リアルタイムな意思決定を、少ないリソースでインテリジェント化
組込み・車載・ロボティクス分野のシステムでこのような「最適化・判断」の課題はありませんか？ ● 組合せが複雑で、最適な判断をリアルタイムに出せない ● 計算に時間がかかり、制御遅延や性能低下が発生している ● 高精度な最適化を行いたいが、サーバやクラウドは使えない ● 組込み環境では最適化処理が重く、実装を断念している ▼ 組込み向け組合せ最適化ソリューションにおまかせください！ ――特長――――――――――――――――――― ◆ 量子インスパイアード最適化技術により、組合せ最適化問題の良解を高速に算出 ◆ 低遅延・リアルタイム処理による制御・判断の高速化に貢献 ◆ FPGA・GPUなど多様なハードウェアに対応し、組込み環境へ実装可能 ――――――――――――――――――――――― 東芝独自の量子インスパイアード最適化技術を活用した、組込み機器向けの組合せ最適化ソリューションです。 車載機器、産業機器、ロボットなどの組込み機器において、割当て・経路探索・マッチングなどの組合せ最適化問題を エッジで高速かつセキュアに処理することができます。
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基本情報
組込みシステムにおける組合せ最適化問題は、制御の精度に影響する重要な課題です。 当社では組合せ最適化問題に対し、東芝独⾃の量⼦インスパイアード最適化技術を⽤いた⾼速・セキュアな組合せ最適化ソリューションを提供します 。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝ポイント＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ Point１：組合せ最適化問題の了解を高速に算出 Point２：多様なハードウェアで並列化処理可能 Point３：低遅延＆セキュアな環境を実現 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ■組込み向け組合せ最適化ソリューション適用の流れ １．問題の定義 問題領域や最適化もの目的を明確化し、解法・モデル化の方向性を決めます。 ２．数理モデル化 現実の問題・現象を数式や表で表現し、予測可能な状態にします。 ３．目的関数の定義 各変数が与えられたときの評価値を求める”目的関数”を定義します。 各変数の許容される”制約条件”を定義します。 ４．組合せ最適化 組合せ最適化ソルバーにより最適解を算出します。
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用途／実績例
■応用例：車載分野の多体物体追跡 ⾃動運転システムでは、センシングから認知、判断、制御に至る⼀連の処理を周期的に実現しています。 このうち認知の⼯程では、多対物体追跡（Multi-Object Tracking, MOT） が用いられ、 その結果が判断・制御に入力されることで、回避⾏動などの操作に繋がります。 画像フレーム間における物体のマッチング処理に本技術を適用することで、 検出された物体を連続フレーム間で対応関係付けることが可能となり、数秒先の移動体位置の予測を実現できます。 これは自動運転の経路計画の高度化に有効であると考えられます。
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私たちは、エンベデッド、LSI設計の領域で、「長年積み重ねた豊富な経験と実績」、「高い技術力」により、お客様のビジネスに貢献する最適なソリューションを提供してまいります。
