Task scheduling with flexible and autonomous lookup over IoT network

• Project/Area Number: 24K14905
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60050:Software-related
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: 金光 永煥 早稲田大学, グローバルエデュケーションセンター, 准教授(テニュアトラック) (60434362)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 花田 真樹 東京情報大学, 総合情報学部, 教授 (40373039)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
• Keywords: タスクスケジューリング / 分散ハッシュテーブル / IPFS / レンジクエリ / IoT

Outline of Research at the Start

本研究では，IoTネットワーク内で各センサノードが，管理サーバ不要で自律的にセンシングデータを共有し，かつ必要に応じて様々なパターン検索を活用して，効率的に複雑な並列分散処理を行う基盤を開発する．処理に必要な入力データを柔軟かつ効率的に取得するために，Web3.0におけるP2P型分散DBミドルウェアであるIPFSを拡張する．さらに，少ない計算資源で効率よく処理をするためのスケジューリングアルゴリズムを開発し，実用性（どの程度の規模・性能のネットワークで低遅延で処理可能か）を検証する．