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ルートの最適化
世界記録の精度とパフォーマンスを達成し、複雑な問題を解決することで、時間を節約し、コストと二酸化炭素排出量を削減します。
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NVIDIA® cuOpt™ は、アクセラレーテッド コンピューティングによって、より優れた迅速な意思決定を可能にすることで運用を最適化します。cuOpt は、複数の制約がある複雑なルーティング問題をチームが解決するのに役立ち、秒以下のソルバー応答時間で動的な再ルーティング、水平ロードバランシング、ロボッティクス シミュレーションなどの新しい機能を提供します。cuOpt は 23 のベンチマークの世界記録を保持し、過去 3 年間、最大のルーティング ベンチマークでの世界記録をすべて達成しています。
cuOpt が どのようにGPU で高速化されたライブラリから AI クラウド API へと進化し、大規模言語モデル (LLM) および線形プログラミングの最近の進歩を可能にしたかを学びます。
cuOpt では、ヒューリスティック、メタヒューリスティック、最適化をベースに GPU で高速化されるロジスティクス ソルバーを利用し、さまざまな制約のある複雑な車両ルーティング問題を計算します。cuOpt は、あらゆるデータセンターやクラウドにデプロイできます。非対称パターンの距離と時間のマトリクスをサポートしており、一般的なマップ エンジンとシームレスに統合できます。
モデルを再実行し、運用不能な車両、交通や天候による問題、新しい注文の追加などの変更に合わせて調整します。すべて、サービスレベル契約 (SLA) の時間制約内で行われます。
精度ベンチマークのLi & LimとGehring & Hombergerで達成した世界記録のパフォーマンスを体験してください。
15,000 までルーティング タスクを拡張し、計算負荷の高いユース ケースを簡単にします。
1,000 個の荷物を 20 分ではなく、10 秒で同レベルの精度でルーティングします (120 倍高速)。
移動時間と燃料コストを 15% 削減し、クラウド リソース コストを 87% 削減し、データ センターの使用量を削減
NVIDIA AI Enterprise の一部として、本番環境に対応した安全なマイクロサービスを利用できます。どこにでもデプロイできて、価値創出までの時間を短縮します。
cuOpt は、最大のルーティング ベンチマークで過去 3 年間に達成された 23 の世界記録をすべて保持しています。そしてその cuOpt が利用可能になりました。
ユース ケース
NVIDIA cuOpt がどのように業界のユースケースと、AI 開発のスタートをサポートしているかを厳選した例でご覧ください。
トラック全車が配送センターから出発し、注文の品を店舗や顧客の住所に届けます。cuOpt は、走行距離を減らし、同じ精度で配送時間を短縮します。
さまざまなサービス依頼に対応するため、サービス プロバイダーが派遣されます。プロバイダーにはサービス依頼ごとに一定の時間が割り当てられ、その時間は依頼内容に基づいて変わることがあります。たとえば、電気通信企業の技術者が、ある顧客の自宅に派遣され、ルーターを取り付け、次に別の家に行き、データ ケーブルを取り付けます。cuOpt を利用すると、技術者が出発前に必要な道具をすべて揃え、最適化されたルートに基づいて作業を完了できます。
長距離フリートで商品や車両をインバウンドまたはアウトバウンドで輸送する場合、スケジュールとルート計画の最適化が重要になります。cuOpt を利用すると、利用できる操縦士、運転手、船舶の数を考慮し、最適なルートやスケジュールを推奨できます。
効率的なピッキングと梱包は、倉庫業務と顧客の期待に応える上で大きな役割を果たします。cuOpt を利用すると、ストレージと検索が自動化され、人間と機械のやり取りが改善されます。新しい注文が届くとき、以前の注文が返品されるとき、ロボットが動的にルーティング、または再ルーティングされ、トラックの積み込みが効率的に行われます。
小売り、エネルギー、製造業界は、長距離輸送管理、入庫ドックから出荷ドックまでの倉庫内のピックアップ パスの最適化、返品の最適化、自動フルフィルメントの最適化で cuOpt の恩恵が受けられます。
車両が注文品を受け取り、別の場所で降ろすことで注文が完了します。たとえば、食品配送ドライバーはレストランから注文の食品を受け取り、顧客の自宅住所に配達します。cuOpt を利用すると、タスクの数や場所に関係なく、独自のソルバー (最適な解を求める) 時間を調整、設定できます。許容できる品質の解となるよう、ルートを数秒で最適化します。
正しいツールとテクノロジを使用して、ロジスティクスの最適化プロジェクトを開発から本番利用に移行します。
探索し、NVIDIA が管理するエンドポイントで試作できる UI ベースのポータルから cuOpt を体験してください。NVIDIA の API カタログから無料で利用可能です。
NVIDIA LaunchPad から、NVIDIA がホストするインフラとガイド付き実践ラボに無料でアクセスしてお試しいただけます。ステップバイステップの手順と例も含まれます。
既存のインフラストラクチャを使用して、NVIDIA AI Enterprise を本番環境で試用する 90 日間ライセンスを無料で入手できます。
川崎重工業株式会社 (以下、川崎) は、100 年以上にわたり大型機械を製造してきた製造会社です。NVIDIA cuOpt と Jetson Orin™を導入し、川崎はトラックのメンテナンスと検査機能を変革しました。
NVIDIA Deep Learning Institute のこのオンライン自習コースでは、一般的な車両ルーティングの最適化問題を扱い、cuOpt で使用する入力データの前処理方法を学びます。実社会におけるビジネス上の制約を反映したさまざまな問題で構成されています。
最適化を高速化するプロジェクトはありますか?NVIDIA LaunchPad の無料のキュレーション ラボでルート最適化ワークフローにアクセスしてください。順を追って進めるガイドとすぐに使用できるソフトウェア、サンプル データ、アプリケーションが含まれています。
このハンズオン ラボで、NVIDIA cuOpt クラウド サービスを使用して、配送、ピックアップ、ディスパッチ作業などを行うさまざまな種類の車両に対する最適ルートを見つける方法を学びます。
リアルタイムのルート最適化で効率性を上げ、コストを減らし、収益と顧客満足度を大幅に上げている組織の手法をご覧ください。
ロボット認識のための NVIDIA Metropolis、Omniverse™、cuOpt、Isaac™ を使用して、ロジスティクスが複雑な共同ボット空間を完全に自動化するエンドツーエンドの戦略作成を可能にする方法をご覧ください。
LLM NIM、NVIDIA NeMo Retriever NIM、cuOpt NIM を使用して構築された AI プランナーにより、組織が運用の複雑さを克服し、AI ファクトリーを驚異的な規模で実現する方法をご覧ください。
次のステップ
NVIDIA cuOpt を使用して開発を始めるにあたって、必要なものすべて (最新のドキュメント、チュートリアル、技術ブログなど) をご覧ください。