NTTデータは2021年10月29日、「アダプティブ・バルク・サーチ」の実行環境を研究評価向けに無料で公開した。組み合わせ最適化問題を複数のGPUを用いて高速に解く手法である。2020年8月にNTTデータと広島大学大学院先進理工系科学研究科が共同で開発した手法で、今回、Webブラウザから実行できる環境を用意した。複雑な物流配送ルートや金融商品のポートフォリオなどの膨大な組み合わせが発生する問題に対する解の導出を研究できる。
「アダプティブ・バルク・サーチ」は、組合せ最適化問題を複数のGPU（グラフィックス処理向けプロセッサ）を用いて高速に解く計算手法である。複数のアルゴリズムを用いる大量の解から、コストが最小となる最適解を、GPUを用いて並列に探索する仕組み。探索手法は柔軟に変化させられる。これにより、各種の組み合わせ最適化問題を解ける（関連記事：NTTデータ、GPUで組み合わせ最適化問題を高速に解く「アダプティブ・バルク・サーチ」を開発）。
今回、実際にGPUを搭載したコンピュータでアダプティブ・バルク・サーチを実行し、実際の組合せ最適化問題による検証を行える環境を用意し、これを無料で公開した。Webブラウザから実行できる（画面1）。
量子アニーリングやイジングマシンに興味を持つ技術者に対して評価・習熟環境を提供するとともに、応用研究の促進による適用分野拡大を目指す。複雑な物流配送ルートや金融商品のポートフォリオなどの膨大な組み合わせが考えられる問題に対して、適切な解を導き出せるかを研究できる。
画面1：アダプティブ・バルク・サーチを実行できるWebページ画面拡大画像表示
アダプティブ・バルク・サーチの利用Webページでは、以下の環境と情報を提供する。
- アダプティブ・バルク・サーチの実行環境を提供する。研究評価の目的に限って無料で実行できる
- 研究開発中の最新のアダプティブ・バルク・サーチのアルゴリズムを使って計算結果や処理時間を確認できる
- 現在実行可能な環境情報（ハードウェアスペック、投入可能な問題規模、結合数など）を公開する
- 初学者にも理解しやすいよう、組合せ最適化問題の投入方法に関するマニュアルを公開している
- ベンチマークで一般的に用いられる、ランダム問題、Max-Cut問題、QAP問題、TSP問題などのサンプル問題を実行環境に投入可能な形式で提供する
