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Cliffhanger、NGSゲノム解析で量子コンピューターを活用ゲノムアセンブリングの最適化により、高速NGSゲノム解析が可能に

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Cliffhanger株式会社(所在地:東京都港区、代表者:川嶋直)は、NGSゲノム解析におけるアセンブル問題の最適化手法として、量子コンピューティングによる新手法を開発しました。本手法を用いれば、将来的に見込まれている量子コンピューターの量子ビットの増加により、高速にゲノム解析を行うことが期待されます。 【背景】  アセンブルを用いたNGSゲノム解析においては、NGS により断片化された塩基配列の決定に多くの計算時間が必要なため、現状ではリファレンスゲノムという一定の型に合わせてGPUを用いたマッピングを行うことでゲノム解析を可能としています。しかし、こうしたマッピングでは、ゲノム再編集の際に個体独自の変異が消えている可能性があります。そのため、リファレンスデータを用いない手法である「ゲノムアセンブリング」に注目が集まっています。一方、こうしたアセンブリングでは、NGS により切り取られた大量の塩基配列群をつなぎ合わせる必要があり、従来法ではゲノム再編集に膨大な時間がかかるという課題があります。 ゲノムアセンブリング 概要 アセンブリングとマッピングの違い 【課題への解決案】  NGSゲノム解析において、従来法では上記のような課題を抱えており、膨大な計算量を処理する新たな解析法の確立が期待されています。Cliffhanger 株式会社は量子情報処理技術を活用することで、ゲノムアセンブリングにおける最適な組み合わせの探索および接続を行う量子アルゴリズムを開発いたしました。今回開発した手法にてゲノムアセンブリングの様々なパターンを量子アニーリングを用いて解析した結果、塩基配列が適切にアセンブリングできていることを確認いたしました。本技術を用いることで、従来1ヶ月程度かかっていたアセンブリングを大幅に短縮できることが予測されます。本技術を用いることで、研究機関、製薬会社様で行われる研究開発、また遺伝子検査をはじめとしたゲノム解析を用いたサービスを提供される企業様がより高精度かつ高速な解析を行うことを可能とします。今後は、量子アニーリングに加え、NISQ におけるQAOA等、量子ゲート方式を含めた最適化手法 へも拡張を進め、さらにヒトゲノムアセンブリングのサービス化実現を目指し研究開発を行なっていく予定です。 【Cliffhanger 株式

【三菱地所とグルーヴノーツ】AIや量子コンピュータを活用した廃棄物収集の運搬業務・経路の最適化検証で、CO2排出量削減の可能性を確認

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丸の内エリアのビル26棟での「廃棄物収集ルート最適化」検証結果|SDGsや人手不足解消、業務効率化等、よりサスティナブルな街をめざして 株式会社グルーヴノーツと三菱地所株式会社は、AIや量子コンピュータ〔※1〕を搭載した世界唯一のクラウドプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS(マゼランブロックス)〔※2〕」を活用して、東京・丸の内エリアにおいて廃棄物を効率的に収集運搬するルートを導き出す「廃棄物収集ルート最適化」検証を実施し、その効果を確認しましたのでお知らせします。尚、街全体の廃棄物収集の課題解決に向け、AIやアニーリング方式〔※3〕の量子コンピュータを活用して収集ルート最適化検証に取り組むのは日本初〔※4〕となります。 検証サマリー ◇検証名:「廃棄物収集ルート最適化」検証 ◇検証主体:株式会社グルーヴノーツ、三菱地所株式会社 ◇解析対象:東京・丸の内エリアで三菱地所が所有または運営管理する26棟のビル ◇検証方法:  1. 可視化 …検証に必要なデータの収集  2. 予測 …「MAGELLAN BLOCKS」のAI(機械学習/深層学習)で、ごみの発生量を予測  3. 最適化 …「MAGELLAN BLOCKS」の量子コンピュータで、最適な収集ルートを検証 ◇検証結果:一日あたりの廃棄物収集作業に関わるコストの比較結果は以下の通り。 グルーヴノーツと三菱地所は、「快適で豊かな人間性にあふれた街づくり」を目指す「City as a Service(シティ・アズ・ア・サービス、CaaS)」を推進すべく業務提携契約を締結し、グルーヴノーツが2020年2月に実施した第三者割当増資を三菱地所が引き受けたことにより、今後さらに両社で街を舞台に様々な実証実験や本番展開を行いながら、スマートシティの実現に向けて取り組んでいきます。 1.検証経緯 三菱地所はグルーヴノーツの先進技術に対する高い技術力や深い知見を評価し、2019年9月に設立した「丸の内データコンソーシアム〔※5〕」において、両社でデータ活用を通じた街・社会への新たな価値や事業の創出を目指した取り組みを進めており、今回の検証はその活動の一環として実施したものです。 2.検証方法について 【1.可視化:検証に必要なデータの収集】 検証にあ

LeapMind、CTO徳永がCOOL Chips 23の基調講演に登壇

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IEEE主催のコンピュータ・半導体チップの国際学会にて、極小量子化ディープラーニング専用の新しいアクセラレータIPの概要を解説 AI(Artificial Intelligence、人工知能)の要素技術であるディープラーニング技術を活用し、企業に向けたソリューションを提供するLeapMind株式会社(所在地:東京都渋谷区、代表取締役CEO:松田 総一、読み方:リープマインド、以下LeapMind)は、コンピュータの国際学会「COOL Chips 23」(主催: IEEE、会期: 2020年4月15日~17日、公式サイト: https://www.coolchips.org/2020/ )の基調講演に取締役CTO徳永 拓之が登壇することをお知らせいたします。なお、本学会は、新型コロナウイルスの影響によりWeb上でのオンライン配信となります。 講演タイトル 「エッジデバイス用の極小量子化ディープニューラルネットワークアクセラレータ」 講演内容 深層学習における量子化とは、計算の数値精度の大幅な削減を意味します。例えば、推論モデルを構成するパラメータの数値を、32ビット浮動小数点数から8ビット整数など、よりビット幅の小さな数値表現に置き換えることができます。 LeapMindでは、この量子化を突き詰め、Weight(重み係数)とActivation(入力)を2ビット以下に切り詰める極小量子化を行い、大幅なモデルサイズの圧縮と高速化を実現しています。 この講演では、極小量子化ディープニューラルネットワーク専用の新しいアクセラレータIPの概要を説明します。また、極小量子化そのものについても、どのようにして実現できるかを解説します。 COOL Chips 23 開催概要 COOL Chipsは、世界最大の電気および情報工学分野の学術研究団体であるIEEEが開催する国際学会です。世界中から研究者や技術者が参加し、中でも、機械学習やディープラーニングなどの技術は、近年話題のテーマであり高い注目を集めています。また、学術分野においてはアルゴリズム研究に関心が寄せられていますが、産業界においては実務およびエッジでの活用手法に注目が集まっています。 LeapMindは当分野に関してハードウェアとソフトウェアの両面から研究開発を行い、「極小量子化ディープラーニング