2020 Fiscal Year Annual Research Report
Researches on Model-aided Learning Approaches for Reliable Realtime Control in Future Wireless Systems
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20H00592
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
計 宇生 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 教授 (80225333)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
金子 めぐみ 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 准教授 (10595739)
村瀬 勉 名古屋大学, 情報基盤センター, 教授 (10530941)
吉永 努 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (60210738)
策力 木格 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (90596230)
江 易翰 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (10824196)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 無線資源割当 / 機械学習 / コンテクスト / オフローティング / FPGA |
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| Outline of Annual Research Achievements |
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。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
コロナ感染症拡大のために一部の外国出張を延期することになったが、初年度では基本的な検討に加え、具体的な研究成果も出ており、研究の実施は概ね順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の研究計画で予定した研究の推進方策を続けていく予定である。外国との研究交流はオンラインでできる範囲においては実施していくとともに、コロナ感染症状況の回復を踏まえて再開していく予定である。
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Research Products
(61 results)
