粘菌の動きをまねた計算機で工場の搬送計画を探す
粘菌の環境適応的な情報処理を数理化し、組合せ最適化問題を解くアメーバ型アルゴリズムと専用計算機を開発。現在は半導体工場の搬送計画などへの適用を進める。
Amoeba Energy株式会社 慶應義塾大学発 ／ 東京都 港区港南 ／ 2018年設立
研究発の技術 組合せ最適化 アメーバ型計算 非ノイマン型計算機 FPGA 専用半導体 ソフトロボット
実用化の段階
研究実証販売
FPGA上のアメーバコンピュータの共同開発や配送ロボットの実証例はある一方、会社は最適化エンジンの現在地を実証途上とし、半導体工場向け専用ASIC化を目指すとしている。
2製品
4提携・顧客
6特許
1出資者
しくみ
解こうとしている課題
工場や物流現場では、工程・設備・搬送車両などの制約を同時に考慮した計画が必要で、選択肢が膨大になる。会社は特に半導体工場内の搬送経路・時刻調整を課題として挙げている。
どう動くか
多数の状態が局所的に相互作用し、揺らぎを利用して解を探すアメーバの振る舞いを回路上で模倣する。会社は、並列性と確率的な揺らぎを使うことで、組合せ最適化問題の実行可能解を探す専用計算機を目指している。FPGA実装での共同開発例では、1枚のFPGA上で最大3万変数の問題を扱えると発表している。
できるようになること
会社は、製造・物流の現場で計画と搬送の調整を高速化し、現場の例外対応にかかる負担を減らすことを目指す。現時点では専用ASIC化と工場現場への適用は実証途上と説明している。
技術の出自：慶應義塾大学 環境情報学部の生物情報処理・複雑系分野、およびJSTさきがけ「アメーバ計算パラダイム：時空間ダイナミクスによる超高効率解探索」研究。北海道大学量子集積エレクトロニクス研究センターとの電子回路研究も公表されている。 出典1 出典2 出典3 出典4
使われる場面
- 半導体工場の自動搬送システムの経路・時刻調整
- 製造工程・物流のスケジューリング
- 倉庫内の自動搬送車両の経路最適化
- 集合住宅向けラストワンマイル配送ロボット
優位性の主張
製品・サービス
これまでの歩み 新しい順
提携先・顧客
特許
6 件
会社公式の特許一覧、Google Patents、J-GLOBALで今回確認できた関連出願・登録の6件。特許ファミリーを完全に網羅した件数ではない。
主な分野組合せ最適化の解探索回路・計算システム、経路計画・演算装置、移動ロボット・制御方法
共同出願人北海道大学
海外出願True
特許第7627453号／特願2020-184993「解探索システム、解探索方法及び解探索プログラム」 Amoeba Energy株式会社 ／ 日本登録。海外出願ファミリーあり。 出典
WO2019187171A1「Moving robot／移動ロボット」 Amoeba Energy Co Ltd ／ 公開。Google Patents上の法的状態はCeased。 出典
特願2018-093128「ロボット、ロボット制御方法、およびプログラム」 北海道大学、Amoeba Energy株式会社 ／ 日本登録（特許第7141615号）。
特願2018-093127「デバイス」 北海道大学、Amoeba Energy株式会社 ／ 公開公報を確認。
特許第7895600号「経路計画探索方法及び演算装置」 Amoeba Energy株式会社 ／ 日本登録。 出典
WO2026022918A1「経路計画探索方法及び演算装置」 Amoeba Energy株式会社 ／ 国際公開。 出典
会社の規模
大学との関係
大学との関係
慶應義塾大学 2020年の発表で慶應義塾大学発ベンチャーと紹介されている。大学の認定ベンチャー、ライセンス、共同研究、大学・系列機関の出資に当たる情報は確認できなかった。 出典
出資者（公開情報で確認できた1社）
DNX Ventures
独立系VC 1
会社や出資者の発表から確認した。出資者の種類は、AIが社名から付けたもの。個人の株主は載せていない。＊は、出典のページで社名を機械的に照合できなかったもの。