世界初、量子インスパイアード最適化計算機を自律移動ロボットに搭載－自動運転車・自律移動ロボットなどの組込み機器で高度なリアルタイム意思決定の実現を目指す－

2026-02-24 株式会社東芝,株式会社ミライズテクノロジーズ

株式会社東芝と株式会社ミライズテクノロジーズは、東芝独自の量子インスパイアード最適化計算機「SBM（Simulated Bifurcation Machine）」を自律移動ロボットに世界で初めて搭載し、リアルタイム制御への有効性を実証した。SBMを組込み向けFPGAに実装し、多体物体追跡アルゴリズムを23FPSで動作させることに成功。複数の動的障害物を高精度に追跡し、効率的な経路選択を実現した。本成果はNature Communicationsなどに掲載され、自動運転やロボット分野での高度なリアルタイム意思決定への応用が期待される。

図： SBMを搭載した組込みプラットフォームおよび自律移動ロボット

＜関連情報＞

組み込み型イジングマシンによる車載型複数物体追跡システムの強化 Enhancing vehicle-mountable multiple object tracking systems with embeddable Ising machines

Kosuke Tatsumura,Yohei Hamakawa,Masaya Yamasaki,Koji Oya & Hiroshi Fujimoto
Nature Communications Published:17 December 2025
DOI:https://doi.org/10.1038/s41467-025-67282-7

Abstract

The cognitive function of tracking multiple objects, essential for autonomous mobile vehicles or autonomous robots, involves object detection and their temporal associations. While significant progress has recently been made in machine learning to elaborate the similarity matrix between the objects that have been recognized and the objects detected in the current video frame, less progress has been made on the assignment problem that ultimately determines temporal associations, which is a combinatorial optimization problem. Here we show a vehicle-mountable multiple object tracking system with a flexible assignment function for tracking through multiple long-term occlusion events. To solve the flexible assignment problem, formulated as a nondeterministic polynomial-time hard problem, the system relies on an embedded Ising machine based on a quantum-inspired algorithm called simulated bifurcation. Using a vehicle-mountable computing platform, we demonstrate real-time system-wide throughput of more than 20 frames per second with the enhanced functionality.

量子インスパイアード車載プラットフォームの提案と試作

大矢晃示, 藤本裕, 濱川洋平, 山崎雅也, 辰村光介
自動車技術会論文集 J-STAGE公開日: 2023/10/20
DOI:https://doi.org/10.11351/jsaeronbun.54.1216

抄録

組合せ最適化問題をリアルタイムで解く車載アーキテクチャを提案した．そのソルバとしてSBMを選択し，AI処理とリアルタイムに協調動作するPoCを車載FPGAで実現した．モチーフとして多体物体追跡を実機評価し，その結果，車載の自律制御システムとしての適合性と，多体物体追跡アプリにおける有効性を実証した．