Design of Nanoscale Networks with Ultra-Fast Autonomous Recovery from Failures

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H04140
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60010:Theory of informatics-related
• Research Institution: Hosei University
• Principal Investigator: Sudo Yuichi 法政大学, 情報科学部, 准教授 (50643665)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大下 福仁 福井工業大学, 工学部, 教授 (20362650) ; 泉 泰介 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (20432461) ; 増澤 利光 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (50199692)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 個体群プロトコル / 個体群モデル / 自己安定アルゴリズム / 緩安定アルゴリズム / ゆらぎ / リーダ選挙問題

Outline of Final Research Achievements

The objective of this research is to establish fundamental technologies for the rapid recovery of nanoscale networks, composed of a vast number of extremely small devices, from unstable states caused by failures such as physical malfunctions of devices. Designing robust nanoscale networks that can autonomously recover from failures is known to be extremely challenging and has been a significant barrier to practical implementation. This research has successfully realized a set of ultra-fast and robust algorithms for nanoscale networks by adopting an approach that tolerates "fluctuations," which are minor probabilities of abnormal states occurring even during normal operation without failures.

Free Research Field

分散計算理論

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

膨大な数の微細なデバイスで構成されるナノスケールネットワークにおいては故障耐性の付与が極めて重要である。前研究課題18K18000で、ナノスケールネットワークを表現する典型的な計算モデルである個体群モデルにおいて、様々なタスクを解決するための基軸となるリーダ選挙問題を解く頑健なアルゴリズムの高速化に成功していた。しかし、その実行時間は理論的限界と大きな乖離があった。本研究課題では、理論的限界まで高速化した頑健なアルゴリズムの設計に成功し、また、様々な関連モデルで頑健なアルゴリズムの設計に成功した。これらの成果は、ナノスケールネットワークの頑健性向上をもらたらし、実用化に大きく寄与する。