| 研究課題/領域番号 |
21H03430
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
妙中 雄三 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 (50587839)
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| 研究分担者 |
門林 雄基 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (00294158)
塚本 和也 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (20452823)
池永 全志 九州工業大学, 大学院工学研究院, 教授 (50284716)
山本 寛 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (80451201)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 情報ネットワーク |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、多様化するアプリケーションとネットワークを環境適応化させる新規技術を考案する上で、AIと研究者の知見を生かす方法を検討した。アプリケーション層では、AIの学習のための適切なデータを収集できることから、AI利用が有効であることを確認できた。一方で、ネットワーク層の技術は、網羅的な状態を含む適切なデータ収集が難しく、研究者による最適化が優位であることを確認した。どちらも複数の事例研究でその有効性を確認した。
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| 自由記述の分野 |
情報ネットワーク
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、多様化するアプリケーションとネットワークを環境適応化させる新規技術を考案する上で、AIと研究者の知見をどのように活かすか？という学術的な問いを探究した。複数の事例研究を通して、環境の状態数が多いネットワークを扱う場合には、網羅的な学習データ収集が困難なことと、状態数が膨大で最適化が難しいという点で、研究者の知見を活かした手法が効果的であることを明らかにした。一方で、目的を限定できる特定のアプリケーション処理に対してはAIを用いる効果が高いことを確認した。
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