2021 Fiscal Year Research-status Report
Integration of Imperfect Network Transfer and Computing Towards Low-Latency Systems
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20K21789
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
原 祐子 東京工業大学, 工学院, 准教授 (20640999)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中山 悠 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (80802058)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2023-03-31
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| Keywords | 近似計算 / 通信 / Internet of Things / Age of Information |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，高いリアルタイム性（低遅延性）を有するInternet of Things (IoT) システムの実現を目指す．IoTでは，コストや消費電力の制約からネットワークや計算リソースが限定される．近似計算は，ネットワーク接続されたIoTシステムで，若干の誤りを許容し高速処理する新たな計算手法として注目されている．本研究は，低遅延IoTシステム実現に向け，ネットワークを越えた近似計算の基本技術の確立に取り組む．受信データが誤りを含むことを許容し，IoT全体でアプリケーションを近似化しようとする，画期的な基盤技術となることが期待される．特に，情報の鮮度 (Age of Information; AoI) に基づき，データ欠損を適切に補完するAC計算手法を新たに開発する．
本年度は，昨年度に引き続き，具体的なアプリケーションから近似計算可能な範囲を探るトップダウン式のアプローチで取り組んだ．アプリケーションのニーズや応用用途をより具体化し，画像の圧縮・水中通信，物体検出，自動運転の制御の3種のアプリケーションに着目し，計算のボトルネックや近似化による誤差の許容可能性について定量的な評価を行った．
本研究は，AoIに基づく近似計算手法とAoI制御の二方向から研究を遂行している．前者では近似化による誤差を許容することで制御等の複雑な処理を簡略化する設計手法を検討し，シミュレーションおよびFPGA実装を行い，誤差とリアルタイム性のトレードオフを評価した．後者は，AoI閾値の設定方針に応じて確率的な転送を行うネットワーク制御法を検討した物体検出手法，および，ノイズがある環境下で効率的に画像を圧縮・転送するアプリケーションを開発した．
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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
初年度の検討を踏まえ，アプリケーションをより具体化し，本提案研究の適用対象箇所とその影響について，定量的に評価を行った．本年度は，ソフトウェア側（アプリケーション開発）とハードウェア側（計算機システムの構築）を分けて行い，それぞれの課題を明らかにした．
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| Strategy for Future Research Activity |
初年度および本年度に構築したシミュレーション環境下では，提案手法の有効性を定量的に示せている．今後は実機評価へ拡張することで，現実的な環境下における有効性を確認する．また，ハードウェアとソフトウェアの協調的なシステムを構築することで，両者の有効性の相乗効果を狙う．
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| Causes of Carryover |
コロナの影響で学会参加や実証実験が難しく，本年度の旅費の支出がほとんど無くなったため．本年度実施予定だった学会参加および実証実験は，次年度に実施する予定である．
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