| 研究課題/領域番号 |
20K14765
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
足立 亮介 山口大学, 大学院創成科学研究科, 助教 (40845187)
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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 | サイバーフィジカルシステム / IoT / 状態推定 / センサネットワーク / マルチエージェントシステム / 分散推定 / 分散最適化 |
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| 研究実績の概要 |
IoT時代が到来した．IoT時代では，スマートグリッドなどのスマートな次世代型インフラシステムの実現が求められている．IoT時代における社会システムの制御では，スマートメータなどから得られた大量の情報をリアルタイムで処理し利用する事が求められる．よって，高速で大容量な無線ネットワークが求められる．現在でも5Gの通信システムの整備が急ぎ進められているが，IoT化が加速していく社会では常に通信システムの想定を上回る通信量の増加が見込まれる．通信量が飽和し続ける状況では，ネットワーク上で処理を分散化し通信量を削減できるシステム運用フレームワークが必要となる．
IoT化が加速していく背景に対して， センサネットワーク上の推定問題では増加し続ける観測情報を適切に削減して，ネットワーク上で一度に通信する通信量を低減させる方法が議論されてきた．しかし，各ノードが推定問題を解くために必要とする情報が適切に確保されない場合，推定問題の性能を表す収束速度や推定精度と通信量との間にトレードオフが発生する事が知られている．よって，本研究ではこのトレードオフが発生しないような通信削減手法を提案する．この目的達成のために本研究が着目した点は（１）集中型の最適推定器と同じ推定値を得られる観測情報の低次元化（２）観測情報の低次元化をネットワーク上で実行するスケーラブルな通信則である．
2022年度はこれまでに得られた結果をモデルレス手法に拡張する方法とサイバーセキュリティへの応用する手法に取り組み，基礎的な結果を得ることができた．
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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
当初の予定に従い最適な分散推定の研究を進めている．特に得られた結果をモデルレス手法に拡張する方法とサイバーセキュリティへの応用する手法に取り組み，基礎的な結果を得ることができたことから，おおむね順調に進展していると考えられる．
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度は採択テーマのモデルレス手法への拡張を検討し，基礎的な結果を得られた．しかし，モデルレスの最適推定アルゴリズムの分散化に関しては，理論および応用の双方にたいする十分な結果を得られていない．そのため，引き続き最新の研究動向を書籍からや国際会議に積極的に参加することで確認し，データ科学と本研究の融合を模索していきたい．また，機械学習への応用も今後検討する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初の計画通り成果が得られている一方で，COVID19の予防対策等により，未だ多くの研究会・学会・国際会議がオンライン開催されている．これにより，使用額に差が生じている． 本年度より本格的に国際会議への現地参加が解禁される事から，積極的に研究結果の発表と情報収集を行いたいと考えている．
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