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. ニホンアマガエルの合唱行動のモデル化と通信ネットワークへの応用（筑波大学との共同研究）

　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。

　また、Fristonが提唱している脳の情報理論である自由エネルギー原理を用いた、アマガエル個体の行動モデルの構築を行った。Fristonは、生物の知覚、学習、行動を、変分自由エネルギーと呼ばれるコスト関数最小化によってモデル化できると提唱している。複数のアマガエルを対象とすることで、多体系としての発声の安定状態と個体の自由エネルギー間の関係を定量的に示した。

[関連発表論文]

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. 量子遺伝子制御ネットワークを用いたモバイルネットワークスライス埋め込みに関する研究

　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、特に、量子コンピュータで演算可能な量子遺伝子制御ネットワーク（quantum GRN; QGRN）モデルに関する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。

　我々の研究グループでは、遺伝子制御ネットワークの数理モデルを遺伝的アルゴリズムに拡張することで、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ている。一方で、対象とするネットワーク規模の拡大に伴い、遺伝子制御ネットワークの数理モデルの演算にかかる時間が増大する問題が存在していた。本研究では、近年開発が進められている量子コンピュータの将来的な演算時間の短縮を期待し、量子コンピュータで演算可能な量子遺伝子制御ネットワークの数理モデルを用いたアルゴリズムを提案した。具体的には、モバイルネットワークのスライス埋め込み問題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、環境変動に対して即座に有効な解を導出可能であることを確認した。

[関連発表論文]