A Study on Self-adaptation Mechanism Under Time Constraints
Project/Area Number |
20H04167
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60050:Software-related
|
Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
中川 博之 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (40508834)
|
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鵜林 尚靖 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (80372762)
土屋 達弘 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (30283740)
冨沢 哲雄 東京工業高等専門学校, 機械工学科, 准教授 (60549707)
|
Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2022: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2020: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
|
Keywords | 自己適応 / 時間制約 / 不確かさ / CPS / 開発環境 / 確率モデル |
Outline of Research at the Start |
本研究では,不確かな実世界においても機能を提供し続けなければならないCPS(Cyber-Physical System)の実現手段を検討する.特に,実空間で考慮しなければならない不確かさと時間制約に着目し,時間制約を遵守するために必要に応じて環境に適応し,継続的に機能を提供可能なシステムの統合的な開発手法を確立する.本研究では,自己適応メカニズムの1つであるMAPE-K loopメカニズムを時間制約を考慮できるように発展させることで,実時間制約下での適応を実現する.本研究により,実世界上の実質的な適応を扱うことが可能となり,CPSの適用範囲拡大,可用性,信頼性の飛躍的向上が期待できる.
|
Outline of Annual Research Achievements |
本研究では,不確かな実世界(実空間)においても機能を提供し続けなければならないCPS(Cyber-Physical System)の実現手段を検討している.特に,実空間で考慮しなければならない不確かさと時間制約に着目し,時間制約を遵守するために必要に応じて環境に適応し,継続的に機能を提供可能なシステムの統合的な開発手法の確立を目的としている.2021 年度は各実施計画に従って以下を実施した. ・サブテーマ1.時間制約と要求の記述を包含した不確かな環境モデリング手法の検討:不確かな環境と時間制約を記述・分析可能なモデリング手法として,特に確率的モデル検査技術に着目し同技術を利用した分析技術を検討した.RNNを抽象化した確率モデルに対するバグ限局技術に関しても,検討を進めた.同提案をまとめた論文が,情報処理学会コンピュータサイエンス領域奨励賞を受賞している. ・サブテーマ2.実空間作用素との連携機構の構築:実空間上のシステムが考慮しなければならない,実空間作用素との連携機構を検討した.今年度は,仮想的な空間で自己位置推定,経路計画,障害物回避を検証することができるシステムを開発し,バーチャル空間でのロボット用のソフトウェア開発を進めた. ・サブテーマ3.時間制約を考慮した自己適応メカニズムと検証機構の構築:時間制約を考慮可能な適応メカニズムとして,適応後の可能な構成(configuration)の候補をXAI(eXplainable AI)技術により効果的に限定し,構成の発見を高速化する手法を検討した.同研究成果をまとめた論文が,国際会議PRIMA2022に採録された.
|
Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
コロナ禍により,一部の研究内容が当初のスケジュール通りに遂行できなかったものの,研究成果が受賞したサブテーマもあるなど,各サブテーマの研究成果が着実に実を結んできている.
|
Strategy for Future Research Activity |
各サブテーマの研究成果が具体化されてきており,サブテーマ4の統合開発環境の具体化を進める.
|
Report
(2 results)
Research Products
(32 results)