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J-GLOBAL ID：202002215395387833   整理番号：20A1235877

アメーバにヒントを得た組合せ最適化マシン

Amoeba-inspired combinatorial optimization machines

著者 (1件)： Aono Masashi (Graduate School of Media and Governance, Keio University, Japan, Graduate School of Science and Technology, Keio University, Japan, and Amoeba Energy Co., Ltd., Japan)
資料名： Japanese Journal of Applied Physics  (Japanese Journal of Applied Physics)
巻： 59  号： 6  ページ： 060502 (12pp)  発行年： 2020年06月 
JST資料番号： G0520B  ISSN： 0021-4922  CODEN： JJAPB6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来の汎用コンピュータに関するパフォーマンスの成長が飽和した後の新しい技術の開発を可能にするために,ドメイン特有のコンピューティングアーキテクチャが期待されている。このようなアプローチの一つは,組合せ最適化マシン(COM)を開発することであり,従来のコンピュータよりも膨大な数の候補にわたって近似的に最適な解を探索することを可能にする。探索の迅速性と最適性を達成するために,COMは特定のハードウェアにおける物理的プロセスを利用して,並列性と確率性を示した。本論文では,組合せ最適化を実行するためのユニークな生物学的に触発されたアプローチを要約し,それを10年以上にわたって研究した。最初に一連の生物学的実験を行い,採餌のための体面積を最大化し,平均光刺激に曝露するリスクを最小化することにより,その形状を最適なものに変化させる単一細胞アメーバの問題解決能力を評価した。アメーバの形状変化の動力学を数学的にモデル化し,巡回セールスマン問題(TSP)とBoole充足可能性問題(SAT)を解くための2つのアルゴリズムを定式化した。アナログおよび/またはディジタル電子回路を用いて,AmoebaTSPおよびAmoebaSATを実装し,回路の並列および確率的性質を利用することにより,それらの高速探索性能を最大化した。著者らは,「電子アメーバ」と呼ばれるこれらのCOMが,問題マッピングのためのコストのかかる前処理なしにTSPとSATの任意の問題例を容易に扱うことができるので,すべての与えられた制約を満たす法的ソリューションで安定化することを実証した。電子アメーバは従来の相補的金属-酸化物半導体デバイスで構成できるので,それらは高度にスケーラブルで,エネルギー効率が良く,クラウドとエッジの両方の計算応用に適している。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： アメーバ ,  *組合せ最適化問題 ,  巡回セールスマン問題 ,  *計算機システム ,  *計算機アーキテクチャ ,  エネルギー効率 ,  充足可能性問題 ,  アルゴリズム ,  問題解決 ,  光刺激 ,  前処理 ,  計算機網 ,  計算機利用システム
準シソーラス用語： クラウド【IT】 ,  最適採餌 ,  探索性能

分類 (1件)： 計算機方式・ハードウェア一般  (JC01000W)

タイトルに関連する用語 (4件)： アメーバ ,  ヒント ,  組合せ最適化 ,  マシン