抄録
Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science, System Name: Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (A), Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 32500000, indirect: 9750000)
2020年度では、以下の項目に関する研究を実施した。
１）数理モデルと機械学習の統合手法による無線資源割当については、数理モデルの助けを借りて、効果的に学習する方法について検討した。通信と計算資源の割当問題を非線形計画問題として数理モデル化し、モデルのパラメータ化と非制約化転換で、目的と制約の双対関係を利用して、Deep Dual Learningの手法を使った学習を行った。数理モデルによる近似よりも高いシステム性能が得られたことを確認した。また、深層畳込みニューラルネットワークに基づく転移学習を利用して、異なる無線環境にも適用できる周波数検知方法を提案した。
２）コンテクストアウェアな通信とオフローティングについては、自動運転・協調ロボットなどの迅速な判断を行うべき場合において、近隣の最新状況を素早く把握し、端末間で協調分散処理の実現方法について検討を行った。周囲の状況が動的に変化する環境において、強化学習を利用して、車両間の通信経路を先制的に確保する方法を検討した。状況の変化によって、経路を機動的に変えられるようにした結果、既存の手法よりも優れた性能が得られた。また、動的に干渉が存在する環境下におけるミッションクリティカルな車載通信のための品質制御方法について提案した。
３）FPGAを用いた通信処理、AI処理、キャッシングの高速化については、低遅延、高信頼の実時間処理を行うための加速処理をFPGAによって実現する方法として、分散協調キャッシュサーバ処理のFPGAオフロードについて検討を行った。ビックデータ解析のためにストレージとネットワークを密に結合させたFPGAを複数組み合わせたInterconnected-FPGAsと呼ばれるシステムが処理の加速化に有効であり、それを用いて分散協調キャッシュサーバの処理の一部をオフロードすることで、レスポンス時間が短縮されることを確認した。