| 研究課題/領域番号 |
16H01719
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
若宮 直紀 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (50283742)
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| 研究分担者 |
ペパー フェルディナンド 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報工学研究室, 副室長 (40359097)
寺前 順之介 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (50384722)
ライプニッツ ケンジ 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報工学研究室, 主任研究員 (70437432)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 無線センサネットワーク / 情報通信工学 / ネットワーク / 情報工学 / 脳・神経 |
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| 研究実績の概要 |
インパルス領域でセンシング、情報処理、通信の全てを実施する超低消費電力で超ロバストなオールインパルス無線センサネットワークアーキテクチャの確立のため、課題1「インパルス領域でのセンシングとノード内符号化アルゴリズムの研究」、課題2「インパルス領域でのネットワーキングとノード間符号化アルゴリズムの研究」に取り組んだ。
課題1では、インパルスベースの新たなエラー訂正符号について有線ネットワークにおける検証を行い、以前の方式の100倍の速さで動作可能であることを確認した。この大幅な性能改善は、複数の送信機が干渉を最小にしつつ同一チャネル上でインパルスをブロードキャストできるようになったことによる。本成果については特許出願中である。また、さらにおよそ1.5倍の性能向上を見込んだ新たなエラー訂正符号の設計を行い、インパルス無線ネットワークにおける検証に着手した。
また、課題2では、リザバ計算の応用によるイベント検知手法について、複数ノードでの入力の有無や入力の違いを弁別するタスクを実施し、最大5ノードへの同時入力において、平均93%の正答率を達成し、80%のケースで正答率が90%を越えることを確認した。さらに、読み出しノードの数が多いほど正答率が上がるがネットワークが大きくなると正答率が下がること、通信範囲に10～20％の誤差があると正答率が大きく低下することを明らかにした。あわせて、ノード故障や通信障害が正答率に与える影響についても評価した。また、センシングエリア内で何らかの特徴的な時空間構造を持つ事象の効率的な検出を目指して、脳の選択的注意メカニズムを参考にした情報抽出手法について検討を行った。本年度は脳の仕組みを参考にした機械学習手法において、適切な注意領域の大きさを状況に応じて調整するアルゴリズムを検討し、既存の強化学習手法のサンプリングを改良することなどでその開発に成功した。
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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
課題1「インパルス領域でのセンシングとノード内符号化アルゴリズムの研究」においては、年度当初の予定通り、インパルス無線センサネットワークのためのコンセンサスアルゴリズムと、効率的な情報伝送のための符号化アルゴリズムを開発した。これらは高密度に配置されたセンサノードでの無線通信に適したものであり、性能向上に大きく寄与する情報の符号化に特に注力して研究開発を進めている。
また、課題2「インパルス領域でのネットワーキングとノード間符号化アルゴリズムの研究」においても同様に当初計画に従って、リザバ計算の応用によるイベント検知手法について読み出しノードの位置や数が正答率に与える影響を評価するとともに、通信範囲の誤差やノード故障、通信障害に対するロバスト性の検証も着実に進めている。また、発生の位置や時刻が全く予測できないランダム事象ではなく、何らかの時空間パタンを持つ事象の効率的な検出を目指し、脳の選択的注意メカニズムを利用するアルゴリズムの開発に成功したことから、年度当初の主要な目標は達成できたと言える。
このようにいずれの課題においても、年度当初の計画通りに研究を進めており、その進捗は順調である。
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| 今後の研究の推進方策 |
課題1「インパルス領域でのセンシングとノード内符号化アルゴリズムの研究」においては、まず、インパルス無線センサノードのプロトタイプを試作し、10ノードが315MHz帯で通信を行うインパルス無線ネットワークを構築、実機実験を行う。プラットフォームとしてはArduinoを使用するが、東京理科大との連携のもとでFPGAでの実装や、フィンランドAalto大との連携のもとでバックスキャッタ通信を用いた実装についても検討する。また、シミュレーション実験により、最適性能を達成するためのパラメータ設定について検討する。得られた結果に基づきプロトタイプを用いた実機検証を実施し、さらにその結果をシミュレーションに反映することで、実効性、実用性の高い設定と、実環境における摂動に対するロバスト性を明らかにする。
また、課題2「インパルス領域でのネットワーキングとノード間符号化アルゴリズムの研究」では、インパルス無線ネットワークにリザバ計算を応用することで情報抽出を行うアルゴリズムについて、ノード故障、通信障害などに対するロバスト性のシミュレーション評価と、その向上手法について検討を行う。また、確率的なスパイク発火を示す脳の情報処理原理を参考にすることで、インパルスを確率的に利用するアルゴリズムの検討を行う。特に、確率性を利用して効率的な情報の検出・収集・補完・予測などを可能にするアルゴリズムについて、確率過程の数理構造に着目したモデル化等を行うことで確率的情報処理アルゴリズムの数理解析を行い、インパルスを確率的に用いる脳型情報処理の有効性を検討する。
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