数理・計算科学の最新技術による超スマート社会の実現

概要

超スマート社会の実現に向けて現実と仮想空間を一体化させて、社会問題の解決を目指します。AI、数理最適化、グラフ解析、高性能計算の活用によって、産学連携による実社会アプリケーションを実現します。

主な成果

多くの企業との共同研究によって、スマート工場の構築や最適配送システムの構築などの CPS (サイバーフィジカルシステム）のアプリケーションを構築。
平成27年度（国際会議ISC15、2015年6月）において、独自ソフトウェアを用いたスパコンによるビッグデータ処理性能を測るGraph500ベンチマークで、世界第1位を達成。スーパーコンピュータ「富岳」と「京」を活用し、第8回、第10回～第18回、第20回～第29回のGraph500ベンチマークでも世界第1位を獲得。
数学・コンピュータを用いた実社会の複雑問題解決の研究により、2017年に文部科学大臣表彰科学技術賞（研究部門）や2024年にOutstanding Professor in Smart Factory Award, IEOM Society International などを受賞。

半正定値計画問題（SDP）の高速解法

半正定値計画問題（SDP）は、組合せ最適化、システムと制御、データ科学、金融工学、量子化学などの多分野で注目されている最適化問題です。当チームはSDPに対する高速・安定したアルゴリズムを開発し、スーパーコンピュータによる大規模並列計算に成功。現在、研究機関や企業と連携して積極的に研究を推進しています。

サイバーフィジカルシステム（CPS）とSociety 5.0の推進

最新技術の融合により、超スマート社会（Society 5.0）の実現に向けた取り組みが世界的に進められています。ICTの向上により、実社会の現象を計算機上で事前モデル化し、環境変化へのシミュレーション・最適化を行うことで、CPSの実現が可能となりました。

CPSモビリティ最適化エンジン（CPS-MOE）の開発

現在、企業と共同でCPSを活用したモビリティ最適化エンジン（CPS-MOE）の開発を進めており、新産業の創出、コスト・廃棄物の削減、交通機関の最適制御に役立つサービスを構築しています。

特に以下の3つのモビリティ技術を開発しています：

情報のモビリティ：Webアクセスデータ・ユーザーの潜在的興味に基づくユーザクラスタリング。
ヒト・モノのモビリティ：位置情報の検出・追跡、混雑検知、流れの最適化・可視化（深層学習を利用）。
交通のモビリティ：経路・配送最適化、MaaS（バイクシェアリング等）の導入・運用最適化。

藤澤克樹教授

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