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組合せ爆発
FC⾯積やロボット台数が⼤きくなるとプラン候補数(組合せ)が爆発的に増⼤
組合せ最適化問題はノイマン型最強スパコンでもリアルタイムには解けない
搬送ロボットたちを渋滞させずに効率的に運⾏させるには？
最先端のアルゴリズムでも, 数千台のロボットの最適プランをリアルタイムに導出できません
コンピューティング技術のイノベーションが求められているのです
2
Copyright © Amoeba Energy Co., Ltd. All rights reserved.
Ful
fi
amazon science | How Amazon robots navigate congestion
https://www.amazon.science/latest-news/how-amazon-robots-navigate-congestion

◯ 個別最適化 (１台を最短経路で⾃律⾛⾏)：計算可能な問題（P問題）
❌ 全体最適化 (数千台を渋滞させずに計画運⾏)：計算困難な問題（NP困難問題）
渋滞頻発 → ⼯程不確定化 → ⽣産スループット圧迫が深刻化
組合せ爆発
3
半導体製造⼯場 (FAB) | ロボット搬送で⽣じる課題
Desmond Yuen | Intel High-Volume Manufacturing
https://www.youtube.com/watch?v=aZ2G4L7hXl8

4
最適化｜次のハードウェア・イノベーション？
Artificial Intelligence (AI)
データの分析機械学習∕ChatGPT
Big Data
データの取得⾼速データベース検索
量⼦コンピュータ?
量⼦inspiredコンピュータ?
What's Next? ？
Digital Transformation (DX)
意思決定・計画策定最適化
GPU
General Purpose
Graphics Processing Unit
NVIDIA
『アメーバコンピュータ』?
DataBase
RDB, SQL
NoSQL
INTEL,
SAMSUNG, ...

⻘野真⼠
慶應義塾⼤学⼤学院理⼯学研究科特任教授
Amoeba Energy株式会社 CEO
1999 慶応⼤学SFC卒業
2004 神⼾⼤学⼤学院博⼠号(理学)
理研, 東⼯⼤, JSTさきがけにて
粘菌アメーバに学ぶ最適化コンピュータの研究
⽂部科学⼤⾂表彰若⼿科学者賞
学術論⽂>70報, h-index: 27 (Google)
2017 慶応⼤学SFC 准教授(定年制)着任
2018 Amoeba Energy 創業
2020 SFC退職, AE代表職に集中
5
AMOEBA ENERGY｜About Us
R&D
慶応⼤学SFC発の
研究開発型スタートアップ
B2B2B
企業DX向け最適化コンピューティング
有償共同開発
最適化専⽤『アメーバコンピュータ』
Technology
B2B
『アメーバコンピュータ』
の製品化

6
AMOEBA ENERGY｜Team
最適化専⽤『アメーバコンピュータ』
関連論⽂：>40報出版
関連特許：>10件出願（うち3件弊社出願⼈）
Achievement
Network
原裕⼦
東京⼯業⼤学
准教授
天野英晴
慶應義塾⼤学
教授
葛⻄誠也
北海道⼤学
教授
⽵内尚輝
産総研
主任研究員
梅⾕俊治 (弊社技術顧問)
⼤阪⼤学
教授
藤井滋 (弊社MS顧問)
元・富⼠通/SSC
X13
Amoeba core
X11
X12
XNN
Crossbar IMC
R11,12
R11,13
R12,11
-
+
-
+
-
+
-
+
-
+
-
+
-
+
-
+
-
+
-
+
Rf
VT
L11 L12 L13 LNN-1 LNN
R11,NN
R11,N-1
Nature Research Scientific Reports誌掲載論⽂ (2020.11.27)
Top 100 in Physics 2020 (物理分野の全論⽂中でダウンロード数トップ10位)
×
巡回セールスマン問題を解く最適化専⽤『アナログアメーバコンピュータ』
Engineer
⼤古⽥⾹織
⼤阪⼤学⼤学院
博⼠(理学)
2020年度⼊社
『アメーバモデル』の
開発(2016〜)
北海道⼤学⼤学院
修⼠(情報科学)
2023年度⼊社
若宮遼
『電⼦アメーバ』の
開発(2013〜2016)

7
『アメーバコンピュータ』｜ヤワラカい最適化エンジン
時間
ステップ
未来
現在
空間
x ⽅向
y ⽅向
アメーバの⾜が「伸びた」状態
⇒「ロボット v が区画 i に時刻 p に存在」
制約違反 (ex「ロボット v' が区画 i に時刻 p に存在」)
の⾜を縮ませる信号
⾜の本数
＝ロボット台数× 空間×時間のオーダー
多数のアメーバ⾜が同時に状態更新できる並列性
カスタム化ハードウェア
専⽤チップ『アメーバコンピュータ』
課題特化『アメーバアルゴリズム』
カスタム化アルゴリズム
アプリ課題
例) ロボット搬送問題
x ⽅向
y
⽅
向
R1
G1
R2
G2
G3
G4
G5
R5
G6
G7
G8
R6
R7
R8
R3
R4
ロボットR1〜8をゴールG1〜8まで
衝突/渋滞させず効率よく運⾏させよ！
搬送時間を最⼩化(渋滞回避)せよ
1) 指定ゴールに搬送せよ
2) 衝突してはいけない, etc
制約
⽬的関数

制約(実⾏可能解) 制約を満たすプラン(物理的に実⾏可能な解)が確実に得られる
8
『アメーバコンピュータ』｜強み
『アメーバコンピュータ』が "alternative" になる理由
HW加速(並列化) 全変数の状態を同時更新できる並列性があり, ハード(チップ)実装で処理を加速できる
カスタマイズ性アルゴリズム/アーキテクチャの構成を課題に応じてカスタマイズできるヤワラカさ
⽬的関数(⾼精度) ⽬的関数が厳密に最⼩でなくともよい。そこそこ良いプランが得られる
問題サイズ拡⼤実数⾏列演算が不要で, 1チップで⼤規模問題をカバーできる。複数チップで拡⼤可能

『アメーバコンピュータ』が "alternative" になる理由
9
『アメーバコンピュータ』｜他の最適化エンジンとの⽐較
CPU
アルゴリズム
アメーバ
コンピュータ
量⼦
アニーラ
量⼦
inspired
カスタマイズ性
制約(実⾏可能解)
⽬的関数(⾼精度)
HW加速(並列化)
問題サイズ拡⼤
逐次⽅式イメージ
単位時間に⼀変数ずつ更新
(≠複数変数の同時並列更新)
問題サイズを拡⼤できない
ゴールひとつ
忘れてる。。
ロボット２台
衝突してる。。
制約が充⾜されない解
たとえ⽬的関数値が良くとも
物理的に実⾏不能なプラン

4 3 1
2
汎⽤
専⽤
最も⾼速で最も⼤規模問題（数⼗億変数〜）扱える
設計開発コストが多⼤
⾼速で⼤規模問題（数百万〜数⼗億変数）扱える
消費電⼒が多⼤
CPUより⾼速で, 低消費電⼒で動作
扱える問題規模が⼩さい（〜12万変数）
逐次アルゴなら⾼速実⾏, ⼤規模問題（数千万変数〜）収容可能
アメーバアルゴで⼤規模問題は実⽤的時間内で解けない
10
『アメーバコンピュータ』｜ハードウェア実装形態
Field Programmable Gate Array (XILINX, etc)
プログラマブルチップ（市販製品; 汎⽤性⾼い）
FPGA
2
Graphics Processing Unit (NVIDIA, etc)
並列演算チップ (市販製品; 画像処理∕⼤規模計算⽤途)
GPU
3
Central Processing Unit (INTEL, AMD, Apple, etc)
ノイマン型コンピュータ（市販製品; 任意の計算が可能）
CPU
1
Application Specific Integrated Circuit
専⽤チップ（独⾃カスタム品; ⽤途限定）
ASIC
4
⼩規模
開発⽤SW
⼤規模
⾼速化HW
ASIC
4

11
Trajectory | 運⾏軌道
どこをいつ通るか？
場所と時刻の系列情報
例) 鉄道ダイヤ
Path | 移動経路
どこを通るか？
場所の系列情報
例) Google Map
『アメーバ』
CPU・量⼦
• ⾃動⾛⾏ロボットによる搬送
• スマート⼯場の⽣産計画
• サプライチェーンの資材調達
Digital Twin
• 通信ネットサークのデータ転送
• ロボット群のモーションプラン
Beyond 5G
タイミング調整
衝突回避・待機
⼊出庫・在庫
多体問題
渋滞・輻輳の解消
優先・迂回の判断
集団の運⾏軌道のリアルタイム計画化 | 完全にコントロールできる環境
『アメーバコンピュータ』｜ユースケース

モーションプランニング
ロボット
https://www.catalyzex.com/paper/arxiv:2105.10993
ロボット搬送効率化・計画化
スマート⼯場/倉庫
ネットワーク輻輳回避
https://ieeexplore.ieee.org/document/9514803
Y. Nakayama et al.: Real-Time Reconfiguration of TAS for ULL Transmission in Dynamic Conditions
通信
https://docs.microsoft.com/ja-jp/dynamics365/
fi
eld-service/rso-overview
勤務スケジュール最適化
労務
https://blog.locus.sh/vehicle-routing-problem-decoded-what-why-and-how/
配⾞∕ルート最適化
スマート物流
https://www.rasmussen.edu/degrees/business/blog/supply-chain-optimization/
資源需給∕プランニング
サプライチェーン
https://www.rasmussen.edu/degrees/business/blog/supply-chain-optimization/
経済の効率化
Save the Economy
エネルギー消費の最⼩化
Save the Energy
環境負荷の最⼩化
Save the Earth
社会の合理化
Save the People
世界を救う
Save the World
12
AMOEBA ENERGY｜ヤワラかい最適化エンジンで世界を救う

お気軽にcontactください！
public@amoebaenergy.com

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