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最適なセンサ位置を決定する新たなアルゴリズムを開発
[22/12/12]
提供元：共同通信PRワイヤー
提供元：共同通信PRワイヤー
膨大な数の空間点データからなる現象を少数のセンサ情報から表現する
2022年12月12日
早稲田大学
東北大学
科学技術振興機構(JST)
愛知工業大学
詳細は、早稲田大学WEBサイトをご覧ください。
広範な学術・産業応用や実用化前進に期待
発表のポイント
少数のセンサで複雑な現象を計測する技術が昨今注目を集めていますが、効率良く効果的に最適なセンサ位置を決定するための既存の計測手法は、コストや計測精度に難があり実用化に課題が多く存在していました。
一度に全センサ位置の最適な組み合わせを選択する新たなアルゴリズムを開発しました（図１）。この新たな計測手法を用いて、ノイズを多く含む実験データで精度検証を行い、その有効性を実証しました。
新たな計測手法の課題となる計算コストを低減するため、量子インスパイアード技術である富士通の「Fujitsu Quantum-inspired Computing Digital Annealer」(以下、「デジタルアニーラ」)を用いたことで、高速に解を得ることができました。
【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202212121055-O1-MSB0pIh1】
早稲田大学大学院創造理工学研究科修士課程の井上智輝（いのうえともき）と 同大学理工学術院教授の松田佑（まつだゆう）、ならびに東北大学流体科学研究所教授の永井大樹（ながいひろき）と同大大学院工学研究科博士課程後期の伊神翼（いかみつばさ）、愛知工業大学工学部教授の江上泰広（えがみやすひろ）らの研究グループは、センサ位置最適化問題を解消するため、従来研究されてきた方法論とは全く異なるアプローチで、60万点強の空間点データからなる多自由度の現象を、数十から数百点でのデータ情報を基に表現するための位置選択アルゴリズムを開発しました。
また、実際にノイズを多く含む実験データへの応用を行い、その有効性を実証しました。さらに、組合せ最適化問題を高速に解く量子インスパイアード技術*1である富士通の「デジタルアニーラ」*2を用いることで、高速に解を得ました。
本研究成果は、オランダのエルゼビア社が発行する『Mechanical Systems and Signal Processing』に2022年12月8日（木）（現地時間）に掲載されました。
詳細は、早稲田大学WEBサイトをご覧ください。
論文情報
雑誌名：Mechanical Systems and Signal Processing
論文名：Data-Driven Optimal Sensor Placement for High-Dimensional System Using Annealing Machine
執筆者名（所属機関名）：井上智輝（早稲田大学大学院生）、伊神翼（東北大学大学院生）、江上泰広（愛知工業大学教授）、永井大樹（東北大学教授）長沼靖雄（富士通株式会社）、木村浩一（富士通株式会社）、松田佑*（早稲田大学教授）
掲載日時（現地時間）： 2022年12月8日（木）
掲載URL： https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0888327022010251
DOI： https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2022.109957
用語解説
※1 量子インスパイアード技術
量子現象に着想を得たコンピューティング技術で、現在の汎用コンピュータでは解くことが難しい「組合せ最適化問題」を高速で解く技術
※2 Fujitsu Quantum-inspired Computing Digital Annealer（デジタルアニーラ）
現在の汎用コンピュータでは解くことが困難な組合せ最適化問題を高速に解く富士通独自の量子インスパイアード技術。https://www.fujitsu.com/jp/digitalannealer/index.html
2022年12月12日
早稲田大学
東北大学
科学技術振興機構(JST)
愛知工業大学
詳細は、早稲田大学WEBサイトをご覧ください。
広範な学術・産業応用や実用化前進に期待
発表のポイント
少数のセンサで複雑な現象を計測する技術が昨今注目を集めていますが、効率良く効果的に最適なセンサ位置を決定するための既存の計測手法は、コストや計測精度に難があり実用化に課題が多く存在していました。
一度に全センサ位置の最適な組み合わせを選択する新たなアルゴリズムを開発しました（図１）。この新たな計測手法を用いて、ノイズを多く含む実験データで精度検証を行い、その有効性を実証しました。
新たな計測手法の課題となる計算コストを低減するため、量子インスパイアード技術である富士通の「Fujitsu Quantum-inspired Computing Digital Annealer」(以下、「デジタルアニーラ」)を用いたことで、高速に解を得ることができました。
【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202212121055-O1-MSB0pIh1】
早稲田大学大学院創造理工学研究科修士課程の井上智輝（いのうえともき）と 同大学理工学術院教授の松田佑（まつだゆう）、ならびに東北大学流体科学研究所教授の永井大樹（ながいひろき）と同大大学院工学研究科博士課程後期の伊神翼（いかみつばさ）、愛知工業大学工学部教授の江上泰広（えがみやすひろ）らの研究グループは、センサ位置最適化問題を解消するため、従来研究されてきた方法論とは全く異なるアプローチで、60万点強の空間点データからなる多自由度の現象を、数十から数百点でのデータ情報を基に表現するための位置選択アルゴリズムを開発しました。
また、実際にノイズを多く含む実験データへの応用を行い、その有効性を実証しました。さらに、組合せ最適化問題を高速に解く量子インスパイアード技術*1である富士通の「デジタルアニーラ」*2を用いることで、高速に解を得ました。
本研究成果は、オランダのエルゼビア社が発行する『Mechanical Systems and Signal Processing』に2022年12月8日（木）（現地時間）に掲載されました。
詳細は、早稲田大学WEBサイトをご覧ください。
論文情報
雑誌名：Mechanical Systems and Signal Processing
論文名：Data-Driven Optimal Sensor Placement for High-Dimensional System Using Annealing Machine
執筆者名（所属機関名）：井上智輝（早稲田大学大学院生）、伊神翼（東北大学大学院生）、江上泰広（愛知工業大学教授）、永井大樹（東北大学教授）長沼靖雄（富士通株式会社）、木村浩一（富士通株式会社）、松田佑*（早稲田大学教授）
掲載日時（現地時間）： 2022年12月8日（木）
掲載URL： https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0888327022010251
DOI： https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2022.109957
用語解説
※1 量子インスパイアード技術
量子現象に着想を得たコンピューティング技術で、現在の汎用コンピュータでは解くことが難しい「組合せ最適化問題」を高速で解く技術
※2 Fujitsu Quantum-inspired Computing Digital Annealer（デジタルアニーラ）
現在の汎用コンピュータでは解くことが困難な組合せ最適化問題を高速に解く富士通独自の量子インスパイアード技術。https://www.fujitsu.com/jp/digitalannealer/index.html
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