履修登録を“量子インスパイアド”に最適化—イジングマシンによる新アプローチ
大学の履修登録は、希望科目・時間割・定員など複雑な制約が絡む“組合せ最適化問題”。当社CSO戸川の共著論文で、この問題を量子インスパイアドなイジングマシンで解決する新手法を提案しています。
ポイント：
- 履修登録問題をイジングモデルに変換し、ハードウェアベースの並列計算で高速に最適解を導出
- 学生ごとの希望や制約を考慮したパーソナライズドな履修案を提示
- 従来のアルゴリズムよりも計算効率と精度が向上
このアプローチは、教育分野における量子インスパイアド技術の実用可能性を示す好例であり、大学の履修システムや教育DXへの応用も期待されています。
- 論文タイトル：
- An Ising Machine Approach to the Personalized Course Selection Problem （イジングマシンを用いた個別最適な履修選択問題へのアプローチ）
- 論文リンク：
