| 研究課題/領域番号 |
19H04103
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
山本 寛 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (80451201)
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| 研究分担者 |
飯田 勝吉 北海道大学, 情報基盤センター, 准教授 (00332768)
塚本 和也 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (20452823)
野林 大起 九州工業大学, 大学院工学研究院, 助教 (40632906)
池永 全志 九州工業大学, 大学院工学研究院, 教授 (50284716)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | IoT/CPS / ブロックチェーン / AI / エッジコンピューティング / 情報滞留技術 |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は、(1)AIを利用したブロックチェーン解析技術、(2)フィールド側ブロックチェーン局所化技術、(3)AIとブロックチェーンが連動するIoT/CPS基盤の3つの課題に分けて遂行した。
まず(1)について、様々なデータの登録・蓄積に対応しているブロックチェーン基盤であるHyperledger Fabricを活用して、現実世界に配備されているセンサノードから収集したIoTデータを管理する基盤を設計・試作した。また、データ管理基盤に登録されているデータを、ブロックチェーンを構成している計算機が分散して参照・解析するIoTデータの高速解析手法を提案し、データ管理基盤の機能として実装した。さらに、試作したデータ管理・解析基盤により、センサノードが継続的に生成しているIoTデータを管理する実証実験を実施し、IoTデータに生じている異常を短時間で特定できることを明らかにした。
次に(2)について、高リアルタイム性ブロックチェーンを構築するための要素技術となる、低遅延エッジコンピューティングの現実的なモデルの性能をシミュレーションにより評価した。当該モデルでは、ネットワーク内にオーケストレータと呼ばれる制御ノードを設置し、モバイルノードからの計算要求を複数の計算ノードにどのように分散するかなどについて明らかにした。また、高機密性ブロックチェーンを構築するための要素技術となる、情報滞留手法のためのブロックチェーン技術を用いたデータトレース手法を提案し、データを利用するユーザが受信した情報をエリア内で滞留しているか検証できる事を、計算機シミュレーションにより明らかにした。
最後に(3)について、IoT/CPS基盤におけるAIとブロックチェーンの連携制御手法と具体的なアプリケーションについて、全研究者で検討を開始した。
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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
各機関とも、それぞれが担当する課題について検討を進めるとともに、定期的なミーティングを開催して、各課題の進捗と課題間の連携を確認するとともに、課題の今後の方針について積極的な議論を進めている。外部発表も主たる機関より実施されており、当初の狙いにほぼ沿った予定で進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き、(1)AIを利用したブロックチェーン解析技術と(2)フィールド側ブロックチェーン局所化技術の担当者が、IoT/CPS基盤の構成や応用例も考慮した上で各課題の検討を進めるとともに、定期的なミーティングを行って進捗報告を行い、各課題を進展させるための議論を行う。これらの打ち合わせを通じて、(3)AIとブロックチェーンが連動するIoT/CPS基盤の実用的な構成や応用例に関する議論を深めていく。また、小規模なIoT/CPSシステムを設計・試作し、具体的な応用例を想定した実証実験を実施する予定である。
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