トヨタ自動車と量子機械学習の研究分野で協業

株式会社グリッド(本社:東京都港区、代表取締役:曽我部 完、以下「グリッド」)は、トヨタ自動車株式会社(本社:愛知県豊田市、以下、「トヨタ自動車」)と量子機械学習の研究において協業したことをお知らせいたします。

量子コンピュータの研究開発では、量子コンピュータには指数関数的に増える多数の計算処理能力という強みがあると考えられている一方で、AI(機械学習)の分野でも、従来の古典コンピュータよりも、特徴抽出器として高い精度を示す可能性が示唆されており、同分野においても量子コンピュータの活用に高い関心が寄せられています。
このような量子機械学習を、画像認識などの分野に加えて、最適化問題や、化学計算、材料開発分野に適応していく事で、従来手法では成し得なかった高精度な計算の実現が期待できます。

AI開発と量子コンピュータアルゴリズム開発における豊富な経験を有するグリッドは、トヨタ自動車と、量子機械学習の手法を用いることで、量子コンピュータが持つ利点をより倍増させることができると期待し、様々な分野での可能性を見出すべく協業いたします。

グリッドは、トヨタ自動車と本協業を通して、量子機械学習における新たな価値提供を目指して参ります。

グリッド、富士通提供CaaSにて連携を開始

株式会社グリッド(本社:東京都港区、代表取締役:曽我部 完、以下「グリッド」)は、富士通株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長:時田 隆仁、以下、富士通)が提供するFujitsu Computing as a Service(以下、「CaaS」)を活用し両者で研究開発することをお知らせ致します。

グリッドは、デジタルツインと最適化AIを融合させ、社会インフラ分野における計画業務の最適化システムの社会実装を進めています。
社会インフラの計画業務は、電力需給計画や物流計画、生産計画など無数の組み合わせの中から最良の計画を算出するため計算量は膨大となります。

また、複雑に変わりゆく将来の状況を見据えて、変化に強く最適な計画を策定するためには、複数パターンに対応した計画の算出が求められており、複数の状態を想定して最良の計画を算出する際の計算量は更に増大することとなります。
これらの膨大な計算を、いかに短時間で完了させるかは実務上の重要な課題となっております。

この課題を解決するため、富士通が提供するハイパフォーマンス コンピューティング(HPC)やデジタルアニーラなどの高性能で、高度な計算を可能とする「CaaS」の活用した研究開発を開始いたします。

CaaSを用いることで、より高速な計画の算出が期待されております。
グリッドは、富士通との連携を通して、社会インフラ分野の最適化をより加速して参ります。

【ウェビナーアーカイブ】AIが実現するリスクに強い脱炭素経営 〜コストとCO2削減の両立へ〜

 
 

本セミナーについて

 
 

 
脱炭素の取組みに多くの企業がシフトして行く中、刻々と変化する未来を想定したシナリオプランニングによるCO2削減計画が求められています。
一方で、燃料費高騰、急激な円安、物価高など様々なコスト増加要因への対応が喫緊の課題となり、自然環境面だけでなく、本来の経営環境面も考慮したCO2削減計画が必要となります。
そのため、あらゆる未来が訪れても着実に利益を上げながら、CO2の削減をも実現するという、経営環境・自然環境双方を考慮できるシナリオプランニンニングが求められています。
両側面を実現させるためには、膨大なシナリオから最適な策を算出するためAIの力が必要不可欠です。
本ウェビナーでは、経済性と環境どちらもバランスが取れた事業計画の策定、サステナブル時代の新しいDXの在り方についてご説明します。

こんな方におすすめ

・シナリオプランニングを事業に実践的に取り込みたい

・リスクに強い脱炭素経営について学びたい

・脱炭素だけでなくコストの削減の両立も目指したい

・脱炭素DXの最新情報を学びたい

 

 

 

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    AIの最大の課題「フレーム問題」の糸口となる手法を開発
    米国物理学協会発刊学術誌に掲載

    株式会社グリッド(本社:東京都港区、代表取締役:曽我部完、以下「グリッド」)は、エネルギー分野における「不確実な環境における深層強化学習による最適化」の開発に成功しました。
    そして、本成果が、米国物理学協会が発刊する「Journal of Renewable and Sustainable Energy」に掲載されたことをお知らせいたします。

    背景
    AIは画像の識別や将来の予測といった過去のパターンから識別する認識技術から、将来の状況を踏まえ最善な選択を選び取る人間の意識決定に寄与するまでに進化を遂げています。このような技術進歩によって、あらゆる分野で多様なAIが使われるようになっていますが、いまも尚、最大の課題と言われる「フレーム問題」は解決されていません。
    「フレーム問題」とは、「処理能力が有限のAIは不確定要素が多い現実問題の全てに対処することができない」という問題であり、あらゆる環境下でも総合的な意思決定ができる汎用型AIを実現していくために、解決しなければならない課題です。
    今回グリッドは国立大学法人 電気通信大学の協力のもと、不確実な環境でも機能するAIの開発に成功し、「フレーム問題」を解決する糸口を切り開くことができました。

    本研究について
    本研究では、将来の最善な行動パターンを算出する最適化手法の一つである深層強化学習に、従来より機械学習分野で用いられているアンサンブル学習を適応した新たな手法を開発しました。
    アンサンブル学習は、問題を複数のサンプルに分け、サンプルごとに異なる各モデルが算出した解の平均値を抽出し最終的な解とする手法です。
    フレーム問題はAIに行動させる前に、環境下で発生しうる全ての事象を厳密に判断させようとするが故に、考慮すべき事項が多すぎて対処できなくなることで生じます。一方で、人間は行動する前に厳密な判断はせずに、将来の状況をいくつか想定し平均値的な手段をとるという曖昧性によって、様々な変化に対応することができます。本研究は、こうした人間が持つ曖昧性の高い手法に着目し、アンサンブル学習を採用しました。

    研究では、多くの不確定要素を同時に考慮する必要がある最適化問題の一つである「スマートグリッド」問題を対象に効果測定を行いました。将来の電力需要や天候を予測しながら、365日分の効率的な電力の需給計画を算出することを目的とします。算出方法は、365日を9つのサンプルに区分し、9サンプルに対応した異なる判断基準を備えた各モデル内で深層強化学習によって平均値を算出することで、最終的な行動を一つに決定しました。

    アンサンブルによる複数エージェントの学習

     

    結果、アンサンブル学習を適応しない手法と比較して未知のデータに対しても経済的に合理性のある電力の需給計画を立案することが可能であることを確認しております。
    さらに、算出された計画に対する年間単位でのリスク分析も可能とし、実運用において計画を採択する上での判断材料を示すことに成功いたしました。
    本研究でのエネルギー分野において、不確実な環境でも機能するAIの研究は業界でも例が無く、昨今大きな関心が寄せられているエネルギーの有効活用に寄与する「スマートグリッド」の最適化運用への貢献も期待できます。

    グリッドは今後も、リスクを考慮したAI最適化、不確実な環境におけるAI最適化の開発を進化させて参ります。

    掲載論文URL:https://aip.scitation.org/doi/10.1063/5.0097344

    AIを活用した電力需給計画立案システムの運用開始について

    四国電力株式会社(本店:香川県高松市、取締役社長 社長執行役員:長井 啓介、以下「四国電力」)および株式会社グリッド(本社:東京都港区、代表取締役:曽我部 完、以下「グリッド」)は、AIを活用した電力需給計画立案システムの開発を進めており、本年7月より運用を開始することといたしました。

    電力需給計画の立案においては、電力需要や卸電力市場価格、再生可能エネルギーの発電量など各種データの変動に対する影響を適切に評価することが不可欠であり、電力取引を巡る新たな市場が導入されたこと等により、最も経済的な電力需給計画を策定する作業がより複雑化・高度化してきています。

    こうした課題を解決するために、四国電力の需給運用に関するノウハウと、グリッドのエネルギー分野に特化したデジタルツイン※・AI最適化開発プラットフォーム「ReNom Power(リノーム パワー)」を組み合わせ、AIによる電力需給計画の最適化・自動化に向けた開発を令和2年12月より進めており、このたび、実際の需給状況を反映した試運用において十分な効果が得られることを確認いたしました。

    本システムについては、本年7月より運用を開始し、今後も、新たな知見を取り込みながら本システムを進化させ、更なる電力需給運用の効率化に取り組んでまいります。

    ※「デジタルツイン」とは、仮想空間上に現実空間を再現する技術のこと。
     
     

    AIを活用した電力需給計画立案システムの概要

     
     

     本システムは、仮想空間上に現実空間を再現するデジタルツインの技術とAI最適化技術を活用し、複雑化する電力需給計画の最適化を可能にするシステムです。

    本システムの主要機能
     
    ・シナリオ作成機能
    週間計画において、想定される電力需要、市場価格、気象情報などの入力データから、電力需要や卸電力市場価格、再生可能エネルギー発電量の変動を考慮した、複数のシナリオを作成。
     
    ・発電計画策定機能
    発電機の設備諸元や制約条件※等を踏まえ、シナリオごとに最適な発電計画を作成。
     
    ・期待収益算定機能
    各シナリオの最適な発電計画に対し、電力需要や卸電力市場価格、再生可能エネルギー発電量が変動した場合の期待収益を分析・評価。その結果をもとに運用者が最も経済的な発電計画を採用。

    ※ 「発電機の制約条件」とは、各発電機の出力変化や起動停止、燃料消費などの制約のこと。

    【ウェビナーアーカイブ】社会インフラDXを支える営業職最前線ーAIど素人がDXトップセールスマンになるまで

     

     

    本セミナーについて

     
     

     

    【グリッドでは一緒に働く仲間を募集しています!】

    株式会社グリッドは、社会インフラ分野に特化している国内でも稀有なAIベンチャーです。
    重電、製造、建設、電力、物流等などの大手インフラ企業との協業が絶え間なくつづき
    現在社会インフラ分野でのイノベーションを牽引する企業です。

    そんな社会に大きな影響をもたらすイノベーションの一歩を踏み出すきっかけは
    セールチームの活躍があってこそ。

    グリッドが注力する社会インフラは古くから関係のある超大手の競合がひしめく中で、どのようにグリッドのセールスはその牙城を崩し、現在の成長を成し得たのか、本ウェビナーで知られざるその秘訣をお伝えしたいと思います!

    当日はトップセールスを誇るメンバーたちが如何にしてAIベンチャーのトップセールスマンにまで成長できたのか、やりがいなどをご紹介します!
    是非グリッドにご関心を持っていただいた転職ご検討中の方はご応募ください!

    こんな方におすすめ
    ・裁量権と提案チャンス、スピード感もって仕事したい方
    ・上下より横の連携を取りながらチームプレイ、チームマネジメントスキルを身に着けたい人。
    ・ベンチャーで働くことに関心をお持ちの方
    ・社会に貢献するやりがいがある仕事がしたいけど、方法が見つからない方
    ・海運・重電・鉄鋼・プラント・建設・物流・製造など社会インフラの企業にお勤めの方

     

     

     

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      脱炭素DX最前線-CO2削減と生産コスト効率化を同時に実現。見える化のその先へ-

       

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      本セミナーについて

       
       

       
      2021年度 NIKKEI脱炭素アワード「プロジェクト部門」大賞受賞ソリューションの導入ご紹介

       現在、エネルギーを大量に使用する産業界では持続可能な社会の実現を目指してあらゆる方法で脱炭素化に取り組んでおります。
      産業界では、自社の製品製造工程で排出される「Scope1、2」だけでなく、その前後で発生する輸送、配送をはじめとした「Scope3」も含めたサプライチェーン全体で如何に削減するかが重要な課題となっていますが、現状のソリューションnの多くは、Scope1・2のみを対象とした過去実績のレポート化または可視化にとどまっており、本質的な解決には至っていません。

      グリッドでは、豊富な社会インフラ分野のAI開発実績をもとにシナリオプランニング・デジタルツインシミュレーター「ReNom GX」を開発いたしました。「ReNom GX」では、あらゆる社会変化を想定し、AIによって実現確率を算出した複数の需要予測をもとに、将来の事業計画におけるC O2排出量やコストの変化などをシミュレーションすることで、最適なシナリオ選択の意思決定を可能にします。
      また、「ReNom GX」ではScope1、2、3を網羅したサプライチェーン全域をシミュレーション範囲として再現することができます。これにより、サプライチェーン全体での最適化が可能となり、産業界のC O2削減と生産コストの効率化により企業成長実現が期待できます。

      ウェビナーでは「ReNom GX」がどのように産業界のCO2削減を実現するかの導入方法からその効果までをご説明させていただきます。

       

       

       

      開催概要

       
       

      日時:2022年4月27日(水) 11時00分~12時00分

      開催形式:オンライン(Zoom)

      定員:先着100名

      プログラム

      ・産業界における脱炭素化への課題
      ・「ReNom GX」とは
      ・導入事例
      ・C02排出量削減最適化方法
      ・導入効果
      ・質疑応答
      ※予定

      ※プログラム内容、発表者に予告なく変更が生じる場合がございますのでご了承ください。