AI-QoS: 深層学習モデルのQoS適応的駆動基盤技術

• Project/Area Number: 23H00476
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
• Research Institution: Keio University
• Principal Investigator: 中澤 仁 慶應義塾大学, 環境情報学部(藤沢), 教授 (80365486)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 須山 敬之 大阪工業大学, 情報科学部, 教授 (80396134) ; 宮前 泰恵 (岸野泰恵) 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 協創情報研究部, 主任研究員 (20466410)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥47,060,000 (Direct Cost: ¥36,200,000、Indirect Cost: ¥10,860,000); Fiscal Year 2025: ¥13,520,000 (Direct Cost: ¥10,400,000、Indirect Cost: ¥3,120,000); Fiscal Year 2024: ¥10,400,000 (Direct Cost: ¥8,000,000、Indirect Cost: ¥2,400,000); Fiscal Year 2023: ¥14,040,000 (Direct Cost: ¥10,800,000、Indirect Cost: ¥3,240,000)
• Keywords: 深層学習 / QoS

Outline of Research at the Start

深層学習モデルのサービス品質(QoS)をクライアント側の非機能要求に基づいて動的に制御し、それらをよりよく満たすAI駆動基盤技術(AI-QoS)を確立する。実世界のダイナミックな様相に対して、深層学習技術を大規模に実用可能とするために、クラウド側での拡散・拡張的モデル生成技術とQoS適応的モデル駆動技術、およびエッジ側でのQoS適応的連合予測技術から成る基盤技術を開発する。