| 研究課題/領域番号 |
20H04140
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| 研究機関 | 法政大学 |
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研究代表者 |
首藤 裕一 法政大学, 情報科学部, 准教授 (50643665)
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| 研究分担者 |
大下 福仁 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (20362650)
泉 泰介 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (20432461)
増澤 利光 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (50199692)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 個体群プロトコル / リーダ選挙 / 自己安定 / 緩安定 / ゆらぎ / 故障耐性 / 頑健性 / ナノスケールネットワーク |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、膨大な数の極小デバイスで構成されるナノスケールネットワークにおいて、一部デバイスの物理的な故障などの障害によって不安定な状態に陥ったネットワークを高速に復旧するための基盤技術の確立を目的とする。極小デバイス群で構成されるナノスケールネットワークにおいては障害への耐性が強く求められる一方で、障害発生時に自律復旧を行う頑健なナノスケールネットワークの設計は極めて困難であることが知られており、実用化の障壁となっている。本研究は、障害が発生していない平常時にもわずかな確率で異常状態に陥る「ゆらぎ」を許容することをアプローチ として、ナノスケールネットワークにおいても超高速かつ頑健なアルゴリズム群を実現するための基盤技術を確立することを目指す。本研究によって、ナノスケールネットワークの障害耐性を汎用的かつ著しく高めることが期待できる.
初年度である令和2年度においては、幸いにも、本研究課題の中核をなす目標を達成することができた。具体的には、ナノスケールネットワークを表現する計算モデルのひとつである個体群プロトコルモデルにおいて、最も基本的かつ重要な問題のひとつであるリーダ選挙問題を超高速に（i.e., 対数時間で）解く頑健なアルゴリズムの設計に成功した。緩安定性という強い頑健性を持つアルゴリズムをこれ以上高速化することは不可能であることが数学的に証明できるので、このアルゴリズムは理論上最速の頑健なリーダ選挙アルゴリズムであるといえる。個体群プロトコルモデルにおいては、リーダ選挙問題を解くことで広範なクラスの問題を高速に解けることが知られている。したがって、この研究結果はナノスケールネットワークの頑健性の向上に大きく寄与するといえる。
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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
研究実績の概要に記載の通り、本研究課題の中核をなす研究目標を初年度において達成できたため、進捗は順調であると言える。上記の研究成果に加えて、
(i) 円環状に連結したネットワークにおいて頑健かつ高速なアルゴリズムの設計
(ii) デバイス数などのネットワーク全体に係る大域的な情報を知識として有することが問題を頑健に解くための必要十分条件に与える影響の特徴づけ、
に成功し、国際会議で発表した。
ナノスケールネットワークおよび頑健な分散アルリズム、移動体計算など本研究に密接に関連する研究業績としては、令和2年度に査読付き国際会議5件、学術論文誌6件の採択・採録を得ることができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
上記の通り、初年度である令和2年度にナノスケールネットワークにおいて基本的かつ重要な問題であるリーダ選挙問題を超高速かつ頑健に解くアルゴリズムを設計することに成功した。令和3年度以降は、このアルゴリズムを基盤として、ナノスケールネットワークのさらなる頑健化を試みる。具体的には、研究計画書に記載したとおり、以下の２つの研究目標に取り組む。
・（様々な問題を解く）頑健でないアルゴリズムを頑健なアルゴリズムに変換する緩安定コンパイラの設計
・デバイス間通信の発生パターンが理想的なモデルと乖離したときにアルゴリズムの頑健性および高速性に与える影響の解明
後者については、当初の予定では令和4年目以降に取り組む予定であったが、初年度の進捗が順調であったため、前倒しをして取り組む。また、コロナ禍の影響でいくつかの重要な研究成果を対外的に発表できなかったので、それらの結果は令和3年度に発表する予定である。
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