2022 Fiscal Year Research-status Report
Adaptive Cooperative Learning for Spatio-Temporal Environmental Variation in Vehicular Communications
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21K17734
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
田谷 昭仁 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (10867948)
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2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 分散協調学習 / 車車間通信 / 環境適応 / フェデレーテッドラーニング / 関数空間 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度開発した分散協調学習手法のアルゴリズムを論文誌に投稿し採録された。本アルゴリズムは械学習を行う車両が中央制御局に管理されることなく、自律的に協調しながら機械学習するものである。従来の分散学習とは異なり、ニューラルネットワークのパラメータを車両間で共有しながら共通のパラメータに収束させるのではなく、異なるパラメータであっても同一入力に対して同一出力すれば同じ予測モデルであるという考えのもと、関数そのものを最適化対象とすることが特徴である。この手法を利用することで多様な環境に応じて端末ごとに少しずつ異なる予測モデルを学習させるといった応用が可能になる。
さらに、ミリ波帯電波を利用した車車間高速通信向けに空間依存性のある通信環境の学習手法を考案した。ミリ波通信は送受信機間に遮蔽物があると通信容量が低下する。本研究では他車両が遮蔽物となり通信容量が低下することを想定して、車両密度が連続的に変化する広域範囲を対象に各地での車両密度に応じた通信容量を学習する。なお、当初予定していた車両のみでの完全分散型アルゴリズムから変更して、路上基地局でのエッジコンピューティングを利用することとした。提案手法はベイズ推定を利用しており、通信容量を点推定ではなく確率密度分布として予測する。各地点のエッジサーバごとに異なる通信容量分布を学習しておき、それらからエッジサーバのない地点での通信容量分布を導くことができる。シミュレーション評価により、地点ごとに異なる分布を予測できることを確認しており、多様な環境への通信制御の動的適用に応用可能である。本研究成果は国際会議に投稿し、採録が決定されている。
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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
初年度に開発した、分散協調学習アルゴリズムを論文誌に投稿し、採択された。また、空間的に通信環境が異なる地域において、各地点での環境の学習結果から未学習地点での環境を推定する手法を確立した。時間的な変化に対しても同様の手法が応用可能である。
さらに、昨年度にモデル同士の差異を距離として数学的に定量化する手法を考案しており、それを応用した機械学習モデルの学習による時間変化の可視化手法を開発中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
初年度から進めている分散学習アルゴリズムの学習過程の可視化を行う。これは機械学習モデル同士の距離がどのように変化していくかの定量的分析の一部であり、その収束の様子から学習対象の環境に対してどの程度学習が進んでいるかを解析可能になる。また、環境変化が速い条件下でも適用が可能なように、学習の高速化についても研究を進める。
さらに、車両から周囲環境をセンシングする手法としてWiFiセンシングの検討を行う。
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| Causes of Carryover |
コネクテッドカー環境の想定として、車両密度の変化を考慮することになり、その環境を実験系において再現することが困難となり、計算機シミュレーションにより評価することとなった。
新たに検討する、周囲環境センシングとしてWiFiセンシングの実験機材および学会発表費用に充てる。
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