1. 生物の環境適応性・進化適応性に着想を得たネットワーク設計制御手法に関する研究
1.1. 生物の環境適応性に基づく自己組織化制御技術の確立に関する研究
1.1.1. カエルのサテライト行動のLoRaネットワークにおけるカバレッジ制御への応用に関する研究
様々な生物の振る舞いを解析することで得られた数理モデルを情報通信分野に用いることで、環境適応力を有する通信制御手法へとつながることが期待されている。生物の振る舞いを知るためには生物の生態調査が必須であるが、中にはその発見が非常に困難な種もいる。本研究はニホンアマガエルの合唱行動に着目しており、①発生個体の位置推定、②発生情報を元にした合唱モデルの構築、③無線ネットワーク通信への応用、の３つの取り組みを行っている。カエルの合唱モデルに関して、従来短い周期では逆相同期を行うことが知られていたが、より長い周期に着目すると、群れ全体が合唱する状態と、鳴かずにいる状態が交互に現れる。さらにカエルには、メスに対する魅力の高い個体のそばで鳴かずに留まり、メスの横取りを狙うサテライトと呼ばれる行動が見られる。このような行動の数理モデル化を行い、カエルの行動の再現性を確認した。また、このモデルをLoRaネットワークにおけるカバレッジ制御へ応用することで、自律分散的にカバレッジ要求を満たしつつ、ネットワーク寿命の延長を実現できることを示した。
[関連発表論文]
- Daichi Kominami and Masayuki Murata, “Energy-Efficient Self-Organized Coverage Control in LoRaWAN Inspired by Satellite Behavior of Japanese Tree Frogs,” submitted for publication, March 2024.
1.2. 生物の進化適応性に基づく情報ネットワークアーキテクチャに関する研究
1.2.1. 生物の進化適応性を有するCore-Periphery構造に着想を得たネットワーク仮想化システムの設計技術に関する研究
進化適応性を有する情報ネットワークの構築に向け、生物システムなどの自己組織的に動作するシステムにおいて外的要因の急激な変化に対して安定的に機能提供可能であることを説明するBow-Tie構造、Core-Periphery構造に着目した研究を進めている。Bow-Tie構造、Core-Periphery構造では、システム全体を、安定的かつ効率的に動作するCoreと外的要因の変化に応じて動作形態を変えるPeripheryの二つの要素で捉える。
本研究では、Core/Periphery構造の適用例として、ネットワーク型の複合現実サービスを設計、実装した。様々な種類のデバイスや、ユーザやデバイスが配置されている実環境に合わせて、ユーザの要求に対応するためにはどのような機能を開発すべきかを検討した。コア/ペリフェリー構造の柔軟性を活かすために、ユーザの要求や環境が変化しても振る舞いが変わらない機能をコア機能とし、ユーザの要求や環境が変化した場合に挙動が変わるものをペリフェリー機能とした。実験の結果、サービス応答時間の増加を31ms程度に抑制しながら、実装コストを削減できることが明らかとなった。この結果から、コア/ペリフェリー構造を利用することで、MEC環境でのサービス機能の適切な分割や機能配置を、サービスの応答性のペナルティを少なく抑えつつ、低コストで実現できることがわかった。さらに、遠隔ロボット間の情報共有に要するオーバーヘッドが削減されることも明らかになった。
また、サービス機能ネットワークの設計時に環境変動を想定するだけでなく、将来にわたる新たな環境変化に対応するためにネットワークの構造を進化させ続けることが求められている。そこで、コア/ペリフェリー構造に基づくサービス機能ネットワークにおいて、進化適応性を有するサービス機能ネットワーク構築手法を考案した。環境変動に対応するためには、サービス機能間のインタフェースを追加したり、新しいサービス機能を開発したりすることが必要である。本手法では、コア機能とペリフェリー機能を適切な規模に保つことで、サービス機能ネットワークの構造を低コストで進化させる。シミュレーションの結果、サービス機能ネットワークの構造を低コストで進化させ続けることができ、高いサービス収容率を維持できることが明らかになった。
[関連発表論文]
- Shiori Takagi, Shin’ichi Arakawa, and Masayuki Murata, “Design, implementation and evaluation of a network-oriented service with environmental adaptability based on core/periphery structure,” Computing, vol. 105, no. 12, pp. 2773–2792, August 2023.
- Shiori Takagi, Shin’ichi Arakawa, and Masayuki Murata, “Evolvable design of network-oriented services based on a core/periphery structure,” Scientific Report, vol. 13, no. 11644, July 2023.
1.2.2. 生物進化における多様性に着目した仮想ネットワーク制御手法
インターネットや移動体通信システムは、経済活動、社会活動、日常生活の基盤として不可欠なものとなっている。多種多様なサービスがこれらネットワークの上で稼働しており、ネットワークにおいては様々な環境変動が異なる時間粒度で発生する。我々は、環境適応性を有するネットワーク制御を実現するために、生物が進化の過程において環境に適応していく能力をネットワークに与える取り組みを行った。生物の進化の仕組みに倣った進化的アルゴリズムとして、品質多様性（QD）アルゴリズムに着目して研究に取り組んでいる。
QDアルゴリズムは進化における表現型多様性を維持するように設計されており、ネットワークにおける多目的・組み合わせ最適化問題に適用することで、環境の変動に対する適応能力を備えることが可能であることを検証した。具体的には、QDアルゴリズムの一つであるMapElitesを用いたネットワークスライシング（NSE）制御手法の提案を行い、様々なネットワークスライスの要求が連続的に到着する環境において、既存ヒューリスティックと比較してNSE割り当ての受容率向上を示した。
[関連発表論文]
- Amato Otsuki, Daichi Kominami, Tatsuya Otoshi, Hideyuki Shimonishi and Masayuki Murata, “Adaptive network slicing control method for unpredictable network variations using quality-diversity algorithms,” in Proceedings of IEEE Consumer Communications & Networking Conference (2023 IEEE CCNC), January 2024.
- 大月天渡, 小南大智, 大歳達也, 下西英之, 村田正幸, “品質多様性アルゴリズムを用いた 5G ネットワークにおける動的ネットワークスライシング制御手法の提案,” 電子情報通信学会 ネットワークシステム研究会, March 2024.
- 小南 大智，大月 天渡，下西 英之，村田 正幸, “多様性を維持する進化的アルゴリズムを用いたネットワークスライシング手法,” 大阪大学先導的学際研究機構 DX 社会研究部門シンポジウム～6G 社会の実現に向けた革新的技術開発～（ポスター発表）, January 2024.
- Amato Otsuki, “Dynamic network slicing control method for beyond 5G mobile network using quality-diversity algorithms,” Master’s thesis, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, February 2024.
1.2.3. 遺伝子制御ネットワークを用いた分散型映像分析システムの省電力制御に関する研究
生物が環境に適応する能力として、遺伝子制御ネットワーク（gene regulatory network; GRN）に着目した研究に取り組んでいる。遺伝子制御ネットワークの特徴として、進化の過程で、広い遺伝型空間から狭い表現型空間へのマッピングにおける遺伝子間の相互作用において、特定の表現型を発現しやすくなる、つまりある種の記憶が発生することが挙げられる。また、少ない遺伝型の変異によって、表現型に大きな変化が生じる特性も挙げられる。本研究では、遺伝子制御ネットワークを用いて遺伝的アルゴリズムを拡張することで、環境変動後に即座に適合度の高い解を提供可能なアルゴリズムを提案した。具体的には、分散型映像分析システムを対象とした電力の最小化問題に、提案アルゴリズムを適用することで、既知の環境変化に加え、未知の環境変化の発生時においても即座な有効解の導出が実現できることを示した。
[関連発表論文]
- Seishiro Inoue, Masaaki Yamauchi, Daichi Kominami, Hideyuki Shimonishi and Masayuki Murata, “Genetic algorithm with gene regulatory networks based optimization method for distributed video analysis system,” in Proceedings of 27th Conference on Innovation in Clouds, Internet and Networks (ICIN 2024), March 2024.
- 井上 誠志郎, 山内 雅明, 小南 大智, 下西 英之, 村田 正幸, “生物の遺伝子制御機構に基づくネットワーク帯域幅の変動に適応可能な分散型映像分析システム消費電力最適化方式,” 電子情報通信学会情報ネットワーク研究会, February 2024.
- 井上 誠志郎, 山内 雅明, 小南 大智, 下西 英之, 村田 正幸, “遺伝子制御ネットワークを用いた分散型映像分析システムの消費電力最適化方式,” 電子情報通信学会 技術研究報告 (NS2023-64), vol. 123, no. 177, pp. 71–76, September 2023.
- Seishiro Inoue, “Adaptability evaluation of distributed video analysis system in dynamic environments based on gene regulatory networks,” Master’s thesis, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, February 2024.