MOAI Solutionの紹介 -電力最適化を中心として-

MOAI Labは、数理最適化（MO）と人工知能（AI）を融合させた高度な技術を提供し、電力需給の最適化や複雑なスケジューリング課題の解決を支援しています。数理モデル構築言語であるAMPLの国内総代理店として、非線形な数理問題の定式化や計算の高速化を実現する専門的なソリューションを展開しています。また、自然言語からプログラムを自動生成するAGI4OPTや、データモデルから操作画面を構築するUI自動生成技術により、専門知識がなくても最適化アプリを開発できる環境を整えています。さらに、配送計画、在庫管理、生産管理など40以上のエージェントスキルを保有し、幅広い業務領域での意思決定を効率化します。わずか3日間で実用的なプロトタイプを構築するMOAI Bootcampを通じて、企業のビジネス課題に対する迅速なシステム実装を可能にしています。

Transcript

1. 電力最適化 MOAI Lab
2. MOAI Labの紹介 • MO（数理最適化）とAI（人工知能）の融合技術 （７通りの融合方法から実務で使えるものを利用） • 数理最適化モデリング言語 AMPLの日本総代理店 • AMPLの特徴 - 様々なソルバーを同じモデルから呼べる． - MPライブラリで定式化の自動変形（たとえば，sin, cosの入った 式をMIPソルバーで解くときには，区分的線形関数に再定式化） - 独自の前処理でソルバーを直接呼ぶより速くなる（場合がある） - Pythonに埋め込める（amplpy)
3. 起動停止問題 • MIPで定式化してMIPソルバーで解くのが常套手段 • 非線形項は区分的線形近似 • 定式化の仕方によっては，組合せ爆発（強い式と弱い式がある） • 過去のデータと解の組があれば，より高速に解ける（MOAIアプ ローチ） • 最近は，セキュリティ制約を付加した研究が増加（普通の問題な らMIPソルバーで解けるから） • AMPLを使ってモデル化しておくと，付加条件が入れやすい（メ ンテがしやすい）
4. 定式化とAMPLコード（一部）
5. 最適潮流問題 • 直流（AC）定式化だと，非線形最適化問題に定式化して非線形 最適化ソルバーで解くのが常套手段（局所最適解を内点法で解 くのが良いと言われているが，GPU加速や，大域的最適化ソル バーも出てきているので，要比較） • 直流（DC）定式化だとMIPソルバーでも解ける • 過去のデータと解をもとに，deep learningで近似解を高速に計 算（MOAIアプローチ）
6. 定式化とAMPLコード（一部）
7. AGI4OPT • 自然言語の入力を，AMPLモデルを含んだPythonコード (amplpy) とデータ入力と 最適化webアプリを自動生成する Agent skill 例：大学のキャンパスに新しい食品店がオープンしました。 この店は年中無休、24時間営業となります。毎日、3つの8 時間シフトがあります。 朝番は6:00から14:00、夕番は14:00から22:00、夜勤は 22:00から翌日の6:00までです。 夜間（夜勤）は従業員1名のみですが、日中（朝番と夕番） は2名です。ただし、日曜日は各シフトとも1名のみとなり ます。 各従業員の週労働時間は最大40時間を超えず、シフト間に は12時間の休息を取らなければなりません。 週休日に関しては、ある日曜日に休む従業員は、その週の 土曜日も同様に休むことが望ましいです。 原則として、利用可能な従業員は10名いますが、これは明 らかに過剰人員です。 必要とされる従業員が少なければ少ないほど、他の店舗の ためのリソースが多くなります。 1週間の最適なシフトを作成してください。
8. 自動UI生成 Skill • AMPLモデルからPydantic Class経由でUIを自動生成 UCPのPydantic Class
9. 自動生成されたUI
15. 最適化を入れたAgent Skills（40以上）
16. MOAI Bootcamp • ビジネス課題に対し、 AI×数理最適化で動く プロトタイプを3日間で 構築