AIと量子アニーリングでごみ収集ルート最適化 総走行距離2300kmを1000kmに短縮 三菱地所らごみ収集ルートを機械学習と量子コンピュータ（量子アニーリング方式）を用いて最適化すると、従来の総走行距離を約57％削減できる──AIモデル構築などのクラウドサービスを提供するグルーヴノーツ（福岡市）と三菱地所は3月30日、こんな計算結果を発表した。 三菱地所が東京・丸の内エリアで運営する26棟のビルから廃棄物を収集ルートを、グルーヴノーツのクラウドプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS」（マゼランブロックス）を使って最適化した。 マゼランブロックスは専門的な知識がなくても機械学習で予測モデルを作成できるクラウドサービス。カナダD-Wave Systemsの量子アニーリングマシン「D-Wave 2000Q」を利用して「組合せ最適化問題」を解くこともできる。 AIでごみ発生量を予測 量子アニーリングで収集ルートを最適化 収集ルートの最適化では、まず各ビルに入っているテナントの種類や割
