過去には、マツダ様との複数車種の同時設計コンペや、JAXA様との月面探査機の最適な着陸地点コンペなどを開催。現実の最適化課題をコンペティション形式で出題し、多様な参加者が競い合うことでまだ世の中に無い最適なAIソリューションを発見します。

太陽光の照射量、地球との通信時間、地形の勾配などを考慮して、最適な月面探査機の着陸地点を求める問題。コンペの開催で、新たなアルゴリズムの発見と学生が企業に興味を持つ機会の創出に成功。

羽根、タワー、発電機などの風車を構成する要素を考慮し、風車全体の性能や経済性の最大化を目指す問題。コンペの開催で、新たな設計の発見と関連分野の研究を大きく進展させることに成功。

統計的な偏りがなく、ユーザのゲーム体験を最大限盛り上げる乱数生成アルゴリズムの設計を目指す問題。多様で予想外な設計アイデアの獲得と優秀な技術者へのアプローチや自社PRの機会獲得に成功。

コロナ禍で経済ショックが発生した時の最適な給付金支給方法の発見を目指す問題。コンペの開催で、研究開発に活用できる多様な知見の獲得とより効果的な政策立案が実現される期待の獲得に成功。

多様なデータを基に花火大会会場からの観客の流出状況を推定し、最適な観客の誘導方法の発見を目指す問題。コンペの開催で、データの新たな活用方法の獲得や混雑緩和に役立つ知見の獲得に成功。

作業者の休憩時間や機械の稼働時間などを考慮し、製造工場の最適な生産スケジュール発見を目指す問題。コンペ開催で、新たな知見獲得と最適化や進化計算の専門家と共同研究を行う機会の獲得に成功。

翼の形、材料の配置、角度、ワイヤーの張力などを考慮し、最適な人力飛行機の設計の発見を目指す問題。コンペ開催で、高性能な設計アルゴリズムの発見に成功。

特定の難易度で面白さが最大となるナンプレの問題を発見する問題。ナンプレ本のアンケート結果をもとに、面白さを指標化して、現場で効果的に利用できる最適化AIの開発を競った。

OptHubは、最新技術をいち早く現場に届けるため、OSS "PyTorch BSF"に積極的に貢献しています。PyTorch BSFは、多数の評価指標をもつ問題の最適解を網羅的に求めることができるAIです。政策の検討から工業製品の設計まであらゆる分野の様々な課題において、熟練者でも思い至らなかったような創造的な解を提示し、発見・発明を促すことができます。