研究

1_bio

近年、生物の優れた機能や行動などに注目したバイオミメティクスに関する研究が多くなされています。 服や犬の毛に絡まっていた植物の構造からヒントを得て考えられたマジックテープや、衝撃に強い蜂の巣の形がサッカーゴールの網に使われたりなど身の回りにも生物から学んだものが多くあります。 情報通信分野においても、生物の振る舞いをネットワーク制御に応用した研究が数多くみられます。 現在、ネットワークの大規模化・複雑化が進んでいるため、ネットワーク全体の状況を把握し、適切な制御を行うことが困難になっています。 そこで鳥や魚の群れなどでみられる、群知能に着目しています。 群知能とは、個体の自律的な動作から生じる協調的な社会的行動であり、応用することで分散的・適応的なネットワーク制御が可能になると考えています。

村田研究室では生物同士のコミュニケーションに着目しています。具体的にはニホンアマガエルにみられる音声を用いたコミュニケーションを応用しようと考えており、 現在は数理モデル化を行うための音声コミュニケーションの解析を行っています。鳴き声から音源であるカエルの位置推定を行っており、 隠岐の島などのカエルが生息している実環境での実験も行っています。 村田研究室では生物同士のコミュニケーションに着目しています。具体的にはニホンアマガエルにみられる音声を用いたコミュニケーションを応用しようと考えており、 現在は数理モデル化を行うための音声コミュニケーションの解析を行っています。鳴き声から音源であるカエルの位置推定を行っており、 隠岐の島などのカエルが生息している実環境での実験も行っています。 筑波大学の合原先生との共同研究の成果である、カエルの合唱法則の研究と通信システムへの応用についての論文は、朝日新聞日経新聞読売新聞ITMedia NEWSTBSラジオなど様々なメディアで紹介されました。

また、多種多様なデバイスやセンサーから構成されるIoT (Internet of Things) ネットワークと 多数の個体から構成される生物の群れとの親和性に着目し、 鳥や魚の群れなどで見られる群知能の仕組みをネットワーク制御へ応用すことで、 生物の持つ拡張性や耐故障性、環境変動への適応性をネットワーク制御へ取り入れる研究にも取り組んでいます。 特に本研究では、リーダーを有する生物の群れの仕組みを応用し、 リーダーとなるノードがネットワーク全体を制御目標へ牽引することで、 より速く制御目標を達成するネットワーク制御についてシミュレーションを用いて研究しています。

2_brain

皆さんは人の脳が非常に良くできていることをご存知ですか? 人の脳のたった1秒の活動を再現するために、スーパーコンピュータ「京」を用いても計算に 40 分かかるという報告があるように、実は脳はとても複雑な処理を行っています。さらに、この複雑な処理をスーパーコンピュータより遥かに省エネルギーで実現しています。人の脳は神経細胞 (ニューロン) の繋がりでできており、構成されるネットワークは高い通信効率や頑健性を有すると期待されています。我々は、この脳ネットワークの特徴を、通信端末の繋がりで構成される情報ネットワークの構築に生かすことができると考えています。脳ネットワークの特徴を備えたネットワーク構造を構築する手法を提案することによって、コンピューティング資源の利用を効率化させたり、遅延時間や通信帯域、耐故障性といったネットワーク性能を向上させることを目指しています。

また、脳ネットワークだけではなく、人の脳の認知に着目した研究も行っています。人は、曖昧で不確かな情報から、状況に応じて最も確からしい意思決定を行うことができます。実際にこの認知のしくみを取り入れた研究の一例として、人の優れた認知機能を備えた動画プレーヤーが、通信状況に応じて適切な画質選択を自動で行うことによって、視聴者に対して体感品質の高いサービスを提供することを目的とした研究があります。 村田研究室ではこのように脳科学の知見を情報ネットワーク分野に生かす研究を行っています。

3_mr-edgecomputing

近年、ARやVRが流行っていますが、皆さんはMRという技術について聞いたことがありますか? MR は現実世界に仮想世界を重ねて新しい世界を表現する技術で、ユーザに臨場感のある体験を提供することができます。現状、MRを用いたサービスにはオフラインのものが多いですが、今後はネットワークに接続するものが数多く登場すると考えられます。MRような高画質かつリアルタイム性の要求されるサービスの増加が想定されるため、移動通信の次世代規格である5Gは「多接続」「高速・大容量」「低遅延」が特徴となります。これを可能にする技術の一つがエッジコンピューティングです。エッジコンピューティングは、クラウドコンピューティングに加わる形で導入が期待されている新たな情報処理形態です。エッジコンピューティングでは、携帯電話基地局などのユーザに近い場所にエッジサーバと呼ばれる新たな処理拠点を設け、そこで一部の処理を行います。それにより、従来型のクラウドコンピューティングで問題となる地理的要因により発生する遅延や負荷の集中を低減することができます。

村田研究室では、MRを利用した買い物体験サービスを実装しています。ネットワークに接続する MR アプリケーションの例として、MR ヘッドセットを装着したユーザが、遠隔地のショッピングモールに設置したロボットと映像のストリーミングやジェスチャーにより連携することで、実店舗に足を運ぶことなくショッピングモールでの買い物を体験できるサービスを実現することを目指しています。このようなサービスでは、ロボット視点での映像をリアルタイムで処理する必要があります。そこで、エッジコンピューティングを用いてアプリケーションの応答性を高め、ユーザの体感品質を向上させることを考えています。



4_security

近年、インターネットに接続する機器の増加や、ネットワークサービスの多様化が進んでいます。インターネットに接続した監視カメラや家電などはIoT機器と呼ばれ、カメラ映像や機器操作内容といったプライベートな情報を、ネットワークを介して送信します。また、仮想通貨やオンラインショッピングといった新たなネットワークサービスは、金銭や個人情報といった重要な情報を、ネットワーク上でやりとりします。このように、ネットワークでやりとりされる情報の重要性が増すにつれて、ネットワークセキュリティの重要性がさらに高まっています。例えば、IoT機器に対して、ネットワークを経由して不正にパケットを送信するようなサイバー攻撃によって、機器が不正に操作されることが考えられます。また、悪性なウェブサイトを介してマルウェアに感染させるサイバー攻撃によって、金銭トラブルや個人情報の流出といった被害が発生します。このようなサイバー攻撃の被害は現実にも発生しており、サイバー空間におけるセキュリティの保護は喫緊の課題となっています。

村田研究室では、機械学習を用いることで、このような異常な通信をネットワーク上で検知・遮断する手法を研究しています。例えば、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、過去の悪性な通信を畳み込み、その空間の特徴を捉えることで、誤検知を避けつつも未知の脅威を検知することを目指します。また、ブロックチェーン技術を用い、IoTのセキュアな通信を実現するプラットフォームの研究も進めています。

5_traffic-engineering

ネットワークを流れる通信量は、時間によって大きく変動します。このような変化の大きい通信を収容するため、光通信技術やネットワーク仮想化技術を活用した研究が進められています。具体的には、通信量の変動に追随して、光パスを構築することにより、ネットワーク構造の再構成を行う手法や、ネットワーク仮想化技術を用いて、資源の割当やネットワーク機能の配置を変更する手法などの検討が進められています。 従来、このような動的なネットワーク制御に関する研究は、現在の通信状況を正確に把握できることや、将来の通信状況の予測の精度が良いことを前提として進められてきました。しかしながら、通信状況は急激に変化することもあり、将来の状況を正確に予測することは困難です。さらに、大規模なネットワークにおいては、通信状況の把握のためには、多数の地点において通信量を観測し、観測結果の収集・解析が必要となるため、短い周期での情報収集・解析は難しく、現在の通信状況についても、正確な把握は困難です。

このような問題に対して、村田研究室では、不正確・不完全な情報しか得られない場合であっても、将来のネットワーク状況を予測し、それに基づいたネットワーク制御を行う手法の開発に取り組んでいます。特に、各時刻に得られる情報が不正確・不完全であっても、即時に意思決定を行う脳の仕組みに基づいた手法を検討しています。

6_virtualization

「仮想化」という言葉を聞いたことがありますか? 知らない人も多いとは思いますが、仮想マシンと聞けばピンとくるのではないでしょうか。仮想マシンは、ソフトウェア化されたコンピュータを、物理的なコンピュータ上で動作させるものです。 仮想化とは、機能をソフトウェア化することであるとも言えます。近年、ネットワーク業界では、ネットワークを仮想化する動きが活発になっています。皆さんはインターネットを利用していると思いますが、その中でどのような処理が行われているかご存知ですか?皆さんが送信したデータは、ルータと呼ばれる機器で経路決定され、目的地に到着します。 また、データが通る経路上には、不正なデータを排除するファイアウォールやウイルスを検知するアンチウィルスなどのネットワーク機能を実行する機器が設置されており、 データはそれらの機器を通過して様々な処理を受けています。ネットワーク仮想化では、経路決定の機能とネットワーク機能をソフトウェア化します。 経路決定機能の仮想化をSDN(Software Defined Networking)、ネットワーク機能の仮想化をNFV(Network Function Virtualization)と呼びます。 さらに、もう1つ重要な要素があります。それはコントローラです。コントローラは、ソフトウェア化された経路決定機能やネットワーク機能を一元管理します。 ネットワーク仮想化およびSDN/NFVの技術開発が世界的に進んでおり、コントローラを用いてネットワークを状況に応じて動的かつ柔軟に制御することが可能となってきています。

我々は、ネットワーク仮想化技術のうち、特にコントローラでの制御アルゴリズムの考案に焦点を置き、日々研究を進めています。生物の“ゆらぎ”原理に着想を得た仮想ネットワークの制御や、ポテンシャル場を用いたネットワーク基盤の制御手法 (上図) などを検討しており、通信トラヒック変動や機器故障などの環境変動に追随できるネットワークの創出を目指しています。

7_icn

具体的に、ICNの主要機能とメリットについては、皆さんがご存知のようにインターネットはIPアドレスを使って通信しています。しかし実際にインターネットを使う場合にIPアドレスを意識することはあるでしょうか? おそらく、ほとんどの人がないかと思います。例えばYouTubeの動画を視聴する場合を考えてもそうですが、我々が興味あるのはYouTubeのサーバの場所(IPアドレス)ではなく、YouTubeが提供している動画(コンテンツ)そのものだからです。

ICN (Information-Centric Networking) はこのような「インターネットの構造と実際の利用形態の乖離」を解消する新世代ネットワークアーキテクチャであり、急増するコンテンツを効率よく扱うために考案されました。そのためICNは「コンテンツ指向」という考え方を据えており、経路情報としてIPアドレスではなくコンテンツの名前を使います。つまりICNで、YouTube の動画を見るために「www.youtube.com を DNS で解決して IPアドレスを取得してYouTubeにアクセスして 動画のIDを渡して...」というような複雑な過程を辿らなくても、例えば「youtube/sport.mp4」を名前とするコンテンツ要求をインターネットに投げるだけで、目的の動画をシンプルに取得することが可能となるのです。

さらに、ICNではコンテンツ名を用いることで多くの利点を自然に実現しています。そもそも経路情報にIPアドレスを用いた仕組みでは、基本的にはルータは通信内容を知ることができません。というのも、IPアドレスを見てもそのパケットがどんなコンテンツか分からないからです。 しかしながら 経路情報としてコンテンツ名を利用するICNでは、コンテンツ名を見るだけでコンテンツの内容を知ることができます。さらに同じコンテンツ名が再び要求されれば、それは同じコンテンツであると見なすことができます。そのため、例えばルータでコンテンツをキャッシュしておき、同じコンテンツ名の要求を受け取った時にそのキャッシュを返送することで、通信の効率化が可能となるのです。これはあくまで一例であり、他にもマルチキャスト機能やモビリティ、セキュリティの高さなど、多くの利点があります。村田研究室では、ICN実現に向けた課題解決を目標とし、ハードウェアアーキテクチャ、ルーティングアーキテクチャおよびドローンを利用した移動ルータ (写真)、ICNを利用した新しいサービス等について取り組んでいます。我々は通信の未来を考え、ICNの実現に向けて日々研究を進めています。

業績

村田研究室の研究内容に関するさらに詳しい情報は研究成果報告書でご覧いただけます。研究成果報告書は、村田研究室が年度別に研究成果をまとめ、業績として公開しているものです。当該年度における研究背景、研究テーマ、論文一覧、研究スタッフを記載しています。

最新版は2017年度研究成果です。ご高覧いただき、忌憚のないご意見をいただければ幸いです。