| 研究課題/領域番号 |
20K11734
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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60040:計算機システム関連
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| 研究機関 | 京都工芸繊維大学 |
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研究代表者 |
布目 淳 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 准教授 (60335320)
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| 研究分担者 |
平田 博章 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 教授 (90273549)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 計算機システム / エッジコンピューティング / 分散協調処理 / 高性能計算 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現在のエッジAI処理では、低遅延で学習推論成果を得られる反面、クラウドサーバ上で行う学習処理よりも精度が劣ってしまうという課題があった。今後、エッジデバイスのハードウェアが進化するにしたがって、エッジデバイス上での学習精度はある程度向上することが予想されるものの、エッジAIがもつ課題を本質的に解決するとは言いがたい。本研究では、複数のエッジデバイスが自律的に協調動作を行うことにより、低遅延性と学習精度の向上を両立することを目指す。本研究で確立する技術は、自律協調制御の実装によって高度なAI処理を可能にする点で有用性が高く、他分野への応用も期待できる。
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| 研究成果の概要 |
処理の低遅延性を特長とするエッジAI処理は、自動運転車両や配送ドローンなどへの応用が期待され、研究開発が進められている。エッジAI処理は極めて低遅延の学習推論成果を得られる反面、性能の劣る端末単体だけでの処理になることから、学習推論精度が劣化してしまうという問題を抱えている。本研究では、この課題を解決するために、複数のエッジデバイスを協調動作させる自律協調型エッジAIシステムを提案し、その基礎技術を開発した。提案方式により、個々の性能が劣るデバイスでも有機的に連携動作させることで、全体として高い性能を引き出せる基盤技術の一つを確立した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
実行時に管理情報を交換しながらネットワーク的に近い位置のデバイスを動的にクラスタリングし、クラスタ間で自律的に処理を移送する制御が十分にシステム全体の潜在性能を引き出せることを示せた。これにより、エッジAI処理環境の新しい構成方式を示すことができた。本研究の成果は、複雑化するシステムを低オーバヘッドで自律協調制御する基盤技術になり得ることから、これまでこうした自律協調制御の適用が難しかったような他の分野に対しても応用が可能である。
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