2022 Fiscal Year Final Research Report
Optimization of performance based on the deep learning and mathematical models for the cloud and edge computing
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20K11799
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | Yamaguchi University (2021-2022)
Tokyo City University (2020) |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 茂 鳥取大学, 工学研究科, 特任教授 (50166708)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | クラウドコンピューティング / エッジコンピューティング / 数理モデル / 深層学習 / 最適化 / ソフトウェアツール |
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| Outline of Final Research Achievements |
At present, the open source softwares are used in the environment of edge computing. In this research, we have proposed the reliability assessment methods for the edge computing. Moreover, we have developed the software tool in order to assess the reliability of edge computing. I particular, we have opened the software tools as the open source software. As the characteristics points of our method, the Wiener processes and Jump diffusion processes are embedded in the proposed models. It will be useful for the edge computing managers to assess the reliability of edge computing environment by using the proposed method.
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| Free Research Field |
ソフトウェア信頼性
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
OSSに基づくエッジコンピューティング環境に対する信頼性評価手法を提案した．その際，Wiener過程およびジャンプ拡散過程という2種類の複合確率過程から構成されるモデルを提案した．本提案モデルは複数の確率過程から構成されるため未知パラメータの推定が難しいという問題があったが，最尤法および遺伝的アルゴリズムに基づく2段階推定法により，それを解決したことは，学術的意義が大きいものと考える．特に，従来評価できなかった，エッジコンピューティング環境に対して信頼性という観点から定量的な評価を可能としたことについては，社会的意義も大きいものと考える．
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