| 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, 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, 教授 (00332768)
塚本 和也 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (20452823)
野林 大起 九州工業大学, 大学院工学研究院, 准教授 (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 / 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、ブロックチェーンに蓄積されている現実空間の環境・状態に関するデータを機械学習技術により解析することで、その空間に滞在している人の状態(密集、食事、など)を推定するIoT/CPSシステムを設計・開発した。また、解析機能をスマートコントラクトとして実装し、推定結果のデータを参照したエンティティから参照できることで、参照したデータとその導出の過程が正しいことを検証できる機能を研究開発した。
次に(2)について、高リアルタイム性ブロックチェーンの構築するための要素技術となるエッジコンピューティングシステムについて、高リアルタイム性ブロックチェーンの構築するための要素技術となる、エッジコンピューティングシステムを設計、構築し、実証的にその実現可能性を明らかにした。さらに、今後のIoT環境で重要となる不正なDoH通信の検知技術について検討し、その基本設計を明らかにした。また、情報滞留手法を活用した高機密性ブロックチェーンの構築に関して、情報滞留を構成する車両が滞留エリア外での配信を検知するための監査機構として、多層化ブロックチェーンシステムを提案し、シミュレーションによってその有効性を評価した。このシステムでは、下位層のブロックチェーンでは特定の地域での情報共有を実現し、上位層のブロックチェーンでは地域を跨いだ情報共有手段を提供する。
最後に(3)について、小型ボードコンピュータを活用してエッジ/モバイルノードを試作し、ブロックチェーン上に配備された機械学習技術と連携するIoT/CPS基盤を設計し、その基盤を活用して現実空間の状態観測システムを試作している。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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