| 研究課題/領域番号 |
20K11681
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60010:情報学基礎論関連
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
藤原 暁宏 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (10295008)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | アルゴリズム / ナチュラルコンピューティング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ナチュラルコンピューティングの一つとして，生物の細胞などの生態系を計算のためのハードウェアとみなして計算を行うための研究が注目を集めている．しかしながら，理論的に計算可能であっても，生体系をハードウェアとして仮定した場合の計算の実行速度についての検証はほとんど行われていなかった．
本研究では，ナチュラルコンピューティングの現実世界での計算の実行速度に焦点を当て，高速に実行可能な問題解法（アルゴリズム）の提案を行う．また，アルゴリズムを実行可能な並列計算シミュレータを開発し，提案アルゴリズムの正当性，及び，実効性の検証を行うとともに，解の精度や計算速度についても評価を行う．
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| 研究実績の概要 |
ナチュラルコンピューティングの一つとして，生物の細胞などの生態系を計算のためのハードウェアとみなして計算を行うための研究が注目を集めている.本研究では，ナチュラルコンピューティングの現実世界での計算の実行速度に焦点を当て，高速に実行可能な問題解法(アルゴリズム)の提案を行う.また，提案アルゴリズムを実行可能な計算シミュレータを開発し，提案アルゴリズムの正当性や実効性の検証を行うとともに，解の精度や計算速度についても評価を行う.
令和４年度は，以下のような内容を中心に研究を行なった．
(1) ロバスト性を持たせるための変換アルゴリズムの提案：本研究では，一般的なナチュラルコンピューティングのアルゴリズムに対してロバスト性を持たせるための必要条件を理論的に証明し，一般的な計算モデルに対してロバスト性を持たせるための変換手法の提案を行った．
(2) 大規模シミュレーションが可能なシミュレータの構築：本研究費で購入済の計算サーバを用いて，既存のナチュラルコンピューティングシミュレータに対して改良を行い，大規模シミュレーションを実行可能なシミュレータの構築を行った．本シミュレータは，言語としてpythonを用いており，アルゴリズムの実際の実行ステップ数や利用資源量の検証が可能である.
(3) ナチュラルコンピューティングにおける高速実行可能なアルゴリズムの提案：ナチュラルコンピューティングにおいて近年注目を集めている計算困難問題である最大クリーク問題，および，シュタイナー木問題に対するアルゴリズムの提案を行った．これらの問題ついては，高速な問題解決のためのデータ構造の提案を行うとともに，提案データ構造を用いて高速実行可能なアルゴリズムの提案を行った.また，提案アルゴリズムを(2)のシミュレーション環境に実装し，提案アルゴリズムの正当性や有効性の検証を行った.
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
ロバスト性を持たせるための変換アルゴリズムの提案，及び，高速実行可能なアルゴリズムの提案については，国際的学術雑誌における1本の論文， および，国際会議における2本の発表として取りまとめることができた.これに加えて，大規模シミュレーションを実行可能なシミュレータを構築し，提案アルゴリズムの正当性や有効性の検証を正確かつ効率的に行うことができるようになった.
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| 今後の研究の推進方策 |
令和５年度については，以下のような研究に取り組みたいと考えている.
1. さらに高速実行可能な計算困難問題に対するアルゴリズムの提案： 令和４年度においては，いくつかの実用性の高いグラフ関連の計算困難問題に対して高速実行可能なアルゴリズムの提案を行ったが，さらなるアルゴリズムの高速化が実現可能であると考えている．本研究では，計算困難問題に対してデータ構造の工夫などにより高速に実行可能なアルゴリズムを得ているが，これまでの研究で得られた知見を元に，いくつかの手順を削減する工夫を行い，さらなる高速化を実現するアルゴリズムを提案することを検討している.
2. ビザンチン故障耐性のあるアルゴリズムの提案：令和４年度には，一般的なナチュラルコンピューティングの解法に対してロバスト性を持たせるための変換アルゴリズムを提案したが，現時点ではビザンチン故障に対してはロバスト性を持たせることはできていない．ビザンチン故障はその値が任意に変化することを仮定した故障であり，冗長性を持たせるだけでなく，任意の非同期的な実行に対して正確な解を出力するための仕組みが必要であると考えられる．本研究では，データ構造に工夫を行い，実行時間性能の低下を招くことなく，ビザンチン故障耐性を持たせるための手法に関する検討を行っていく予定である．
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