AI-QoS: 深層学習モデルのQoS適応的駆動基盤技術

• 研究課題/領域番号: 23H00476
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
• 研究機関: 慶應義塾大学
• 研究代表者: 中澤 仁 慶應義塾大学, 環境情報学部(藤沢), 教授 (80365486)
• 研究分担者: 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)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 47,060千円 (直接経費: 36,200千円、間接経費: 10,860千円); 2025年度: 13,520千円 (直接経費: 10,400千円、間接経費: 3,120千円); 2024年度: 10,400千円 (直接経費: 8,000千円、間接経費: 2,400千円); 2023年度: 14,040千円 (直接経費: 10,800千円、間接経費: 3,240千円)
• キーワード: 深層学習 / QoS / 非機能要求 / 適応

研究開始時の研究の概要

深層学習モデルのサービス品質(QoS)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(AI-QoS)を確立する。実世界のダイナミックな様相に対して、深層学習技術を大規模に実用可能とするために、クラウド側での拡散・拡張的モデル生成技術と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から成る基盤技術を開発する。