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超低消費電力IoTシステムの研究開発

研究課題

研究課題/領域番号 23K11063
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分60060:情報ネットワーク関連
研究機関室蘭工業大学

研究代表者

李 鶴  室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 准教授 (40759891)

研究期間 (年度) 2023-04-01 – 2027-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
キーワードIoT / 超低消費電力 / RISC-V / 低消費電力 / 分散型インフラ
研究開始時の研究の概要

Society5.0で目指すIoT社会は、様々なモノが繋がることで情報を集約し、リアルタイムに解析することで効率や生産性を向上する豊かな世界である。従来のIoTシステムにIoTサービス、特に人工知能をサポートするために大量の電力を消費することはユーザーに過度の負担をもたらす。本研究開発は、製造業に安価で環境に優しいインテリジェントサービスを提供するため、低消費電力インテリジェントデバイス、低消費電力通信、および分散型インフラを備えた超低消費電力IoTシステムの構築を提案する。

研究実績の概要

令和5年度にの超低消費電力IoT構築について、以下3つの項目を展開した。
1.低消費電力IoTプラットフォームの開発:超低消費電力IoTプラットフォームには、RISC-Vチップを中心とするハードウェア層を設計する。RISC-V開発基盤のGPIO(General-Purpose Input/Output)とIoTサラウンドモジュールを接続、IoT対応の設備、センサー等を操作可能である。より低い消費電力のため、通信モジュールをUART(Universal Asynchronous Receiver-Transmitter)でIoTプラットフォームと接続する。
2.ヘテロジニアス低消費電力ネットワークの開発:各低消費電力ネットワークプロトコルのMAC層とIPv6ネットワーク層の間をユニバーサルプロトコル層が追加される。すべてのIoTデバイスはIPv6ネットワークに編成され、異なるネットワーク接続間のデータ転送をサポートする。
3.分散型超低消費電力IoTサービスアーキテクチャの開発:軽量のDockerベースのアーキテクチャがIoTハブデバイスで開発され、複数のタスク管理をサポートする。各超低消費電力IoTサービスのステータスがデバイスとIoTハブデバイスで同期され共同作業できる。

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

令和5年度には、当初の予定通りこれらの計画を順調に実行できた。研究成果の一部は、IEEE Wireless Communications、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Transactions on Network and Service Managementなどの権威ある学術誌に掲載され、またThe 20th International Wireless Communications & Mobile Computing Conferenceなどの学会で発表される予定である。

今後の研究の推進方策

今後の超低消費電力IoT構築について、以下2つの項目を推進する。
1.低消費電力IoTプラットフォームの開発:複雑なタスクの処理をサポートするためのフル機能のオペレーティングシステムが必要である。Linuxカーネルをトリミングしてサイズを変更することにより、RISC-Vベースの開発ボードで軽量OS層を開発する。OS層の上に多様な超低消費電力IoTアプリケーションをサポートするため、IoTアプリケーションミドルウェアを開発する。
2.ヘテロジニアス低消費電力ネットワークの開発:ネットワークルーティングストラテジーは、最小限のエネルギー消費でIoTネットワーク内のネットワークパッケージを転送して、ネットワークの動作寿命を改善するように設計される。したがって、ルーティングストラテジーでは、バッテリー情報と厳格なトラフィックコントロールも考慮される。同時に、平時の期間中はサービス品質(QoS)が主要なオブジェクトである。

報告書

(1件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 研究成果

    (6件)

すべて 2024 2023 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (4件) (うち国際共著 1件、 査読あり 4件) 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [国際共同研究] 北京郵電大学(中国)

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [雑誌論文] Building Energy Efficient Semantic Segmentation in Intelligent Edge Computing2024

    • 著者名/発表者名
      Yuan Xingyu、Li He、Ota Kaoru、Dong Mianxiong
    • 雑誌名

      IEEE Transactions on Green Communications and Networking

      巻: 8 号: 1 ページ: 572-582

    • DOI

      10.1109/tgcn.2023.3321113

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] A multi-scale self-supervised hypergraph contrastive learning framework for video question answering2023

    • 著者名/発表者名
      Wang Zheng、Wu Bin、Ota Kaoru、Dong Mianxiong、Li He
    • 雑誌名

      Neural Networks

      巻: 168 ページ: 272-286

    • DOI

      10.1016/j.neunet.2023.08.057

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] HyScaler: A Dynamic, Hybrid VNF Scaling System for Building Elastic Service Function Chains across Multiple Servers2023

    • 著者名/発表者名
      Chen Zhenke、Li He、Ota Kaoru、Dong Mianxiong
    • 雑誌名

      IEEE Transactions on Network and Service Management

      巻: - 号: 4 ページ: 4803-4814

    • DOI

      10.1109/tnsm.2023.3277552

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Learning IoV in 6G: Intelligent Edge Computing for Internet of Vehicles in 6G Wireless Communications2023

    • 著者名/発表者名
      Li He、Ota Kaoru、Dong Mianxiong
    • 雑誌名

      IEEE Wireless Communications

      巻: - 号: 6 ページ: 96-101

    • DOI

      10.1109/mwc.017.2200089

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] Generative Inference of Large Language Models in Intelligence Edge Computing: An Energy Efficient Approach2024

    • 著者名/発表者名
      Xingyu Yuan, He Li, Kaoru Ota, Mianxiong Dong
    • 学会等名
      The 20th International Wireless Communications & Mobile Computing Conference (IWCMC 2024)
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会

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公開日: 2023-04-13   更新日: 2024-12-25  

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