本研究テーマでは，近年のインターネットの飛躍的な発展に伴って顕著になりつつある諸問題を，生物学の研究 において得られた知見に基づいて解決するとともに，ネットワーク分野における新たなブレークスルーを生み出 すことを目的としている．特に，将来の情報ネットワークアーキテクチャに重要になると考えられる特性として 拡張性，移動性，多様性の3つのキーワードを掲げ，それらの特性を持つネットワークに適した制御技術を対象と して研究開発を進めている．
［参考文献］
本研究課題の目標は，生物に学ぶネットワーク制御を新しく発展しつつあるネットワークに適用し，ネットワー ク制御技術を確立することである．すなわち，生物システムのロバスト性，適応性，自律性に学びつつ，従来の ネットワーク研究の単なる延長ではない新たな自己組織型ネットワーク制御の実現を目指している．
生物界の挙動を情報システムに持ち込んだ例としては，過去にも遺伝子アルゴリズム (Genetic Al-gorithm) や ACO (Ant Colony Optimization) などがあったが，これらは遺伝子をモデル化したり，アリの生態を模すことに よって最適化問題を扱おうとするものであり，本研究テーマの目標とは根本的に異なるものである．特に，本研 究テーマにおいては，生物の様態や挙動を数理モデルとして扱われているものをネットワーク制御に持ち込んで いる．これがないと，現象や制御の説明を生物に例えて説明するだけの単なるアナロジーに過ぎないものになる． 数理モデルを扱うことにより，その安定性やパラメータ感度に関する数学的な議論も可能となる．すなわち，こ こで扱う研究課題は，単に生物学分野に限らず，生物学分野と情報ネットワーク学分野の共通の土台としての応 用数学や統計物理学などの学術分野における過去の知見も活用しつつ，真の先端科学技術の融合を実現するもの である．
自己組織型制御は，一般に以下の性質を持つものとして定義される．
特に，センサーネットワークにおいては，ノード数，適切なクラスタ数，それらの位置などはあらかじめ知るこ とができないため，自律的に発見する必要がある．そのために本研究課題で示した解決策は，必須技術であると いえる．さらに，センサーネットワークを含めた無線環境においては，環境変動が激しく，数学モデルによる予 測が不可能であるといっても過言ではない．従来，例えば，受信電力強度は距離の自乗に反比例することが知ら れており，また，ビット誤りの発生モデルとしてギルバートモデルがよく用いられる．また，フェージングやマ ルチパスの数学モデルの提案なども古くから行われている．しかし，これらの多くでは，ある一定の環境（会議 室，屋上，広場など）を想定した上でパラメータ同定が行われる．逆に言えば，環境が異なればパラメータが異 なってしまい，実用に耐え得るものとは言い難い．また，モデル自体，長時間にわたる，すなわち統計的に意味 のある時間オーダーで検証が行われているものであり，ネットワーク制御のように小さい時間オーダーでの動作 を前提とする環境では到底用いられるものではない．すなわち，本研究のテーマの成果により，ネットワークノー ドが環境に適応することを前提とし，さらに環境変動にも柔軟に対応できるような制御をあらかじめ組み込んで おくことの重要性が示されつつある．
以上，本テーマの研究成果は，基本的には自己組織型制御に基づいてロバスト性を確保し，さらには間接的なインタラクションによって全体の制御を実現したり，環境を介した通信によって全体の制御を実現するものであるが（「群行動によるインテリジェンス」），これは複雑適応系で議論されるところの「要素の寄せ集めではなく，自己組織化によってパーツの集合体以上の振る舞い」の実現そのものであり，それがわれわれが複雑適応系に着目している理由である．
本研究課題における目的は，アドホックモバイル環境を含めた現状のインターネットの各層における制御やプロ トコルを今後どのように変革していけばよいのかという根源的な問いに対する解答を得ることである．ネットワー クにおける重要な概念の一つに階層化がある．これは複雑になるネットワークシステムの機能を階層化して分割 することで，それぞれの階層における機能を明確化・単純化することにあった．その利点は大きい．これまでの ネットワーク設計は，一言で言えば「現状および近未来の技術水準に基づくサービス品質の最適化」にある．階 層化することによって，全体のネットワークシステムを最適化するのではなく，ある階層に着目し，下位層およ び上位層を抽象化することによって，システムの最適化をより簡単な問題として扱えるようになる．その結果， ある階層のプロトコル制御を最適化できれば，最終的に全体の制御が最適化できるようになることが期待できる． しかし，それ故に，下位層は安定した振る舞いをすることを仮定することになり，また，上位層についてはそこ で規定されるトラヒック特性や要求品質を既知とし，対象とする階層への入力として最適化問題を解くことにな る．
一方，本研究テーマで目指す自己組織型制御においては，上下の階層間のインタラクションが重要となる．例え ば，下位層の時間的な変動が，上位層に影響を与える動的システムとして捉える必要がある．すなわち，階層間 のインタラクション（縦のインタラクション）を設計自体に取り込んでいく必要がある．最近，QoSを保証しな いIPネットワークにおいて，アプリケーションの求める通信品質，機能を提供するためのアプリケーション層サー ビス（オーバーレイネットワーク）が最近注目を集めているが，これらのオーバーレイネットワークがTCP/IPを 使う場合を考えると，複数のオーバーレイネットワークがTCP/IP資源を競合して使うことになる（横のインタラ クション）．資源の有効利用を考えた場合，従来は，オーバーレイネットワーク同士が協調する機構を導入する のが通例であり，半ば常識であった．しかし，それぞれが適応型，自律分散型制御を行うだけで資源の有効利用 が図れるのであれば，協調型制御を導入する必要はなくなる．また，それぞれのオーバーレイネットワークが環 境適応型型制御を行う場合にインタラクションがどのように作用するか，積極的な協調制御を行う必要があるの か，などを明らかにしなければならない．
これまで，ネットワークは，人と人をつなぐ電話網，人とコンピュータ，コンピュータとコンピュータをつなぐ インターネットとして発展を遂げてきた．今後，情報環境情報ネットワークを実現するためには，小型コンピュー タチップを搭載するセンサー群などを多数接続し，地球規模の環境情報を取得し，処理を施した後にそれらの情 報を人に提示したり，さらには人を介することなくコンピュータ群が環境に対して制御を行う機構が重要となる． すなわち，電話網におけるCommunication，インターネットにおけるComputing & CommunicationにControlが加 わったもの（C3アーキテクチャ）と考えることができる．最初に示した拡張性，移動性，多様性の3つの性質は， アンビエント環境情報ネットワークではより重要なキーワードになると考えられ，本稿で述べた生物学に基づく 自己組織型のネットワーク制御はなくてはならないものになると考えられる．問題は，このような制御を今後設 計していく際の根本的な設計原理として何を考えるかである．そのために我々は，ネットワークを複雑適応系と して捉えることが重要であると考えている．
これまでロバスト性や安定性を有するシステムを特徴付けるものとして以下が挙げられている．これはネットワー クを複雑系として捉えられることを意味している．
IPは分散型制御であるとよく言われるが，例えば経路制御はネットワーク全体のトポロジーイメージを同 じものとしてすべてのルータが持つことが要求される．すなわち，実態は分散型集中制御とも呼ぶべきも のであり，複雑適応系で言われるところの分散型制御には程遠いものである．その結果，例えば，あるルー タの故障がネットワーク全体に悪影響を及ぼすことが実際に起こりうる．それを避けるためにフラッディ ング制御が行われており，それがスケーラビリティを阻害する一因になっている．
再びIPの経路制御を例にとると，パケットフォワーディングはルーティングテーブルのルックアップによっ て単純化されているが，ルーティングテーブルの設定のために経路を決定するための計算をすべてのルー タがそれぞれ独自に行い，他のルータも同様に正しく計算し，動作することを前提にしている．すなわち， 別の言い方をすれば，IPの経路制御は協調型制御になっていて本研究テーマの目指す自己組織型制御とは 異質のものである．
経路制御は基本的には隣接ルータ同士の通信により実現されているが，上述のように故障が発生した場合 にはフラッディングが行われる．近いもの同士の明示的な通信をも排したものが，先に述べたStigmergyに 基づく制御である．ただし，この場合，安定するまでに要する時間が大きいこともすでに確認しており， その点も考慮したシステムの実現は今後の課題である．
しかし，それらの結果得られる創発性は，環境の変化や予期しない事態にも高度に適応性を持つ．例えば 「群知能」はまさしくこの点を目指すものであるといえる．
一方，複雑適応系と密接に関連するものとして，近年脚光を浴びているのがべき則である．特に，ノードにおけ るリンクの接続数が$k$になる確率がk- で与えられるようなトポロジーを有するネットワークに関する研究が盛 んに行われており，べき則は遺伝子代謝ネットワーク，神経回路網，送電網，知人関係，論文引用関係，WWWの リンク数，P2P接続関係，インターネットのルータ接続関係など人文科学，社会科学，自然科学を問わず多くの 研究分野において「発見」されている．最近はなぜべき乗則になるのかについての究明も行われている．一般に は，自己組織化 (Self-organization)，動的進化 (Dynamical evolution)，多数の相互干渉 (Many interacting units)などで説明されており，べき則を再現するトポロジー生成モデルとして，Barabasi-Albert (BA) モデル などが有名である．そこでは，選択的接続 (Preferential Attachment)，成長するネットワーク (Incremental Growth)を核とし，ノードをリンクに加える時に接続数による重みを考慮している．情報ネットワーク分野にお いては，BAモデルは例えば，P2Pネットワークのトポロジーがべき乗則に従うことをうまく説明できているよう に見える．
しかし，べき乗則だけでトポロジーが決まるわけではもちろんない．情報通信ネットワークが他のネットワーク と異なる点として，(1) ネットワーク設計者が介在すること，(2) ノードとその処理能力には相関関係があるこ と，(3) 耐故障性には経路制御も介在すること，(4) ネットワークではフロー制御が存在すること，などが挙げ られる．すなわち，インターネットトポロジーの場合には，地理的関係，回線やルータのコスト，人為的な要素 （設計）なども考慮する必要がある．あるいは，それらの要素も考慮した上でやはりトポロジーがべき則に従う とすれば，それを説明する普遍的な理由を考えていく必要がある．すなわち，複雑適応系に現れるべき則が単な る現象としての結果なのか，必然的に現れるものなのか，がここでの問いである．重要な点は，インターネット は他の複雑系と異なり，制御可能であるという点である．すなわち，インターネット自体が複雑系に関する巨大 な実験場と見ることもでき，本研究テーマで得られた知見を他の複雑系に関する研究にフィードバックすること も将来的には可能であると考えている．