リアルタイムな意思決定を支援｜組込み向け組合せ最適化ソリューション
組込みシステムにおける組合せ最適化問題は、制御精度にも影響する重要な課題です。 東芝情報システムでは、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、組込み向け組合せ最適化ソリューションを提供します。 組合せ最適化問題の良解を高速に算出するとともに、多様なハードウェアでの並列処理に対応。さらに、組込み環境で処理することで低遅延かつセキュアな環境の実現を支援します。 ■こんな課題はありませんか？ ・組合せ最適化問題を高速に処理したい ・組込み機器の限られたリソースで最適化処理を行いたい ・ハードウェアの制約が厳しく、十分なパフォーマンスが得られない ・リアルタイムな意思決定・制御につながる処理を実現したい ・オンライン接続環境に依存せず処理したい ・組込みシステムで低遅延な処理環境を実現したい ・セキュアな環境で最適化処理を行いたい ・FPGAなどを活用した最適化処理を検討している ■その課題に、組込み向け組合せ最適化ソリューションをご提案します！ ✓組合せ最適化問題の良解を高速に算出 ✓多様なハードウェアで並列化処理可能 ✓低遅延・セキュアな環境を実現
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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。
