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AS_NL_202010_OptaPlanner_Week

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September 15, 2020

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kamorisan

September 15, 2020
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  1. SEPTEMBER 1 EST NEW YORK CEST PARIS Event Opening Kickstarting

    your OptaPlanner project: patterns and common practices, by Duncan Doyle Vehicle routing with OptaPlanner, by Jiri Locker Visualizing Indictments: Explaining the solution to the user and identifying deficient resources, by Christopher Chianelli Explanation by Example: the OptaPlanner way, by Daniele Zonca, Tommaso Teofili, Rui Vieira Event End 10:00 16:00 10:10 16:10 11:00 17:00 11:25 17:25 12:00 18:00 13:00 19:00 10 MIN BREAK 10 MIN BREAK
  2. Kickstarting your OptaPlanner project: patterns and common practices OptaPlanner プロゞェクトの初期段階でパタヌンや共通のプラク

    ティスを䜿甚するこずは、゜リュヌションの実装を成功させる鍵ずな りたす。このセッションでは、 Red Hat の゚キスパヌトが顧客に OptaPlanner アプリケヌションを実装する際に䜿甚するプラクティ スを取り䞊げ、この皮の開発プロゞェクトの最適か぀コントロヌルさ れたスタヌトを保蚌したす。 About the speaker, Duncan Doyle :  Red Hat の Application Services 担圓プロダクトマネヌゞャヌ  Red Hat のコンサルティングずサヌビスの経隓を持぀ Duncan は、倧芏暡な Red Hat の顧客ず  幅広く仕事をし、先進的なオヌプン゜ヌスの゜リュヌションを倧芏暡に構築しおきたした。 Speaker: Duncan Doyle
  3. Vehicle routing with OptaPlanner このラむトニングトヌクでは、 OptaPlannerを䜿甚しお配送経路問 題を解決する方法を孊びたす。オヌプンな実䞖界のデヌタを䜿っ お最短走行時間に最適化する方法や、車䞡ルヌトを地図䞊で可 芖化する方法を芋おいきたす。トヌクの第 2郚では、Spring

    Bootや Reactなどの䞀般的な技術を䜿っお構築された配送経路問題の Webアプリケヌションのラむブデモを行いたす。 About the speaker, Jiri Locker:  QAのバックグラりンドを持぀゜フトりェア゚ンゞニア  OptaWeb Vehicle Routing のリヌド開発者 Speaker: Jiri Locker
  4. Visualizing Indictments: Explaining the solution to the user and identifying

    deficient resources あなたはOptaPlannerを䜿っおビゞネス問題の最適解を䜜成したずしたすが、 なぜ解が最良だず蚀えるのでしょうか最良の解を提䟛するだけでなく、なぜ それが最良の解なのかを説明し、どんな決定も正圓化するこずが、今日の瀟䌚 ではたすたす重芁になっおきおいたす。 この講挔では、OptaPlannerのIndictmentシステムを利甚しお、 ナヌザヌに解を説明する方法を探りたす。トピックは以䞋の通りです。 • スコアの可芖化 • ボトルネックの原因ずなっおいるリ゜ヌスの特定 • スコアの可芖化を甚いた、異垞動䜜を匕き起こす制玄条件の識別 About the speaker, Christopher Chianelli:  OptaPlannerの゜フトりェア゚ンゞニア  埓業員のために最適なシフトスケゞュヌルを䜜成できるオヌプン゜ヌスのWebアプリケヌションである  OptaWeb Employee Rosteringの䞻芁な開発者です。 Speaker: Christopher Chianelli
  5. Explanation by Example: the OptaPlanner way さたざたなビゞネス領域でAIや予枬モデルが遍圚しおいるこずを考えるず、そのようなシステムが関係する すべおの利害関係者から信頌されるこずがたすたす重芁になっおきおいたす。これは、AIの「予枬」が人間 に具䜓的な圱響を䞎えるこずができる堎合、䟋えばヘルスケアや金融などの領域では、さらに重芁になっお きたす。

    説明可胜なAIXAIは、AI/予枬モデルがどのように説明耇雑なモデルの内郚の仕組みを人間が理解で きるように衚珟によっお予枬を生成するかに぀いおの掞察を提䟛し、そのようなモデルを䞍透明でなく、よ り信頌性の高いものにするこずを目的ずした研究分野です。 Red Hat の TrustyAI むニシアチブは、説明可胜性を取り入れお、ビゞネスプロセスの自動化の分野におけ る意思決定の信頌性を促進し、運甚䞊のメトリクスや説明責任の実行時のトレヌスを行うこずを目的ずしお いたす。 この講挔では、TrustyAIむニシアチブ、XAI䞀般ず反実仮想的な説明に぀いお簡単に觊れ、その埌、 OptaPlannerをどのように掻甚しお、異なる意思決定予枬モデルの反実仮想的な説明の手法を構築し、 説明可胜性ツヌルキットに統合したのかを掘り䞋げおいきたす。たた、OptaPlannerベヌスの反実仮想生 成゚ンゞンのデモをお芋せしたす。 About the speaker,  Daniele Zonca:   プリンシパル゜フトりェア゚ンゞニアで、TrustyAI アヌキテクト。Red Hat Decision Manager ず TrustyAI むニシアチブのアヌキテクトず   しお、オヌプン゜ヌスプロゞェクト Drools ず Kogito に貢献しおおり、特に予枬モデルのランタむムサポヌト (PMML)、ML の説明可胜性、   ランタむムトレヌス、意思決定モニタリングに力を入れおいたす。  Rui Vieira:   分散コンピュヌティング、機械孊習、統蚈孊のバックグラりンドを持ち、TrustyAIむニシアティブで働く゜フトりェア゚ンゞニア。   近幎は、Process Automation に力を入れおいる。  Tommaso Teofili:   TrustyAIむニシアチブで働くプリンシパル゜フトりェア゚ンゞニアで、XAI研究を䞭心にKogitoに貢献しおいたす。たた、長幎のASFメンバヌであり、   機械孊習ず情報怜玢の分野でオヌプン゜ヌスの貢献者でもありたす。 Speaker: Daniele Zonca Speaker: Rui Vieira Speaker: Tommaso Teofili
  6. SEPTEMBER 2 EST NEW YORK CEST PARIS Event Opening Tasks

    Optimization: understand the chained models, by Donato Marrazzo Business Optimizer: "I bet you I’m better than a human", by Justin Goldsmith Getting started with Constraint Streams, by Lukáš PetrovickÜ Event End 10:00 16:00 10:10 16:10 11:00 17:00 12:00 18:00 13:00 19:00 10 MIN BREAK 10 MIN BREAK
  7. Business Optimizer: "I bet you I’m better than a human"

    制玄解法は、人工知胜AIの䞭でも芋萜ずされがちなテクニックですが、埓業員、資産、時間、お金など の限られたリ゜ヌスを䜿っお、゜リュヌションを最適化するために䜿甚できたす。この耇雑なタスクを単玔 化するには、リ゜ヌスず制玄をわかりやすくモデル化し、さたざたな高床なアルゎリズムを䜿甚しお゜リュヌ ションを生成する必芁がありたす。 このむンタラクティブなセッションに参加しお、OptaPlannerがどのように制玄解決でビゞネスを支揎しおき たかを聞いおみたしょう。Business Optimizerの簡単な玹介の埌、以䞋のナヌスケヌスにどのように適甚 できるかを芋おいきたす。 - 埓業員の勀務衚看護垫やサヌビス担圓者などが、24時間察応できる䜓制ず適切なスキルを持っおい るこず - 配送蚈画貚物や人を乗せたトラック、列車、ボヌト、飛行機などの配送蚈画をするこず - タスク割圓人、スキル、玍期等、制玄の䞭でを最倧限に効率化するためのタスクの割圓 - ゲリマンダヌの打倒立法区のための公平な地図の䜜成 About the speaker, Justin Goldsmith:  Red Hat のFSIのシニアアヌキテクトずしお、Red Hat® のBusiness Automation技術を幅広く手掛けおきたした。  圌は、ビゞネスルヌル、プロセス、制玄の最適化に基づいたクラむアント向けの倚数のアプリケヌションの構築を成功させおきたした。 たた、継続的む ンテグレヌション/継続的デリバリヌCI/CDず DevOps に焊点を圓お、゜フトりェア開発ラむフサむクルの各ステップ  における自動化の利点を匷調しおいたす。圌の倚様なプロゞェクトの背景には、圌のナニヌクな芖点があり、クラむアントがビゞネス目暙 を満たす持 続可胜なアプリケヌションを構築するのを支揎しおいたす。 Speaker: Justin Goldsmith
  8. Getting started with Constraint Streams DRLの時代は終わりを迎えたす。 Constraint Streams は、スコア制玄を曞くためのシンプルな Java

    API です。このセッションでは、あなたが始められるように、ヒントや コツをお䌝えしたす。 About the speaker, Lukáš PetrovickÜ :  Red Hat のプリンシパル゜フトりェア゚ンゞニア。  OptaPlanner を専門ずしおいたす。圌は最先端のプロゞェクトや技術に興味を持っおいたす。 Speaker: Lukáš PetrovickÜ
  9. SEPTEMBER 3 EST NEW YORK CEST PARIS Event Opening Business

    use cases and the impact of Optaplanner, by Satish Kale Back to school: create a timetable with OptaPlanner and Quarkus, by Radovan Synek Everyone has a plan until they get punched in the face: The need for continuous planning, real-time planning, non-disruptive planning, etc, Geoffrey De Smet Event End 10:00 16:00 10:10 16:10 11:00 17:00 12:00 18:00 13:00 19:00 10 MIN BREAK 10 MIN BREAK
  10. Business use cases and the impact of Optaplanner 蚈画問題は非垞に面癜い。これらの問題は䞀般的に、盞互䟝存性を持ち、いく぀か の制玄を遵守し、他の制玄を「できる限り収容する」ずいうものです。これは、䞀般的

    に人間が埗意ずする䞻芳的な分析ず、人間が絶察に苊手ずする、察象の組み合わ せの指数関数的な増加が混圚しおいるこずを意味したす。人間の線圢的な進行を理 解するこずができたすが、蚈画問題を解くためのデヌタセットを増やすこずで生たれる 組み合わせが指数関数的に増加するず、人間では察凊できたせん。そこで、アルゎ リズムのサポヌト、䜿い易さ、柔軟性、拡匵性に優れた Optaplannerが掻躍したす。 本セッションでは、兞型的な蚈画問題の事䟋ず、実際の適甚事䟋に぀いお、いく぀か ご玹介したす。 About the speaker, Satish Kale:  スペシャリスト゜リュヌションアヌキテクトのマネヌゞャヌ。 20幎のIT゜リュヌション構築経隓を持぀テクノロゞヌリヌダヌ。珟圚は Red Hat のNA Telcoマヌケットでビゞネス指向の゜リュヌションセヌルスをリヌドする責任者。 Red Hat史䞊最倧芏暡の案件に耇数回貢献。 2009幎 には、APJ (Asia Pacific - Japan) 地域の「Best Solution Architect」ずしお衚地されたした。 4幎連続で150%以䞊の売䞊を達成。 「President's Club Award」を 3 回連続で受賞。 Speaker: Satish Kale
  11. Back to school: create a timetable with OptaPlanner and Quarkus

    今回は、OptaPlannerを䜿っお孊校の時間割をスケゞュヌルする方法を玹介したす。あっずいう 間に次の孊幎の準備をしおみたしょう。 OptaPlannerは、QuarkusやSpring Bootずうたく統合された、蚈画やスケゞュヌリングの問題を 最適化するオヌプン゜ヌスの AI制玄条件゜ルバヌです。配送蚈画、埓業員の勀務衚、メンテナン スのスケゞュヌリング、タスクの割り圓お、孊校の時間割、クラりドリ゜ヌスの最適化、䌚議のスケ ゞュヌリング、ゞョブショップのスケゞュヌリング、ビンのパッキングなどの NP困難な問題を解決す るために䜿甚できたす。 OptaPlannerでこのような問題を最適化するこずで、䞀郚の䌁業では幎間数億ドル、数癟䞇キロ グラムのCO2排出量を削枛しおいたす。 OptaPlannerは、あなたの問題解決にも圹立ちたす。 About the speaker, Radovan Synek:  Red HatでOptaPlannerプロゞェクトのコア゜フトりェア゚ンゞニア。私の 10幎以䞊のIT業界での経隓のほずんどは、     Business Automationのポヌトフォリオの呚りで過ごしおきたした。これたでの私の䞻な焊点は、最適化、 BPM システム、 ゜フトりェア品質゚ンゞニア リングです。オヌプン゜ヌスでの゜フトりェア開発ずテスト、新しいこずを孊ぶこず、  颚景写真を撮るこず、おいしいお茶を飲むこずを楜しんでいたす。 Speaker: Radovan Synek
  12. Everyone has a plan until they get punched in the

    face: The need for continuous planning, real-time planning, non-disruptive planning, etc 蚈画が蚈画通りに実行されるこずはほずんどありたせん。だからずいっお、蚈画 が圹に立たないわけではありたせん。逆に、珟実が蚈画に合わないずきは、既 存の蚈画から始めるのがただいい。しかし、それは私たちの蚈画がアゞャむル でなければならないこずを意味したす。 このセッションでは、蚈画の俊敏性に察凊するための最も䞀般的なパタヌンず、 それらがどのように連携しお機胜するかを説明し、実挔したす。 About the speaker, Geoffrey De Smet:  OptaPlanner のリヌダヌ Speaker: Geoffrey De Smet