AI-QoS: 深層学習モデルのQoS適応的駆動基盤技術

2023 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 23H00476
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
• Research Institution: Keio University
• Principal Investigator: 中澤 仁 慶應義塾大学, 環境情報学部(藤沢), 教授 (80365486)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 宮前 泰恵 (岸野泰恵) 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 協創情報研究部, 主任研究員 (20466410) ; 須山 敬之 大阪工業大学, 情報科学部, 教授 (80396134)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31

Summary of the Research Project

深層学習モデルの駆動時のサービス品質をクライアント側の非機能要求に基づいて動的に制御し、それらをよりよく満たすAI駆動基盤技術を確立する。そのためにクラウド側での拡散・拡張的モデル生成技術、クラウド側でのQoS適応的モデル駆動技術、およびエッジ側でのQoS適応的連合予測技術を開発する。また、これらの技術の適用実験を実際の街で行う。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

深層学習モデルを用いたサービスの非機能要求を動的に変更可能な基盤を開発することは、深層学習モデルを実用に供するためには必須な技術である。クラウドとエッジ連携により、演算リソースの最適化も考慮されている。また、本研究には、実績の有する分担者が参加し、企業、自治体等とも協力して開発にあたるなど、優れた計画になっている。