大規模システム管理研究室

応用確率論や理論アルゴリズム、ゲーム理論やメカニズム・デザインといった情報科学の知見を駆使して、ビッグデータを高度に活用する超大規模なデータセンターやネットワークシステムのデザイン、さらにはシステム上で提供されるサービスの設計や、ビットコインに代表される分散型仮想通貨エコシステムに関する研究を行います。

仮想通貨の基盤技術であるブロック・チェーンには、分散性・安全性・拡張性の三要素を同時に満たすことができないトリレンマ関係が存在し、そのため不特定多数の参加ノードからなる分散システム上で、高度なセキュリティを保証しかつ高速なトランザクション承認を提供するブロック・チェーンの実現が不可能と言われています。本研究テーマでは、ブロック・チェーンのトリレンマを克服するための方法論を情報学横断的に探求することを目指しています。具体的には、(1) 脆弱なセキュリティの原因となるチェーン分岐現象を数理的に解明し、(2) 情報量が圧縮されかつ高速演算可能な先進的データ構造をブロック構造やチェーン・トポロジー構造に適用し、加えて(3) ブロックの高速ブロードキャスト配信を可能とするP2Pネットワーキング技術を創出し、それらの要素技術を効果的かつ有機的に統合・融合させることで、極めて汎用性の高い超スケーラブル・ブロック・チェーン技術の創出を目指しています。

大規模な自然災害や人的災害の発生は無視できないものであり、大規模災害の発生を前提としたライフライン設計が求められます。本研究では、人流・物流・情報流の観点から災害ライフラインを設計することで、防災ナッジを活用した群衆避難誘導を確立します。平常時には、ゲーム理論・数理最適化・機械学習などを駆使して物流と収容環境を考慮した避難所割当を実現するとともに、大規模災害に対して冗長性・強靭性を備えた情報通信基盤の創出を目指します。一方で、非常時には、モバイル端末やセンサネットワークを利用して、避難誘導と被災情報の収集と拡散を自動化し、防災ナッジを活用した群衆避難誘導方式の実現を目指します。防災ナッジにより、個々の利己的な避難行動の結果を全体最適となるような群衆行動に誘導します。

現在様々なモノがネットワークを介して接続しています。特に、現在普及が想定される生成AIや自動運転などを安全かつ継続的に運用するためには、ネットワーク上を流れるトラヒックを適切に処理しなければなりません。近年注目を集めているネットワークのソフトウェア化とプログラマブル化は、機械学習やAIなどの情報科学との融合を加速化し、インテリジェントなトラヒック処理を可能にします。高スループットでの動作を想定したコアネットワーク上では、専用機器上にAIを搭載することで、高度なネットワーク推論を可能にしているが、導入コストと運用コストの観点から、エッジ環境への導入には懸念が残されています。本研究では、エッジ環境で省電力かつ高度なトラヒック処理を実現するために、汎用機器上に安価に導入可能なSmartNICやeXpress Data Path (XDP) 上で、AIを活用したネットワーク推論メカニズムの創出を目指しています。

近年のAI技術の発展と普及には目覚ましいものがあります。しかし、様々な問題点も明らかになってきました。AIは良い解を見つけてくれるが、それがなぜ良いのかわからないという信頼性の問題や、AIが特定の属性の人に不利益な判断をしてしまうという公平性の問題などがあります。しかしこれらの問題を解決するには、膨大かつ複雑な探索空間を効率よく処理する必要があります。そこで本研究では、最新のアルゴリズム技術を用いることで、真に社会の要請に応えるAIの実現を目指しています。具体的には、ゼロサプレス型二分決定グラフ（ZDD）などの圧縮データ構造を用いた高速なアルゴリズムを研究しています。実社会の問題への応用として、ネットワーク信頼性評価、公平な避難所割当や選挙区割、多様な解の列挙といった問題に取り組んでいます。