以上
    脂質:50g以上
    (10g単位) 炭水化物 タンパク質 脂質 金額
    ごはん 8g 1g 1g 10円
    パン 7g 1g 2g 12円
    ハンバーグ 1g 5g 4g 50円
    焼き魚 1g 8g 1g 35円
    組合せ最適化問題の例
    ごはん:380g
    焼き魚:140g
    金 額:870円
    最適メニュー
    組合せ最適化問題は統一的なフレームワークで解くことができる

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  13. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    13
    製造業における品質管理の4M
    本日の事例や
    ワークショッ
    プの対象
    Man
    Machine
    Method
    Material
    4Mとは

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  14. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    14
    最も効率的な作業員のシフトは?
    チーム編成とタスク割り当て
    解を取得
    定式化
    実装
    問題設定
    目的関数:業務要求の満足度最適化
    ・スキルや業務時間平滑化、個人の希望などの考慮
    制約条件:チーム人数や一人1タスクなどの制約
    ・従来、ホワイトボードを使い、朝・夕30分程度ずつかけて作成
    ・Amplifyが10秒で推薦配置を提示

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  15. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    15
    最も効率的な生産スケジュールは?
    製品製造工程順序の最適化
    October 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
    Machine 1
    Machine 2
    Machine 3
    Machine 4
    Machine 5
    Machine 6
    Machine 7
    Machine 8
    Machine 9
    Machine 10
    解を取得
    定式化
    実装
    問題設定
    目的関数:製造完了時間(最小化)
    ・段取り時間、納期、稼動率などを考慮
    制約条件:機械数や製造可能な製品の制約
    ・従来技術だと数時間かかることも
    ・Amplifyがより高速に妥当な解を提示

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  16. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    16
    装置1
    装置2
    装置x
    A B B
    B B B B
    C E E D
    A
    電気機器製造メーカー A社様
    複数の製品事業部から様々なプリント基板の注文を受け、生産を行う部門
    生産する基板に応じて製造装置の部品や材料を交換する「段取り時間」
    が必要。段取り時間を考慮した効率的な生産スケジュールを作成したい
    従来は、専任者が、一日数回・毎回数十分かけて経験に基づいてスケジ
    ュールを作成。更なる生産性向上やノウハウ継承のため、生産スケジュ
    ール作成の自動化に着手


    次期フェーズでは、Amplify
    の活用領域の拡大を検討中!
    最適化未経験のご担当者様1人がプログラム試作開始
    から約1~2ヵ月間取り組んでこの効果を実現
    現在は試作段階で、実運用に向けてモデルを改良中!

    果 段取りのための製造装置の停止回数の削減!
    (10%以上削減)
    段取り時間
    段取り時間 段取り時間
    生産スケジュール作成の時間・コストの大幅な削減!
    (一日あたり数時間 → 数分)

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  17. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    17
    最も効率的な部材や製品の搬送方法は?
    AGV(無人搬送車)の待ち時間を最小化するリアルタイム経路選択
    解を取得
    定式化
    実装
    問題設定
    目的関数:各AGVの次の一定時間の待ち時間(最小化)
    制約条件:各AGVが衝突しない、など
    ・Amplifyが他のAGVの行動を考慮し、次の最適動作をリアルタイムに指示
    ・最短経路だけでなく、迂回・交差点制御なども実現

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  18. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    Fixstars Amplify: メディア掲載
    https://amplify.fixstars.com/ja/news/media
    Software Design
    「はじめての量子プログラミング体験」
    (2021年6月号~2022年1月号まで連載)
    Interface
    「Pythonで体験!量子コンピュータ」
    (2022年6月号)
    18

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  19. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    19
    第二部ワークショップでの深掘りテーマ
    シフト作成自動化 生産計画最適化
    人の直観で時間をかけて行っ
    ていた生産ラインや物流倉庫
    の業務シフト作成を、スキル
    や勤務時間などの条件をもと
    に最適化します
    製造工場の設備の利用割り当て
    (ジョブショップスケジューリ
    ング) を、納期や段取り時間
    などを考慮して最適化します
    8/8セミナーのテーマ 9/9セミナーのテーマ
    経路指示リアルタイム制御
    倉庫を走行する多数の搬送ロ
    ボット (AGV) が効率よく動
    作するよう、最適経路だけで
    なく迂回や交差点での待機な
    どリアルタイムに指示します
    7/25セミナーのテーマ

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  20. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    Fixstars Amplify のご紹介

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  21. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    CONFIDENTIAL
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    チーム
    21
    代表取締役社長CEO 平岡卓爾
    2004年 東京大学大学院 工学系研究科 物理工学専攻 修
    了(修士)
    量子テレポーテーションの研究で有名な古澤研
    究室の最初の学部生。ゼロから実験環境を構築
    する稀有な機会を経験した。
    2004年 株式会社エリジオン入社
    3次元CADデータ、形状処理ソフトウェアの開発。
    工場DXに繋がる3次元点群処理ソフトウェア
    「InfiPoints」の立ち上げを手掛けた。
    2021年 株式会社Fixstars Amplify入社
    取締役CTO 松田佳希
    2011年 東京工業大学大学院 物性物理学専攻 博士課程
    修了
    量子アニーリングの理論研究で有名な西森研究
    室の出身
    2011年 東京大学 物性研究所 助教
    2013年 株式会社フィックスターズ入社
    2017年 量子事業立ち上げ、経済産業省NEDO・内閣府
    SIPの量子関連プロジェクトに参画。
    量子コンピューティング技術を用いたアプリケ
    ーション開発プラットフォーム・クラウドサー
    ビスの開発責任者として事業開発に取り組む。
    2020年 早稲田大学グリーンコンピューティングシステ
    ム研究機構 客員講師(兼務)
    2021年 株式会社Fixstars Amplify CTO就任

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  22. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    22
    量子コンピュータとその周辺
    1
    量子コンピュータ
    IBM/Google/Rigetti/IonQ
    2
    イジングマシン
    富士通/日立/東芝/Fixstars
    3
    量子
    アニーリング
    D-Wave/NEC
    1. 量子コンピュータ
    量子ゲート方式
    古典汎用コンピュータの上位互換。
    量子力学の重ね合わせ状態を制御
    する量子ゲートを操作し、特定の
    問題を汎用的かつ高速に処理する。
    2. イジングマシン
    二値二次多項式模型
    二次の多変数多項式で表される目
    的関数の最適化問題 (QUBO) を扱

    専用マシン。変数は0,1または±1。
    統計物理学におけるイジング模型
    (磁性体の性質を表す模型) に由来。
    様々な実装により実現されている。
    3. 量子アニーリング方式
    量子焼きなまし法
    イジングマシンの一種であり、量子焼
    きなまし法の原理に基づいて動作する。
    量子イジング模型を物理的に搭載した
    プロセッサで実現する。
    自然計算により低エネルギー状態が
    出力される。
    Amplify AE

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  23. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    23
    クラウドサービス :Fixstars Amplify
    様々な量子コンピュータ・イジングマシンに対応したアプリケーションを開発出来る、クラウドプラットフォームです。
    量子コンピューティング時代を見据え、シンプルで効率的な開発環境の提供を目指しています。
    ・・・
    適用分野 (一例)
    金融 物流 ライフサイエンス
    様々なマシンに対応
    各社が提供する量子アニーリング・イジングマシンを
    Fixstars Amplifyから利用することが出来ます。
    シンプルで効率的なアプリ開発
    複雑で専門性の高いプロセスを自動化し、効率的にマシ
    ンを使うための学習コストを、圧倒的に低くします。
    PoCから実問題まで対応
    大規模問題の入力と高速実行が可能で、PoCや実問題を
    視野に入れたアプリケーション開発が行えます。
    すぐに開発を開始可能
    開発環境と実行環境がセットで提供されるため、すぐに
    開発を開始することが出来ます。
    主な特長
    サービス概要

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  24. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    24
    二次計画問題
    • 最適化問題の分類
    • 組合せ最適化問題
    • 決定変数が離散値 (整数など)
    • 整数計画問題 (決定変数が整数)
    • 0-1整数計画問題 (決定変数が二値)
    • 連続最適化問題
    • 決定変数が連続値 (実数など)
    • 量子アニーリング・イジングマシン
    Quadratic 二次形式
    Unconstrained 制約条件なし
    Binary 0-1整数 (二値)
    Optimization 計画
    𝑓 = ෍
    𝑖<𝑗
    𝑄𝑖𝑗
    𝑞𝑖
    𝑞𝑗
    + ෍
    𝑖
    𝑄𝑖𝑖
    𝑞𝑖
    𝑞𝑖
    ∈ 0,1 or 𝑞𝑖
    ∈ ±1
    問題設定
    (入力・定数)
    決定変数
    (出力・変数)
    評価値
    (目的関数)
    • QUBO模型 (0-1整数二次計画問題)

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  25. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    25
    イジングマシンの実行手順
    1. 数理モデル検討 解きたい課題の「目的関数」「決定変数」「制約条件」を検討する
    2. QUBO定式化 (論理)
    「 2値決定変数+二次形式」で「目的関数」と「決定変数」を記述 (変換) する
    「制約条件」は直接扱えないので「ペナルティ関数」で表現する
    3. QUBO定式化 (物理)
    各マシンの仕様や制限に準拠した形式にQUBO模型を変換する
    (例: 二次項に制約がある場合は「グラフマイナー埋め込み」問題を解く)
    4. 入力データの準備 各マシンのSDKやAPI仕様に合わせてQUBO模型 (物理) をデータ化する
    5. マシンの実行 マシンを実行して出力の変数値やエネルギー値(コスト値)を解析する
    上記の逆の手順を辿り解きたい課題の「決定変数」を解釈する
    SWによる
    支援と自動化

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  26. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    26
    Fixstars Amplify の特長
    – いつでも 開発環境と実行環境がセットのため
    すぐにプログラミングと実行が出来る
    – 誰でも ハードウェアや専門的な知識が不要
    無料で開発がスタート可能
    – 高速に 26万ビットクラスの大規模問題の
    高速処理と高速実行が可能
    – あらゆる 一般に公開されている全てのイジング
    マシンを利用可能

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  27. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    27
    Fixstars Amplify クラウドの構成
    Amplify クラウドが量子アニーリングマシン・イジ
    ングマシンの大規模実行環境を提供
    Amplify SDK で書かれた最適化エンジンは
    他社製も含め全ての商用イジングマシンで実行可能
    量子アニーリング・
    イジングマシン (Amplify AE)
    組合せ最適化問題の定式化やマシンを高度に操るた
    めの最先端の技術や知見をライブラリ化したシンプ
    ルなインターフェースを提供
    専門知識が不要で量子アニーリングイジングマシン
    を用いた最適化エンジンの開発に取り組める
    Amplify SDK
    組合せ最適化問題を含むアプリケーションは
    Amplify SDK を用いることで効率的かつ簡便に組合
    せ最適化の定式化が可能
    研究・開発ではAmplifyクラウドは無償提供されるた
    め直ぐに開発をスタートできる
    アプリケーション

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  28. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    28
    Amplify の対応マシン
    https://news.fixstars.com/2361/ : IBM Quantum対応 (6/14発表)
    https://news.fixstars.com/2199/ : Gurobi対応 (5/18発表)

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  29. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    29
    Fixstars Amplifyによる課題解決
    ◼ イジングマシンのための革新的な開発環境
    簡単 多くのマシンに対応 始めやすい
    ✓ SDKをインストールするだけ
    ですぐに使える (pip install
    amplify)
    ✓ ハードウェアの専門知識不要
    でアプリケーションが開発で
    きる
    ✓ 進化の早いマシンの発展に追
    従すべての量子アニーリング/
    イジングマシンに対応
    ✓ 26万ビット級のアニーリング
    マシン実行環境が利用可能
    ✓ 研究・開発用途には開発環境
    と実行環境が無償で利用可能
    ✓ 多くのチュートリアル、サン
    プルコードを整備・拡充
    多くの人が始めやすい開発プラットフォームを無料で提供
    https://amplify.fixstars.com

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  30. Fixstars Corporation www.fixstars.com
    Copyright © Fixstars Group Copyright © Fixstars Group
    Fixstars Amplify の技術

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  31. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    31
    Amplify SDKのワークフロー
    ◼ 従来のプログラミングワークフローとの比較
    実行方法

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  32. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    32
    Amplify SDKによるシンプルプログラミング
    数独を解くサンプルアプリ 富士通・デジタルアニーラの設定用コード
    SDKなし
    最適化しても
    200行以上
    出典: Wikipdia
    SDKなし
    59行
    SDKあり
    30行程度
    SDKあり
    1行
    日立CMOSアニーリングマシンの設定用コード
    SDKなし
    183行
    SDKあり
    1行

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  33. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    33
    Amplify による巡回セールスマン問題 (TSP) の実装例

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  34. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    34
    Amplify Annealing Engine
    • NVIDIA GPU V100/A100 で動作
    • 独自の並列化シミュレーテッドアニーリングアルゴリズム
    • WEB経由で計算機能を提供
    • Amplify SDK の実装を直ぐに実行可能
    • 社会課題への取り組み・PoC・検証が加速
    • 商用マシンでは最大規模かつ最高速レベル
    • 128Kビット (全結合) / 256Kビット超 (疎結合)
    Amplify Cloud

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  35. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    35
    Amplify Annealing Engine
    ◼ 実問題やPoCを視野に入れたアプリケーション開発にも対応
    研究・開発利用において無償提供

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  36. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    36
    Amplify 標準提供マシン
    最先端の量子技術
    最先端の並列化技術
    NVIDIA A100/V100
    最大26万ビット以上
    D-Wave Advantage
    5000量子ビット
    出典:https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/dgx-2/

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  37. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    【第二部】
    ハンズオンワークショップ

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    Q&Aについて
    • 質問がある場合はZoomのチャット機能で「全員宛」で発信してくだ
    さい
    • その場で回答できるものは回答します
    • または後ほど時間の許す限りお答えします
    38

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  39. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    39
    ワークショップの準備 (1)
    • ご自身のPC (ブラウザ上) でPythonプログラミングを行います。Google
    colaboratoryを使うので、事前にログイン出来ることを確認をお願いします
    (Googleアカウントが必要です)
    • https://colab.research.google.com/
    • Fixstars Amplify のトークンを取得済みか確認をお願いします。まだの人は
    Fixstars Amplifyホームページのサインアップよりユーザ登録の上、無料トー
    クンの取得をお願いします (1分で終わります)
    • https://amplify.fixstars.com/ja/register

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    40
    ワークショップの準備 (2)
    • お持ちのAmplifyのトークンを用いて、以下のURLにあるサンプルコードが動くか確認
    をお願いします。サンプルコードは閲覧のみ可能ですので、「ドライブにコピー」の上、
    ご自身のトークンを入力し、Shift+Enterで実行をしてください (警告が出る場合がありますが、「このまま
    実行」を選択下さい)
    • https://colab.research.google.com/drive/1evYBKqKfVrEzrQOa-SWwciROfvqjL8qm?usp=sharing
    この部分に、ご自身のトークン番号(32桁)を入力の上、Shift+Enterで実行下さい。
    ご自身のトークン番号は、Amplify HPよりご確認いただけます
    • ご自身のトークンを入力の上、以下の結果が出力されればOKです

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  41. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    41
    ワークショップの準備 (3)
    • ワークショップで使うサンプルコードを以下のURLより取得して下さい
    • それぞれのサンプルコードにご自身のトークンを入力いただく必要があります。それぞ
    れのサンプルコードを「ドライブにコピー」の上、トークンを入力し実行して下さい
    Step1 https://colab.research.google.com/drive/1nu_X8RufFbc4wzRlyxj8M5FlGorkcKIE?usp=sharing
    Step2 https://colab.research.google.com/drive/1ssgrvSQ7cZrLhGzmaLZUJRYu2JJeSOiv?usp=sharing
    Step3 https://colab.research.google.com/drive/1SlYCT_eS5abwzl_rldM-Vf9g2s-KihRp?usp=sharing
    ➢ 経路最適化
    ➢ 数の分割問題
    https://colab.research.google.com/drive/1zi_uMgxFfmIvr_ag-fNr6NVJBg5QWs94#scrollTo=xMdHzdYLPPT7

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  42. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    ハンズオンワークショップ
    ・数の分割問題

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  43. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    43
    数の分割問題
    【問題】{2,10,3,8,5,7,9,5,3,2}を、集合内の数の和がもう一方の集合内の数の和と等しくなるよう二
    つの集合に分けよ
    2,10,3,8,5,7,9,5,3,2
    NP完全問題: とても難しい問題として知られている → 全通り試すしか方法は無い (210 = 1,024通り)
    𝐴0
    𝐴1

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  44. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    44
    手でやってみよう
    まず適当に 大きい順に並び替えて交互に 一個発見!
    分割方法は23通り存在する (対称を除く。重複を除くと9個の解が存在)
    並び替え 交互に
    入れ
    替え

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    45
    数の分割問題
    目的関数の定式化
    決定変数を準備
    𝐴0
    に割当てる場合は1
    𝐴1
    に割当てる場合は0
    実装
    𝑓 = ෍
    𝑖=0
    9
    𝑎𝑖
    ∙ 𝑞𝑖

    1
    2

    𝑖=0
    9
    𝑎𝑖
    2
    i番目 数 決定変数
    0 2 q_0 (0 or 1)
    1 10 q_1 (0 or 1)
    2 3 q_2 (0 or 1)
    3 8 q_3 (0 or 1)
    4 5 q_4 (0 or 1)
    5 7 q_5 (0 or 1)
    6 9 q_6 (0 or 1)
    7 5 q_7 (0 or 1)
    8 3 q_8 (0 or 1)
    9 2 q_9 (0 or 1)
    𝐴0
    の合計から集合全
    体の半分を引いた数を
    最小化

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    46
    数の分割問題
    求解
    結果の取得
    Amplify AE

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    ハンズオンワークショップ
    ・搬送経路最適化

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    48
    搬送経路最適化
    一言に「経路最適化」と言っても、搬送ロボット (AGV) が運用されている環境や要件など
    は様々で、それぞれに対する問題設定や定式化は異なります
    状況や要件の例
    • AGVが通過できる経路が定められている
    • AGVごとに稼働時間に制限がある
    • AGVごとに積載量に制約がある
    • 配達地ごとに要求される到着時間がある
    • AVGの衝突回避の制御が必要
    • 運ぶ材料や部品によって各配達地で作業時間が異なる

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    49
    【問題】工場内の4台のAGVを用いて、AGVの充電ステーションから20か所の搬送先に部品を届けると
    きの各搬送ロボットの走行距離の合計が最短になるような経路を求めます。尚、搬送ロボットをできる
    だけ平均的に利用したいため各AGVの搬送先は5か所とします
    搬送経路最適化
    充電ステーション

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    50
    搬送経路最適化
    全てを一度にやるのは難しいので、3つのステップに分けてアルゴリズムを作成します
    AGVを1台とし、制約を守るだけのアルゴリズムを作ります
    制約➀: 各順番で回れる訪問先 (充電ステーション+各搬送先) は1か所
    制約②: 各訪問先を回るのは1回のみ
    Step1に「総距離の最小化」という目的を追加し、複数の解の候補から目的を
    実現する解を求めるアルゴリズムを作ります
    解の候補多数あり
    Step1
    Step2
    AGVを4台に増やします。具体的には、Step2に対して以下の2つの変更を加えます
    変更➀: 決定変数の一部を0/1で固定
    変更➁: 制約条件の対象範囲を微調整
    Step3
    【問題】工場内の4台のAGVを用いて、AGVの充電ステーションから20か所の搬送先に部品を届けると
    きの各搬送ロボットの走行距離の合計が最短になるような経路を求めます。尚、搬送ロボットをできる
    だけ平均的に利用したいため各AGVの搬送先は5か所とします

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    51
    Step1のサンプルコードのレビュー
    (尚、本ワークショップでは、最適化のコードにフォー
    カスするため、可視化のコードの詳細は割愛します)
    Step1 AGVを1台とし、制約を守るだけのアルゴリズムを作ります

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    52
    Step1 AGVを1台とし、制約を守るだけのアルゴリズムを作ります
    距離行列の作成
    各訪問先の座標
    充電ステーション
    充電ステーション
    実装
    各訪問先間の距離行列 訪問先 (0) は充電ステーション
    (km) 訪問先 (i)
    0 1 2 ・・・ 20
    訪問先 0 0 0.54 0.22 ・・・ 0.64
    (j) 1 0.54 0 0.32 ・・・ 1.17
    2 0.22 0.32 0 ・・・ 0.86
    ・ ・ ・ ・
    ・ ・ ・ ・・・ ・
    ・ ・ ・ ・
    20 0.64 1.17 0.86 ・・・ 0

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  53. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    訪問先 (i)
    順番(n) 0 1 2 ・・・ 20
    0 1 0 0 ・・・ 0
    1 0 0 0 ・・・ 1
    2 0 1 0 0
    ・ ・ ・ ・
    ・ ・ ・ ・・・ ・
    ・ ・ ・ ・
    20 0 0 1 ・・・ 0
    53
    充電ステーションの次は、
    訪問先 (20) に行くこと
    を示す
    計算して得られる解の例
    実装
    Step1 AGVを1台とし、制約を守るだけのアルゴリズムを作ります
    充電ステーション
    から出発を示す
    決定変数を準備
    イジングマシン
    で最適な(0,1)の
    組合せを探す
    BinaryPoly型 (21×21) = 441 [qbit]
    1は訪問する、0はしないことを示す
    訪問先 (i)
    順番(n) 0 1 2 ・・・ 20
    0 1 q_21(0 or 1) q_42(0 or 1) ・・・ q_420(0 or 1)
    1 q_1(0 or 1) q_22(0 or 1) q_43(0 or 1) ・・・ q_421(0 or 1)
    2 q_2(0 or 1) q_23(0 or 1) q_44(0 or 1) q_422(0 or 1)
    ・ ・ ・ ・
    ・ ・ ・ ・・・ ・
    ・ ・ ・ ・
    20 q_20(0 or 1) q_41(0 or 1) q_62(0 or 1) ・・・ q_440(0 or 1)

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  54. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    訪問先 (i)
    順番(n) 0 1 2 ・・・ 20
    0 1 0 0 ・・・ 0
    1 0 0 0 ・・・ 1
    2 0 1 0 0
    ・ ・ ・ ・
    ・ ・ ・ ・・・ ・
    ・ ・ ・ ・
    20 0 0 1 ・・・ 0
    54
    制約➀: 各順番で回れる訪問先は1つ
    → one_hot制約
    制約②: 各訪問先を回るのは1回のみ
    → one_hot制約
    one_hot

    𝑖=0
    20
    𝑞𝑛,𝑖
    = 1

    𝑛=0
    20
    𝑞𝑛,𝑖
    = 1
    𝑛 ∈ 0,1, ⋯ , 20
    𝑖 ∈ 0,1, ⋯ , 20
    one_hot
    one_hot
    one_hot
    one_hot one_hot
    Step1 AGVを1台とし、制約を守るだけのアルゴリズムを作ります
    制約の定式化
    one_hot
    one_hot

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    55
    制約1:各順番で回れる訪問先は1つ
    → one_hot制約
    制約2: 各訪問先を回るのは1回のみ
    → one_hot制約

    𝑖=0
    20
    𝑞𝑛,𝑖
    = 1

    𝑛=0
    20
    𝑞𝑛,𝑖
    = 1
    𝑛 ∈ 0,1, ⋯ , 20
    𝑖 ∈ 0,1, ⋯ , 20
    Step1 AGVを1台とし、制約を守るだけのアルゴリズムを作ります
    制約の定式化 実装

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    56
    無料版は1ジョブ10秒まで設定可。
    有料版では1分まで設定可能
    Amplify AE
    • 先ほど作った
    constraints (制約)
    をmodelに格納して
    マシンに投げます
    • 制約条件だけを与え
    た場合、制約条件を
    満たす解を探してき
    てくれます
    Step1 AGVを1台とし、制約を守るだけのアルゴリズムを作ります
    求解

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    57



    Step1 AGVを1台とし、制約を守るだけのアルゴリズムを作ります
    各順番で回れる訪問先は1つ、各訪問先を回るのは1回のみ、という二つの制約を満たす経路を求めること
    ができました。解の候補がたくさんある状況ですので、次のStepでは、目的を追加して解を絞ります
    結果の取得
    充電ステーション

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    58
    Step1に「総距離の最小化」という目的を追加し、複数の解の候補から
    目的を実現する解を求めるアルゴリズムを作ります
    Step2のサンプルコードのレビュー
    Step2

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  59. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 = ෍
    𝑛=0
    20

    𝑖=0
    20

    𝑗=0
    20
    𝑑𝑖,𝑗
    ∙ 𝑞𝑛,𝑖
    ∙ 𝑞𝑛+1,𝑗
    総距離の最小化
    決定変数 x 決定変数 (2次)
    計算のイメージ
    n=1のときi=20が1、n=2のときj=1が1なので、𝑑20,1
    である1.17がdistanceに加算される
    各訪問先間の距離行列 (𝑑𝑖,𝑗
    ) 決定変数 (𝑞𝑛,𝑖
    , 𝑞𝑛+1,𝑗
    )
    59
    目的関数の定式化
    𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 =
    Step2 Step1に「総距離の最小化」という目的を追加し、複数の解の候補から
    目的を実現する解を求めるアルゴリズムを作ります
    訪問先 (i)
    順番(n) 0 1 2 ・・・ 20
    0 1 0 0 ・・・ 0
    1 0 0 0 ・・・ 1
    2 0 1 0 0
    ・ ・ ・ ・
    ・ ・ ・ ・・・ ・
    ・ ・ ・ ・
    20 0 0 1 ・・・ 0

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    60
    Step2
    実装
    イジングマシンは、制約
    を満たす中で、この
    distance (目的) を最小
    にする組合せを探します
    Step1に「総距離の最小化」という目的を追加し、複数の解の候補から
    目的を実現する解を求めるアルゴリズムを作ります
    【補足】制約条件には、目的関数の値を考慮して
    適切な値の重みを設定する必要があります。制約
    条件の取り扱いに関する詳細は、こちらのチュー
    トリアルも合わせてご参照下さい
    https://amplify.fixstars.com/ja/demo



    剰余を使って、最後の
    訪問先の次は0番目に
    戻るようにしています
    : 追加 or 変更部分

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  61. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    61
    Step1に「総距離の最小化」という目的を追加し、複数の解の候補から
    目的を実現する解を求めるアルゴリズムを作ります
    Step2
    2つの制約を満たした上で、総距離を最小化する経路が求められるようになりました。次のStepでは、
    AGVを4台に増やします
    充電ステーション

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  62. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    62
    AGVを4台に増やします。Step2に対して以下の2つの変更を加えます
    変更➀: 決定変数の一部を0/1で固定
    変更➁: 制約条件の対象範囲を微調整
    Step3
    Step3のサンプルコードのレビュー

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    訪問先 (i)
    順番(n) 0 1 2 ・・・ 20
    0 1 0 0 ・・・ 0
    1 0 q_22 q_23 ・・・ q_41
    2 0 q_43 q_44 ・・・ q_62
    3 0 q_64 q_65 ・・・ q_83
    4 0 q_85 q_86 ・・・ q_104
    5 0 q_106 q_107 ・・・ q_125
    6 1 0 0 0 0
    7 0 q_148 q_149 ・・・ q_167
    8 0 q_169 q_170 ・・・ q_188
    9 0 q_190 q_191 ・・・ q_209
    10 0 q_211 q_212 ・・・ q_230
    11 0 q_232 q_233 ・・・ q_251
    12 1 0 0 0 0
    13 0 q_274 q_275 ・・・ q_293
    ・ ・ ・ ・
    ・ ・ ・ ・
    ・ ・ ・ ・
    23 0 q_484 q_485 ・・・ q_503
    63
    : 追加 or 変更部分
    実装
    決定変数















    これらの中で
    合計が最短と
    なる経路を探
    します
    変更➀: 決定変数の一部を0/1で固定します。これにより、各AGVの搬送先を5か所に固定しています
    充電ステーションには、0番目、6番目、
    12番目、18番目に訪問します (計4回訪問)
    AGVを4台に増やします
    Step3

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    64
    : 追加 or 変更部分
    実装
    AGVを4台に増やします
    Step3
    変更➁: 制約条件の対象範囲を微調整します。訪問先 (0) である充電ステーションを、one_hot制約の
    対象から外します
    訪問先 (i)
    順番(n) 0 1 2 ・・・ 20
    0 1 0 0 ・・・ 0
    1 0 q_22 q_23 ・・・ q_41
    2 0 q_43 q_44 ・・・ q_62
    3 0 q_64 q_65 ・・・ q_83
    4 0 q_85 q_86 ・・・ q_104
    5 0 q_106 q_107 ・・・ q_125
    6 1 0 0 0 0
    7 0 q_148 q_149 ・・・ q_167
    8 0 q_169 q_170 ・・・ q_188
    9 0 q_190 q_191 ・・・ q_209
    10 0 q_211 q_212 ・・・ q_230
    11 0 q_232 q_233 ・・・ q_251
    12 1 0 0 0 0
    13 0 q_274 q_275 ・・・ q_293
    ・ ・ ・ ・
    ・ ・ ・ ・
    ・ ・ ・ ・
    23 0 q_484 q_485 ・・・ q_503
    決定変数 one_hot制約対象外

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    65
    Step3 AGVを4台に増やします
    4台のAGVそれぞれが5か所ずつ搬送し総走行距離が最短になるような経路を求めることができました!
    充電ステーション

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    充電ステーション
    66
    AGV1台の制約のみから始めて、目的を追加し、最終的には、4台のAGVそれぞれが5か所ずつ搬送し総走
    行距離が最短になるような経路を求めることができました!
    充電ステーション
    ワークショップ: おさらい

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    充電ステーション
    課題2
    工場内の作業の関係で、本日は左図のバツ印の2か所が通行で
    きないとのことでした。バツ印の2か所を通らずに、ワークシ
    ョップと同じ目的を実現するための最適経路を求めるために
    は、サンプルコードをどのように変えればよいでしょうか
    課題1
    各配達拠点の座標値を0~1ではなく、0~100とした場合に、ワークショップと同じ目的を実現するため
    の最適化経路を求めて下さい (距離行列の値を変えるだけだと解は求まりません)
    発展課題

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    68
    Fixstars Amplify: オンラインデモ & チュートリアル
    https://amplify.fixstars.com/ja/demo

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    7月25日(月)
    第一部 13:00~13:50
    - フィックスターズの紹介
    - 組合せ最適化問題・イジングマシン
    の紹介
    - Fixstars Amplifyの紹介
    第二部 14:00~15:30
    - Fixstars Amplifyを用いた搬送経
    路最適化のワークショップ
    - Q&A
    第三部 15:30~16:00
    - 今後について
    - 採用情報
    8月8日(月)
    第一部 13:00~13:50
    - フィックスターズの紹介
    - 組合せ最適化問題・イジングマシン
    の紹介
    - Fixstars Amplifyの紹介
    第二部 14:00~15:30
    - Fixstars Amplifyを用いたシフト
    最適化のワークショップ
    - Q&A
    第三部 15:30~16:00
    - 今後について
    - 採用情報
    9月9日(金)
    第一部 13:00~13:50
    - フィックスターズの紹介
    - 組合せ最適化問題・イジングマシン
    の紹介
    - Fixstars Amplifyの紹介
    第二部 14:00~15:30
    - Fixstars Amplifyを用いた生産計
    画最適化のワークショップ
    - Q&A
    第三部 15:30~16:00
    - 今後について
    - 採用情報
    次回のご案内

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    【第三部】
    今後について

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    ぜひ情報発信を!

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    充電ステーション
    課題2
    工場内の作業の関係で、本日は左図のバツ印の2か所が通行で
    きないとのことでした。バツ印の2か所を通らずに、ワークシ
    ョップと同じ目的を実現するための最適経路を求めるために
    は、サンプルコードをどのように変えればよいでしょうか
    課題1
    各配達拠点の座標値を0~1ではなく、0~100とした場合に、ワークショップと同じ目的を実現するため
    の最適化経路を求めて下さい (距離行列の値を変えるだけだと解は求まりません)
    SDKの復習や発展課題にチャレンジ

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    SDKの復習や発展課題にチャレンジ
    ブログやQiita等で公開された場合はぜひご連絡ください
    https://sparse-dense.blogspot.com/2022/06/ibm-quantumfixstars-amplify.html

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    研究での活用事例

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    研究での活用事例
    大学 研究室 概要 参考
    慶應義塾大学 村松研究室 Phase-fieldモデルの量子アニーリングシミュレー
    タ (ジブロックコポリマー相分離構造への適用)
    https://www.nature.com/articles/s41598-
    022-14735-4
    東京大学
    /JFLI
    Philippe
    Codognet
    Modeling the Costas Array Problem in QUBO
    for Quantum Annealing
    https://link.springer.com/chapter/10.1007/
    978-3-031-04148-8_10
    名古屋大学 片桐研究室 Amplifyを用いたCMOSアニーリングマシンの特性
    の分析
    https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_
    view_main&active_action=repository_view_
    main_item_detail&item_id=213136&item_n
    o=1&page_id=13&block_id=8
    東北大学 小松研究室 組み合わせクラスタリングによるアニーリングマ
    シンの評価
    https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_
    view_main&active_action=repository_view_
    main_item_detail&item_id=218973&item_n
    o=1&page_id=13&block_id=8
    山梨大学 鈴木研究室 量子アニーリングによる疎行列直接解法向けフィ
    ルイン削減オーダリング
    https://ieeexplore.ieee.org/document/9691
    960
    アカデミックの研究においても Amplify が利用されています!

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    Amplifyの業務

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    77
    Amplify開発に必要とされる技術
    Amplify クラウドが量子アニーリングマシン・イジ
    ングマシンの大規模実行環境を提供
    Amplify SDK で書かれた最適化エンジンは
    他社製も含め全ての商用イジングマシンで実行可能
    量子アニーリング・
    イジングマシン (Amplify AE)
    組合せ最適化問題の定式化やマシンを高度に操るた
    めの最先端の技術や知見をライブラリ化したシンプ
    ルなインターフェースを提供
    専門知識が不要で量子アニーリングイジングマシン
    を用いた最適化エンジンの開発に取り組める
    Amplify SDK
    組合せ最適化問題を含むアプリケーションは
    Amplify SDK を用いることで効率的かつ簡便に組合
    せ最適化の定式化が可能
    研究・開発ではAmplifyクラウドは無償提供されるた
    め直ぐに開発をスタートできる
    アプリケーション

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  78. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    78
    Amplify開発に必要とされる技術
    Amplify クラウドが量子アニーリングマシン・イジ
    ングマシンの大規模実行環境を提供
    Amplify SDK で書かれた最適化エンジンは
    他社製も含め全ての商用イジングマシンで実行可能
    量子アニーリング・
    イジングマシン (Amplify AE)
    組合せ最適化問題の定式化やマシンを高度に操るた
    めの最先端の技術や知見をライブラリ化したシンプ
    ルなインターフェースを提供
    専門知識が不要で量子アニーリングイジングマシン
    を用いた最適化エンジンの開発に取り組める
    Amplify SDK
    組合せ最適化問題を含むアプリケーションは
    Amplify SDK を用いることで効率的かつ簡便に組合
    せ最適化の定式化が可能
    研究・開発ではAmplifyクラウドは無償提供されるた
    め直ぐに開発をスタートできる
    アプリケーション
    • C/C++による Python SDK 開発
    • 各種イジングマシンや量子コンピュー
    タの活用
    • マルチコアCPU・マルチGPU環境にお
    ける並列計算(CUDA・C/C++)
    • 安定したサービス運用
    • ユーザー課題の理解と組合せ最適化問
    題への定式化
    • PythonやC/C++を用いたアルゴリズム
    開発
    • Web技術やクラウド技術を活用したア
    プリケーション開発

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  79. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    採用情報

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    就業体系
    80
    裁量労働制もしくはフレックスタイム制を適用しています
    ※入社時のスキルによって1、2のいずれか
    所定労働時間 8時間 休憩1時間
    1 裁量労働制
    推奨:始業時間10:00、終業時間19:00
    ※専門業務型裁量労働制により9時間働いたものとみなします
    固定残業:30時間
    2 フレックスタイム制
    コアタイム 10:00~14:00
    固定残業:15時間

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  81. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    福利厚生:各種手当
    81
    子供手当 交通費 ドリンク補助
    業績・成果により変動
    扶養義務のあるお子様
    一人につき 5,000円/月
    全額支給
    上限 60,000円/月
    奨励金 100%
    ※本社株式
    社内自販機 10円
    賞与 従業員持株会
    SO制度
    ストックオプション制度あり

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  82. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    福利厚生:休日休暇
    82
    完全週休2日制
    土日祝日 10~20日 3日
    夏季休暇
    産前産後・介護休暇
    慶弔休暇
    有給休暇
    年末年始休暇

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  83. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    社外活動支援
    83
    ※本社規定に準じます
    スキルアップ
    サポート
    セミナーや勉強会、学会発表・参加、プロコンなどの
    社外活動を奨励しています。
    MBA/ PhD
    学費・交通費補助
    MBAやPhDの取得希望者に学費と交通費等のサポートを
    行っています。
    実績:MBA 早稲田大学 2名
    PhD 名古屋大学 1名・北海道大学 1名
    語学研修補助
    社員の外国語コミュニケーション向上のため、
    オンラインレッスン(英語・日本語)受講のための
    サポートを行っています。
    資格取得補助 業務に関連のある資格に対して、合格奨励金の支給や
    受験料の補助など、各種サポートが受けられます。

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    社内イベント / 制度
    84
    ※本社規定に準じます
    社内勉強会
    エンジニア主体で週1回以上開かれます。
    2021年度:Intel Software Developer Manualを読む会
    並列(分散)アルゴリズム勉強会
    社内プロコン
    年に1度開催します。
    プロコン勢が多いため盛り上がります。
    2021年:「イジングモデル最適化」
    社内交流
    おやつタイム・社内新聞・アドベントカレンダーなど
    社内の情報を共有したり、メンバー同士の交流の場が
    随時あります。
    社内大学
    知見のある社員が講師となり開講。
    業務時間内に受けることができます。
    (詳細は次ページへ)

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  85. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    成長支援(社内大学2020)
    85
    テーマや内容は年によって変更となることがあります。
    講座名 テーマ 内容
    高速化講座 CPUを使った高速化
    x86を例にした現代のCPUアーキテクチャと
    最適化技法についての理解と習得
    CUDAを使った高速化
    CUDAを使った高速なプログラムの書き方、
    CUDAプログラムの解析方法、高速化方法の習得
    性能モデルに基づく
    高速化
    性能モデルに基づいたメモリ階層を活用する
    高速化手法やCompute-intensiveな処理の
    高速化手法の習得
    AI講座 AI・機械学習
    機械学習アルゴリズムの概念及び深層学習技術の習
    得、AI・深層学習技術を利用した問題解決の実装
    CV講座 コンピュータビジョン 古典的な画像処理による手法から、より新しい
    機械学習ベースの手法まで、コンピュータービジョ
    ン関連技術の理解と習得

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  86. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    使用ツール
    86
    G
    Suite
    全社員使用ツール
    ・こだわりのキーボードやマウスが使えます。
    ・開発に必要なソフトウェア、技術書の購入に特に制限はありません。
    ・各種オープンソースや開発ツール、テストツールなども自由です。
    ・申請は必要ですが、自分の機材を持ち込むことも可能です。

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  87. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    本棚
    87
    本棚の本、技術雑誌は自由に読むことができます。
    また、本の購入にも制限はなく相談の上、簡単に購入することができます。
    技術書以外にも、漫画やボードゲームもあります。

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  88. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    開発環境
    88
    大きな机
    高性能な椅子
    複数モニター(2枚以上)
    リラクゼーションスペース
    マッサージチェア
    10円ドリンク
    ウォーターサーバー

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  89. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    選考の流れ

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  90. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    新卒選考
    90
    応募 書類選考
    オファー
    面談
    一次面接
    適性検査
    最終面接
    応募
    弊社HPの応募フォームよりご応募ください。
    書類選考
    お送りいただいた内容に基づき書類選考を行います。
    一次面接
    担当者、役職者との面接を受けていただきます。
    ※ 研究発表(15分)・ライブコーディング試験を実施します。

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  91. Fixstars Corporation www.fixstars.com
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    新卒選考
    91
    応募 書類選考
    オファー
    面談
    一次面接
    適性検査
    最終面接
    最終面接
    社員全員との面接を受けていただきます。
    オファー面談
    最終面接を通過された方は、条件提示の面談をさせていただきます。

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    ライブコーディング試験
    92
    1 2 3
    問題理解 コーディング コード解説
    問題の読解・
    アルゴリズムの理解
    Wandboxを使用して
    コーディング
    記述いただいた
    コードの説明
    ◆ 時間は30分程度 ◆疑問点は随時質問いただけます
    ▽ネット検索はご遠慮いただいております

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    Copyright © Fixstars Group
    Fixstars Corporation www.fixstars.com
    Wandbox
    93

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    Copyright © Fixstars Group
    Thank You
    お問い合わせ窓口 : [email protected]

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