2020 Fiscal Year Research-status Report
アクターモデルと関数リアクティブプログラミングの融合による組込みシステム開発支援
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18K11236
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
渡部 卓雄 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (20222408)
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2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 関数リアクティブプログラミング / アクターモデル / 組込みシステム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度の主な成果を以下に挙げる．
(a) GPGPU上でのFRP言語の実行方式：2019年度に提案したFRP言語の並列実行方式を発展させ，GPGPU上でのFRP言語の実行方式を提案した．提案方式の特徴は，ノード配列とGPUノードと呼ばれる機構の導入により，データ並列計算をFRPの枠組み内で自然に表現できることにある．
(b) 分散FRP言語によるWSANの実現方式：2018年度に提案した分散FRP言語Distributed-XFRPによる，無線センサーアクターネットワーク(WSAN)の実現方式を提案した．提案方式の特徴は，言語が提供する時変値の時間的一貫性を保つ仕組みを利用し，単一計算機上のプロトタイプから分散計算機群への配置までの漸進的な開発を可能にすることにある．本研究の成果は国際会議APRIS2020で最優秀論文賞に選ばれている．
(c) WSAN向けマクロプログラミング言語：一般にWSANの実現には，センサーノードに加えて環境への働きかけを行うアクターノードを含む複雑なノード間協調を必要とする．本研究は上記(b)とは別にFRPに基づくマクロプログラミング言語（ネットワーク全体を一つの系として記述する言語）を提案している．本提案の特徴はアクターノードの導入によって生じうる一貫性の崩れを回避する仕組みをアプリケーション記述から隠蔽できることにある．
(d) Emfrpへの再帰データ型の導入：組込みシステム向けFRP言語Emfrpでは，実行時のメモリ使用量の静的な決定および時変値の更新処理の停止性の保証が可能であるが，その実現のために再帰的なデータ構造や関数を禁止しており，リストや木などを用いるアルゴリズムは不自然な記述を強いられる．本研究では，サイズ情報を伴った型の導入によりこれらの制限を緩和する手法を提案し，拡張した言語の意味論を与え，型システムの健全性を証明した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
現在までに，本研究課題に関して開発している組込みシステム向けFRP言語が(A)計算資源に制約がある小規模組込みシステムにおいても効率的な実行が可能であること，(B)十分な表現力とモジュール性を提供できること，(C)変化する実行環境への適応的な動作が記述できることをそれぞれ示してきた．以上は当初研究計画で挙げた研究目的(A)～(C)に合致している．
また2019年度実施状況報告書における推進方策では，今年度は研究目的(D)に相当する当該言語の形式的意味論を与えることになっている．これについては，研究成果の(d)で説明したサイズ情報付の再帰データの導入に関して達成されている．
今年度は当初計画では最終年度であるが，GPU向けのFRP言語の実装およびWSANへの応用という，当初の計画にはない新たな研究をそれぞれ行い，上記(A)および(B)についてそれぞれ新たな側面から実証している．
以上の通り，現在までの研究は当初の計画以上に進展していると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度は当初計画では最終年度であるが，現在までの進捗状況で述べているように，GPU向けのFRP言語の実装およびWSANへの応用という，当初の計画にはない研究を行い，FRP言語の実装技術および応用についてそれぞれ新たな知見を得ることができている．そこで研究期間を延長し，これらについてより詳細な実験を行い成果を発表する．特に分散FRP言語Distributed-XFRPでのWSAN記述についてはスケールアップした実験を行う．
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| Causes of Carryover |
COVID-19の影響で参加した学会・国際会議の現地開催が行われなくなり，旅費の支出が抑えられたた．そこで新たに実験用の機材を購入し，GPGPU上でのFRP言語の実装方式，およびWSANへの応用についての研究をそれぞれ立ち上げ，ある程度の成果を挙げることができている．これらに関して成果のひとつが2021年度に論文誌に掲載されたため，次年度使用額の一部をその掲載料として使用する．また，今後の研究の推進方策で述べているスケールアップした実験とその成果発表に次年度使用額を用いる．
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