進化計算分野における国際会議「PPSN 2024」にてスキルアップNeXt CRO斉藤の共著論文が採択

株式会社サイバーエージェント 人工知能技術の研究開発組織「AI Lab」、横浜国立大学 総合学術高等研究院、それぞれの研究員との共著論文が採択/連続変数と座標集合中の候補点を同時に最適化する手法を提案

株式会社スキルアップNeXt(以下スキルアップNeXt、東京都千代田区神田神保町2丁目40-5、代表取締役　田原 眞一　旧社名 スキルアップAI株式会社)は、当社取締役CRO 斉藤翔汰による共著論文「CMA-ES for Discrete and Mixed-Variable Optimization on Sets of Points」が進化計算分野における国際会議『Parallel Problem Solving From Nature (PPSN) 2024』に採択されたことをお知らせいたします。

PPSN 2024 は、最適化における重要領域のひとつである進化計算分野の研究者によって2年ごとに開催される権威ある国際会議であり、2024年9月にオーストリアのハーゲンベルクにて開催されます。

斉藤は当社にて取締役CROを務める傍ら、横浜国立大学大学院博士課程に在籍し、研究活動を行っています。この度採択された論文は株式会社サイバーエージェント「AI Lab」所属　濱野椋希氏、野村将寛氏、横浜国立大学 教育推進機構 内田絢斗氏、横浜国立大学 総合学術高等研究院 白川 真一氏との共同研究の成果をまとめた共著論文となっています。

採択された共著論文について

「CMA-ES for Discrete and Mixed-Variable Optimization on Sets of Points」

■研究概要
本研究では、対象問題が連続的な変数に加えて、探索空間中に配置された座標集合から適切な候補点を1 つ選択する問題を対象としたブラックボックス最適化手法「CMA-ES-SoP」を提案しました。CMA-ES-SoP の適用例として、風車の設置計画問題が挙げられます。この問題では発電量最大化を目的として、風車における羽の角度のような連続変数と、風車を設置する座標の両方を適切に最適化する必要があります。 CMA-ES-SoP は、他にも自動車における設計変数の最適化など数多くの実世界の最適化問題に適用することが期待されます。

■論文リンク

CMA-ES for Discrete and Mixed-Variable Optimization on Sets of Points

https://www.arxiv.org/abs/2408.13046

スキルアップNeXtについて

スキルアップNeXtは先端領域に関する人材育成・組織開発を支援するサービスを提供しています。創業から展開しているDX/AI人材育成プログラムは、大手企業を中心として900社以上、延べ8万人以上の個人受講者のスキルアップを支援してきました。また最近ではGX(グリーントランスフォーメーション)人材育成プログラムを立ち上げ、企業のGX推進支援にも力を入れています。加えて、量子・Web3といった先端領域にも焦点を当て、人材育成の取り組みを始めています。今後も一層早まる技術革新のスピードや社会課題に合わせ、先端領域の知識をいち早く体系化し、日本企業の成長に貢献してまいります。

設立	2018年5月
代表者	代表取締役 田原 眞一
所在地	東京都千代田区神田神保町2丁目40-5
資本金	1億2,300万円(資本準備金含む)
事業内容	DX・AIを中心としたデジタル人材育成事業 データ分析・AI開発に関わるコンサルティング、システム開発事業 GX(Green Transformation)人材育成事業 DX・AIを中心としたデジタル人材特化型 採用支援事業 Webサービス開発事業
URL	https://skillup-next.co.jp/