物流経路の最適化、金融ポートフォリオの最適化、創薬のための分子設計など、さまざまな分野において、膨大な組合せパターンの中から最良のものを選び出す「組合せ最適化問題」が社会課題となっている。
この問題は、膨大な計算を必要とすることから従来の手法では解くことが困難で、扱える問題の大規模化や解を見つけるまでの時間の短縮に課題があることだという。
今回、同社がサービス提供を開始する「SBM」は、既存の計算機を使用し、複雑で大規模な問題の高精度な近似解（良解）を短時間で得ることを可能とするソフトウェア。ソフトウェアであることを活かし、従来のイジングマシンでは扱うことができなかったような複雑で大規模な問題を解くことが可能になる。さらにGPUを活用することで計算の高速化も実現するという。
この「SBM」をAWS Marketplace上で、2019年10月末までの期間限定でPoC（概念検証：proof of concept）版として無償公開する。PoC版は、最大10,000変数のイジング問題、MAX-SAT問題、およびMAX-CUT問題に対応している。
あわせて、この期間に、同社は金融・創薬・遺伝子工学・物流・AIを始めとするさまざまな領域での「組合せ最適化問題」の解決をめざすパートナー様を募集し、PoCの実施およびSBMを活用したアプリケーション開発を進めていくとしている。
■用語
- イジングマシン：イジングモデル（統計力学において、スピンを持つ原子の格子によって磁性体の磁化の振舞いを説明するモデル）の形式に変換した組合せ最適化問題を解くハードウェアやソフトウェア。
- イジング問題：組合せ最適化問題をイジングモデルに変換した問題のこと。
- MAX-SAT問題：最大充足割当問題のこと。複数の命題論理式が与えられたとき、それに含まれる変数の値を偽（False）あるいは真（True）のどちらかに定め、「真」となる命題論理式の数が最大になるような解を求める問題。
- MAX-CUT問題：最大カット問題のこと。複数のノード（頂点）と、ノードを結ぶエッジ（辺）からなるグラフにおいてノード群を2つのグループに分割する際に、両グループに属するノード間に張られたエッジの重みの和が最大となる分け方を求める問題。
