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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-09-08 14:20 遺伝子制御ネットワークを用いた分散型映像分析システムの消費電力最適化方式 ○井上誠志郎・山内雅明・小南大智・下西英之・村田正幸（阪大）  NS2023-64 |
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| 抄録 | （和） | 現実世界と仮想世界を高度に統合するデジタルツインの構築において、現実世界の現在の状況を正確に認知する必要がある。 そのために現実世界から得られる大量の映像データをリアルタイムに分析する必要がある。 このときネットワークを流れる大量の映像データによるトラヒック量の増大とそれに伴う消費電力の増大が課題の一つである。 これに対してエッジサーバを用いた分散型の映像分析システムの利用が検討されているが、その際ネットワークの状態やアプリケーションの要求に応じて、動的に処理の分散割合などを決定する必要がある。 我々の研究グループでは、分散型映像分析システムの動的制御の最適化問題を定式化し、遺伝的アルゴリズムを用いて消費電力を最適化する方式を提案している。 本稿では、遺伝子制御ネットワークを遺伝的アルゴリズムに適用することで、遺伝子制御ネットワークの表現型の発現の偏りによって生まれる連想記憶の特性により、即座に過去に経験した最適解を選択できることを確認し、システム全体の消費電力が継続的かつ安定的に削減されることを明らかにする。 |
| （英） | A digital twin highly integrates real and virtual worlds. To construct it, we must accurately perceive the current state of the real world. Thus, we need to analyze a lot of video data obtained from the real world in real-time. However, a lot of network traffic of the data increases power consumption. An approach for this problem is a distributed video analysis system using edge servers. The system requires dynamic control considering network congestion, application requirements, etc. Our research group formulated the dynamic control as an optimization problem and solved it using genetic algorithms to reduce power consumption. In this paper, we applied gene regulatory networks to the genetic algorithms. The phenotypic bias of the gene regulatory networks allows for quick recall of specific phenotypes, i.e., optimal solution. We demonstrated the gene regulatory networks select the optimal solution experienced in the past quickly; our method could reduce the power consumption continuously and stably. |
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| キーワード | （和） | デジタルツイン / 適応進化 / 最適化問題 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝子制御ネットワーク / / / |
| （英） | Digital twin / adaptive evolution / optimization problem / genetic algorithm / gene regulatory network / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 177, NS2023-64, pp. 71-76, 2023年9月. | |
| 資料番号 | NS2023-64 | |
| 発行日 | 2023-08-31 (NS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NS2023-64 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS IN CS NV |
| 開催期間 | 2023-09-07 - 2023-09-08 |
| 開催地（和） | 東北大学 電気通信研究所 |
| 開催地（英） | Tohoku University |
| テーマ（和） | セッション管理(SIP・IMS)，相互接続技術/標準化，次世代・新世代・将来ネットワーク，クラウド/データセンタネットワーク，SDN(OpenFlow等)・NFV，IPv6，機械学習のネットワーク適用，一般 |
| テーマ（英） | Session management (SIP/IMS), Interoperability/Standardization, NGN/NwGN/Future networks, Cloud/Data center networks, SDN (OpenFlow, etc.)/NFV, IPv6, Machine learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2023-09-NS-IN-CS-NV |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 遺伝子制御ネットワークを用いた分散型映像分析システムの消費電力最適化方式 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Power Consumption Optimization Method for Distributed Video Analysis System by Artificial Gene Regulatory Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | デジタルツイン / Digital twin |
| キーワード(2)（和/英） | 適応進化 / adaptive evolution |
| キーワード(3)（和/英） | 最適化問題 / optimization problem |
| キーワード(4)（和/英） | 遺伝的アルゴリズム / genetic algorithm |
| キーワード(5)（和/英） | 遺伝子制御ネットワーク / gene regulatory network |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井上 誠志郎 / Seishiro Inoue / イノウエ セイシロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山内 雅明 / Masaaki Yamauchi / ヤマウチ マサアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小南 大智 / Daichi Kominami / コミナミ ダイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 下西 英之 / Hideyuki Shimonishi / シモニシ ヒデユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村田 正幸 / Masayuki Murata / ムラタ マサユキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-09-08 14:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2023-64 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.177 |
| ページ範囲 | pp.71-76 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-08-31 (NS) |
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