| 研究課題/領域番号 |
21KK0202
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| 研究種目 |
国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(A))
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 福島大学 |
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研究代表者 |
内海 哲史 福島大学, 共生システム理工学類, 准教授 (60605971)
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| 研究期間 (年度) |
2022 – 2024
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
15,600千円 (直接経費: 12,000千円、間接経費: 3,600千円)
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| キーワード | BBR / TCP Hybla / 輻輳制御アルゴリズム / 解析モデル / 機械学習 / 公平性 / インターネット / CUBIC / Copa / 非輻輳遅延 / 輻輳制御 / 親和性 / 多様性 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
これまで研究開発を進めてきた高性能インターネット輻輳制御機構について、実際のインターネット環境への普及を目指し、機械学習によるアプローチを取り入れて、以下のように基課題を発展させる。
【発展性1】ネットワーク環境の多様性を考慮し、高性能を実現させる。
【発展性2】 ボトルネック回線において競合するフローとの親和性を考慮する。
本国際共同研究による国内外の強力な共同研究者との有機的な協力関係のもと、機械学習を用いたインターネット輻輳制御に関する研究テーマにおいて、世界トップクラスの成果を挙げることを目標とする。
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| 研究実績の概要 |
【具体的内容】本研究では、基課題（20K11786: バッファリング遅延ゼロ・100％リンク利用率を達成する理想的な輻輳制御の追求）を次のように発展させることを目的とする。
[発展性1] ネットワーク環境の多様性を考慮し、高性能を実現させる。
[発展性2] ボトルネック回線において競合するフローとの親和性を考慮する。
本研究においては、機械学習によるアプローチを取り入れて、これらの発展性を実現することを目的とする。また、その前段階として、機械学習をもちいない数学的な解析モデルによるアプローチによる方策も検討した。その結果、2024年度の研究実績として、（研究実績1）数学的な解析モデルをもちいることにより、インターネット環境下において、輻輳制御アルゴリズムTCP Hyblaフローのパケット送信速度を推定できることを確認した。さらに、（研究実績2）機械学習アルゴリズムにより、インターネット環境下において、BBRフローのパケット送信速度を高精度で推定できることを確認した。
【意義】数学的な解析モデルによるアプローチと機械学習によるアプローチにより、ネットワーク多様性と競合フローとの親和性を考慮した輻輳制御アルゴリズムの改善を目的に、インターネット環境下において、輻輳制御アルゴリズムTCP HyblaとBBRのパケット送信速度を推定した。
【重要性】これらのパケット送信速度推定手法を利用することで、異なる輻輳制御アルゴリズム間での優れた公平性を実現できることが期待できる。
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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
数学的な解析モデルによるアプローチと機械学習によるアプローチにより、ネットワーク多様性と競合フローとの親和性を考慮した輻輳制御アルゴリズムの改善を目的に、インターネット環境下において、輻輳制御アルゴリズムTCP HyblaとBBRのパケット送信速度を推定することができたため。
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| 今後の研究の推進方策 |
数学的な解析モデルによるアプローチと機械学習によるアプローチによる輻輳制御アルゴリズムのパケット送信速度推定手法を適用することで、インターネット環境下において、高スループット・低遅延・優れた公平性を実現できる輻輳制御アルゴリズムを開発し、そのアルゴリズムを評価する。
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