分散型深層学習による6G無線ネットワーク制御への挑戦 -通信と計算の融合-

• 研究課題/領域番号: 24K02925
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 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: 東北大学
• 研究代表者: 加藤 寧 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (00236168)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円); 2028年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円); 2027年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2026年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2025年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円); 2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: トラヒック制御 / AI / 6G / 無線通信 / 分散型深層学習

研究開始時の研究の概要

2030年に実現すると予想されている6G無線ネットワークは速度や規模，その上で扱われるコンテンツの量が更に劇的に増加することが予想されている．このような無線トラヒックの急増は無線処理系が許容できないほどの過負荷を招く．にもかかわらず，無線ネットワークの根幹となる制御方法は実は40年以上変わっていない．本研究では，提案者が世界で初めて提案した集中型深層学習によるネットワーク制御の概念を6Gネットワーク向けに拡張した分散型の6G無線トラヒック制御方式を提案し，更にシミュレーション及びモデルケースとなる実験用無線ネットワークを構築し新しい無線ネットワーク制御の方式を確立する．