大規模システム管理研究室

大規模複雑システムの高性能・高信頼・高効率省エネ特性を実現する設計・制御・構成法

教員

  • 教授:笠原 正治

    教授:
    笠原 正治

  • 教授:笹部 昌弘

    准教授:
    笹部 昌弘

  • 助教:川原 純

    助教:
    川原 純

  • 助教:張 元玉

    助教:
    張 元玉

E-mail { kasahara, sasabe, jkawahara, yyzhang }[at] is.naist.jp

研究室概要

情報システムに代表される大規模複雑システムの設計・制御・構成法に向けた数理的手法と情報処理技術を開発し,現実システムへ応用する研究教育に取り組みます.情報科学からサービス・サイエンスに至る知見を駆使して,大規模データセンターやネットワークシステムの高速性,高信頼性,高い省エネルギー特性を実現する要素技術・システム構成法・システム制御法,さらにはシステム上で提供されるサービスの高度化や,システムを用いたビッグデータ処理技術に関する研究を幅広く行い,産業に密接した研究成果の発信を行っていきます.

システム・アナリティクス

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.

分散型仮想通貨エコシステム

図: 分散型仮想通貨エコシステム

機械学習を用いた自律分散協調メカニズム

莫大な数のIoTデバイスや無線端末が限られた無線周波数帯域を効率的に利用するためには,近隣の環境における無線資源の使用状況を推定して無線チャネルを共有する必要があります.このとき,時々刻々と変動する通信環境や通信需要に応じてどの位の数の端末とどの情報をどのくらいの頻度で交換するのか,ということを適宜決定していくことが欠かせません.ここではこの問題を不確実な状態情報に基づく逐次的な意志決定問題として捉え,機械学習や強化学習を応用して,使用周波数帯域や無線端末の通信需要に適応し,かつ端末自身の利得を最大化するグループ形成に向けた環境適応型協調制御技術の研究を行います.

多腕バンディット問題を用いたグループ形成

図: 多腕バンディット問題を用いたグループ形成

人間行動知覚型ネットワーク

人間行動知覚型ネットワークの例としては,災害時の避難誘導システムが挙げられます.避難者の所有するモバイル端末は,通常のナビシステムと同様に避難経路を提示します.一方,避難者は経路上に通行不能箇所を発見した場合,自律的に迂回を試みます.このような経路の提示と避難行動との相互作用を利用することで,通行不能箇所の自動的な発見やそれに基づく適切な避難誘導の実現を目指した研究を行います.

モバイルデバイスを使用した避難誘導システム

図: モバイルデバイスを使用した避難誘導システム

ネットワーク・デザイン

無線アクセス技術の発展により,ヘテロジニアスなネットワーク環境下で莫大な数の通信ノードを収容するネットワーク技術,さらにはクラウド・コンピューティングを連携させたモバイル・アプリケーション開発が注目されています.ここではネットワーク科学やゲーム理論のアプローチを駆使して次世代ネットワーク技術,環境学習型コグニティブ無線技術,さらには莫大な数のセンサノードから得られる環境データを基にした人間指向型モバイル・クラウドサービスに関する研究を行います.

大規模IoTネットワーク

図: 大規模IoTネットワーク

大規模データ処理アルゴリズム

全国規模の道路網や物流ネットワーク,Twitter等の巨大ソーシャルネットワークの解析には膨大な計算が必要です.本研究室では,組合せ最適化の技術を用いたデータ処理アルゴリズム設計,巨大なデータを圧縮状態のまま処理するデータ構造の開発,Hadoop等による数百台規模の並列分散環境でのデータ処理技法等の研究開発を行います.理論だけではなく,当研究室専用の100台規模のクラスタサーバを用いた実験による性能評価も行います.

大規模グラフ処理アルゴリズム

図: 大規模グラフ処理アルゴリズム

100ノードクラスタサーバと避難誘導システム実験

図: 100ノードクラスタサーバと避難誘導システム実験

実験設備

クラウド・コンピューティング実験設備(HP Moonshot System)

外部資金

科研費:基盤研究(B)・基盤研究(C),SCAT研究助成,KDDI財団研究助成

共同研究など

NTT,KDDI,京都大学,大阪大学,北海道大学他と共同研究