1. 脳や生体の環境適応性・進化適応性に着想を得たネットワーク化プラットフォームに関する研究

1.1. 生物の環境適応性に基づく自己組織化制御技術の確立に関する研究

1.1.1. 不確実な情報に対する生物の集団的行動選択に基づく無線ネットワーク制御手法

ネットワークの大規模化、複雑化に伴い顕在化した問題を解決するため、生物の仕組みに着想を得た自己組織化の原理が注目を集めている。大規模複雑化がもたらす問題として、各ノードが取得可能な情報が不確実(不完全、曖昧、動的)なものとなる点がある。不確実な情報を用いながらも、ネットワーク全体として一貫した適切な動作を行うことが求められる。本研究では、生物の集団的行動(collective dynamics)の知見に基づくモデルの一つであるeffective leadership modelモデルを応用することで、個々のノードが持つ情報の正確さと、個々のノードが近隣のノードの情報をどの程度信頼するのかを表現する相互作用モデルを構築し、ネットワークシステム全体での意思決定の正確さを向上した。

[関連発表論文]

1.1.2. ニホンアマガエルの合唱行動のモデル化と通信ネットワークへの応用

様々な生物の振る舞いを解析することで得られた数理モデルを情報通信分野に用いることで、環境適応力を有する通信制御手法へとつながることが期待されている。生物の振る舞いを知るためには生物の生態調査が必須であるが、中にはその発見が非常に困難な種もいる。本研究はニホンアマガエルの合唱行動に着目しており、①発生個体の位置推定、②発生情報を元にした合唱モデルの構築、③無線ネットワーク通信への応用、の三点を行っている。位置推定については、カエルの鳴き声を用いることで位置の推定を行う。生物調査の観点では、実環境下での個体の観察も重要であり、我々は既存の位置推定手法を拡張し、精度を落とさずに計算時間を削減する方法を提案し、実装を行った。周囲に障害物のない環境において、単一音源の位置推定実験を行い、5m×15 mの領域内では平均誤差が0.60 m 以下で位置の推定が可能であることを示した。

また、カエルの合唱モデルに関して、従来短い周期では逆相同期を行うことが知られていたが、より長い周期に着目すると、群れ全体が合唱する状態と、鳴かずにいる状態が交互に現れる。さらにカエルには、メスに対する魅力の高い個体のそばで鳴かずに留まり、メスの横取りを狙うサテライトと呼ばれる行動が見られる。この合唱モデルをLPWAネットワークにおけるカバレッジ制御へ応用することで、カバレッジを満たす時間の延長を実現できることを示した。

[関連発表論文]

1.1.3. ポテンシャル場を用いた実世界表現に基づいたSDI仮想化基盤制御手法

SDI (Software Defined Infrastructure) 環境では、物理的リソースであるコンピューティングリソースとネットワークリソースをスライス化して仮想ネットワークを構築し、その仮想ネットワークをサービススライスとしてユーザに提供する。SDI環境を実現する技術として、近年 SDN (Software-Defined Networks) と NFV (Network Function Virtualization) 技術が着目されている。市場導入に向けては、技術標準化が必須であり、現在も進められているところである。しかし、SDI環境の実現に向けたもう1つの課題は、ユーザの需要に応じて仮想ネットワークと物理的なリソースの割り当てを制御することである。特に最近は、センサーデバイスの小型化や低価格化とモバイルデバイスの普及にともない、現実世界の状況をセンシングして分析処理し新たなサービスを提供する実世界センシングが注目されており、ユーザの需要に応じて高速かつ柔軟にネットワークリソースを制御することが望まれる。

本研究では、SDI環境において、実世界変動に対応しリソース制約も考慮したリソース配置を、ポテンシャル場を用いた自己組織的な動作によって実現する動的リソース制御手法を考案し、計算機シミュレーションを用いて有効性を評価した。提案手法では、各エッジルータに発生する潜在的なリソース需要をポテンシャルとして表現する。エッジルータ間でポテンシャル値の情報交換による自己組織化と外部のコントローラを介したリソース競合の調停管理による管理型自己組織化を行い、ポテンシャル場を形成・更新する。エッジルータ上では複数のサービスが展開されるため、外部のコントローラは各サービスのリソース需要や時空間的特性に基づいて競合するリソースの調停を図る。評価では、交通実データを用いてポテンシャル場を形成および更新し、複数のサービス展開によるリソース競合に対する空間的リソース増強が行われることを明らかにした。また、管理型自己組織化による調停により、リソース不足となるエッジルータの割合が32%低減されることを示した。

各サービスの時空間的特性
管理型自己組織に基づくリソース制御
[関連発表論文]

1.1.4. 生化学反応式を用いた空間協調モデルに基づくサービス空間構築手法

Network Function Virtualization (NFV) やマッシュアップWebサービスなどのネットワークシステムにおいては、実行環境の構成要素である汎用サーバ上に複数のサービスや機能を配置し、実行する。その分散配置されたサーバに、どのサービスや機能を配置するか、及び配置された各サービスや機能にどう資源を割り当て実行するかを各サーバで自律的に決定することは、物理的に広い範囲のネットワーク環境や、サーバ障害や環境変動の発生時においても、システムの冗長性や成長性を保ちながらシステム全体を制御できる。また、遺伝子ネットワークや化学反応等の生化学における特性である自己組織性や堅牢性を情報ネットワークアーキテクチャへ応用する検討が活発に行われている。

本研究では、化学反応式を利用した空間拡散モデルに基づいて、上記のようなネットワークサービスにおいて、提供するサービスや機能を適切な場所で実行し、サーバ資源をそれらで効率よく共有する手法を提案している。提案手法では、NFVを実現するためにシステムへ適用することを考え、NFVにおけるサービチェイニング、Virtualized Network Function (VNF)のサーバへの配置、フロー経路の決定などを行うための化学反応式を構築した。

さらに、提案手法をNFV環境実現のためのオープンソースプロジェクトであるOPNFV上に実装するためのシステム設計を行い、実装実験によりその有効性を確認した。特に、サービスチェイニングの実装デザインである Network Service Header (NSH) の具体的な実現方法を提案し、動画ストリーミングを想定したトラヒックに対して、VNF に対するCPU 資源の割り当てとサービスチェイニング要求に従った経路の設定が適切に行われ、フローのパケットを過不足なく処理できることを実験による性能評価で確認した。また、トラヒックの増減やVNF の追加等の環境の動的変動に対しても制御を適応的に行えることを示した。

[関連発表論文]

1.2. 生物の進化適応性に基づく情報ネットワークアーキテクチャに関する研究

1.2.1. ネットワークの進化適応性を確立するためのネットワーク構造分析とNFV設計への応用に関する研究

進化適応性を有する情報ネットワークの構築に向け、生物システムなどの自己組織的に動作するシステムにおいて外的要因の急激な変化に対して安定的に機能提供可能であることを説明するBow-Tie構造、Core-Periphery構造に着目した研究を進めている。Bow-Tie構造、Core-Periphery構造では、システム全体を、安定的かつ効率的に動作するCoreと外的要因の変化に応じて動作形態を変えるPeripheryの二つの要素で捉える。

本研究では、NFVに着目し、そのネットワーク機能(VNF)の設計・配置にCore/Periphery構造を取り入れる効果を評価した。NFV は、VNFを接続することで様々なアプリケーションサービスを提供可能なシステムであり、既存のVNFを用いて新たなサービス要求を収容することで、追加のVNF開発コストを抑えることが期待される。しかしながら、事前に多くのVNFを用意するとNFVのシステムコストの増加に繋がる。一方で、事前に用意するVNFが少ないと、将来のサービス要求収容に際した追加のVNF開発コストが増加する。したがって、現在および将来のサービス要求を低コストで収容可能なNFVシステムのソフトウェア設計が重要となる。以下の論文では、まず、新たなサービス要求を収容する際のVNF開発コストを削減可能な設計方針としてCPBD (Core/Periphery Based Design)を導入した。CPBDでは、コアVNFを事前に開発し、現在および将来のサービス要求の収容に繰り替えし用いられる。また、ペリフェリーVNFがそれぞれのサービス要求専用に開発され、コアVNFのみでは対応できない機能を担う。評価の結果、CPBDは、コアVNFを用いない設計方針と比べて、長期的なVNF開発コストを約23% 削減することを示した。次に、CPBDに適切なVNFの配置方針を検討した。CPBDにおけるコアVNFの配置方針が異なるCLCP (Center-Located Core/Periphery placement) policyおよび GDCP (Geographically-Distributed Core/Periphery placement) policyを考案し、長期的なNFVのシステムコストを比較評価した。リソース制約がない場合、CLCPおよびGDCPは、コアVNFを考慮せずに配置する既存のVNF配置アルゴリズムの結果と比べ、長期的なコストを約 15.83% 削減することを確認した。さらに、VNF実行時のコンピューティングリソースや帯域リソースの制約がある場合、GDCPはCLCPと比べ約11.10%のコストを削減可能であることを示した。

コアペリフェリー構造に基づくNFVシステムの設計
[関連発表論文]

1.2.2. ネットワーク仮想化技術を利用したCore/Periphery構造に基づくサービス構成技術に関する研究

近年、IoT (Internet of Things)の進展を背景に数多くの新しいアプリケーションやサービスが登場し情報ネットワークは急激に変化している。新しいアプリケーションやサービスの例として、カメラやセンサーなどを搭載したエンド端末において取得された情報を、別拠点のデータセンターで処理し、結果をエンド端末へ提示するサービスが考えられている。しかし、エンド端末とデータセンターが地理的に離れることや、大量のデータがデータセンターに集中することで、遅延が増大する。このような問題に対応すべく、ネットワークそのものに柔軟性を持たせる一つの方法としてネットワーク機能仮想化 (NFV: Network Functions Virtualization)が期待されている。さらには、ネットワーク機能だけではなくアプリケーション機能を仮想化してネットワークエッジに配置し、地理的な遅延の解消および負荷の分散によるアプリケーションやサービスに対する応答性向上を期待するエッジコンピューティング (EC: Edge Computing)の導入が進められている。ECによるサービス応答性向上が期待される一方で、数多くの新しいアプリケーションやサービスが登場に際して少ないコストでアプリケーションの振る舞いを柔軟に変更できるサービスの構成が望まれる。

本研究では、生物システムにおける柔軟な振る舞いをするモデルとして知られるCore/Periphery構造を導入し、ネットワーク型の複合現実サービスを設計、実装した。Core/Periphery構造の柔軟性を活かすため、ユーザの要求や実環境に変動があっても変化しない機能をコア機能、ユーザの要求や実環境によって振る舞いが変わり得るものをペリフェリー機能とした。実験により、Core/Periphery構造に基づいてサービスを設計することで、アプリケーションレベルの遅延の増加を5.7 [ms]に留めつつ、実装コストの増大を抑制することがわかった。

また、研究成果の一部はららぽーとEXPOCITYで開催された大阪大学共創Dayで展示し、260名の来訪者に研究成果を説明した。展示はNICT(東京)でも実施し、東京⇔大阪間の広域ネットワークでアプリケーションサービスが動作することを確認した。

実験ネットワーク
作成したMRアプリケーション
大阪大学共創Dayにおける体験型展示
[関連発表論文]

1.2.3. 生物の進化適応性にもとづくSDI仮想化基盤設計・制御技術に関する研究

SDI仮想化基盤により仮想ネットワークの即時提供や要求の変更への迅速な対応が期待される。しかし、SDI仮想化基盤の構築に向けてはいくつかの課題が残されている。一つ目に、仮想ネットワーク要求の到着、要求の変動への即応が求められる。SDIではソフトウェアAPIを通してサービス要求を受け付けるため、細かい時間粒度での要求変動が起こることが想定される。従来の長期観測に基づく最適化アプローチによる資源割当方式は、細かい時間粒度の変動へ対応しようとするものではなく、従来方式ではソフトウェア化される迅速な手続きに適さない。また、制御コントローラが多重スライスの一元管理を行うため、多重される仮想網数が増大しネットワークが大規模化する状況においては、莫大なネットワーク情報をコントローラに収集する必要がある。その結果、制御コントローラへの負荷が増大し、制御メッセージが帯域を圧迫することによる通信遅延の増大がボトルネックになりネットワーク管理が破綻する恐れがある。二つ目に、大幅な要求変化や環境変化に対する適応を図る必要もある。近年、フラッシュクラウドなどと称される急激にデマンドが大幅増加する現象が発生しており、SDI運用においても、サービスの多様化や、接続端末の多様化、接続端末数の増加が見込まれ、そのような変動へ備える必要がある。そこでも、仮想ネットワーク制御による適応を試みるが、場当たり的な物理資源設計では、物理資源容量の制約が仮想ネットワーク制御を阻害し、急激な変化を吸収することが困難となる。

本研究では、上記の課題を解決することで、急激な要求変動や状況変化に対応可能なSDI基盤の設計制御方針を検討した。下記論文では、まず、生物の進化適応性に関する知見をネットワーク資源設計に応用する事前検証として、IP-over-WDMネットワークにおいて生物の進化モデルに着想を得たポート数増強手法を提案し、トラヒックデマンドの変動強度に依らず、より多くのトラヒック変動パターンに対して仮想網制御により平均リンク利用率を小さく抑えられる効果を示している。さらに、生物のゆらぎ原理にもとづく仮想網埋め込み (VNE) 制御手法を提案し、仮想ネットワーク要求のトポロジー変更や資源要求量の変動に対して、即座に遅延要件を満たす仮想網配置を導出することを示している。最後に、進化可能性を高める物理資源設計手法を提案している。提案手法は、生物の進化可能性に関する知見に着想を得てVNE解の多様性を測る指標を定義し、VNE制御が構築できるVNE解の多様性を高めるように物理資源増強を施す。提案した計算資源増強を施す効果として、ゆらぎ原理に基づくVNE制御手法が発見できるVNE解の多様性が増し、多様なデマンド変動に対してVNE制御の制御成功率が向上することを示している。

[関連発表論文]

1.2.4. 生物の進化適応性にもとづくNFV構成手法(脳情報融合研究センター (CiNet) との共同研究)

通信ネットワークへの接続者数の増加に伴い、通信サービスが多様かつ動的なものとなっている。この状況に対処する方策として、ネットワーク機能の構成を動的に変更可能にする仮想化技術である Network Function Virtualization(NFV)技術が広く注目を集めている。ユーザの動的な処理要求変更に対応するためには、VNFをどのように配置するのかを、時々刻々と変化するネットワークに適応できるように、動的に解く必要がある。このような動的VNF配置問題においては、配置状態を各要求に対して適したものとすることに加え、処理要求変化後のVM再構成操作などの、動的配置に必要なコストを抑制する必要がある。本研究では生物進化の知見を利用することでこの問題を解決した。生物は、環境変動の中で進化する中で、各目標へ遺伝的に適応し、最終的に少しの構造変更で目標変動に適応できる構造を獲得する。本研究では環境変動に対する生物の進化適応の概念を導入した遺伝的アルゴリズムであるMVG を動的VNF 配置問題に応用した Evolvable VNF Placement(EvoVNFP)を提案した。提案手法では、既存の進化的アルゴリズムと比較して、短い計算時間によって解を得ることが可能であり、動的な要求変動にも追随して制御を行うことが可能であることを示した。

[関連発表論文]

1.3. 脳機能ネットワークの情報ネットワーク設計・制御手法への応用に関する研究

1.3.1. 脳機能ネットワークの構造に着想を得たロバスト性を有するネットワーク構成手法

将来における無線センサーネットワークは、単に情報を収集するだけではなく、IoT (Internet of Things) に統合された情報基盤としてその重要性を増していくと考えられている。近年、物理ネットワーク (PN: Physical Networks) を仮想化し利用効率を高める手法としてネットワークスライシングが多大な注目を集めている。一方で、スライシングに基づいて物理資源を共有することで、トラフィック変動が仮想ネットワーク (VN: Virtual Networks) 間で相互に影響し、依存性をもたらすという課題が認識されている。しかしながら、相互依存性を有する相互接続ネットワーク、すなわち Network of Networks (NoN) に対して、環境変動にも対応可能な高信頼な設計手法は主要な課題として未着手のままである。複雑形システムにおける相互依存ネットワークの振る舞いを模した NoN モデルはいくつか存在しており、その中でも脳機能ネットワークの情報処理の振る舞いに基づくモデルは高い頑強性を提示することが確認されているものの、動的かつ実践的なシステムへの応用は未検討である。本研究では、ネットワークスライシングが適用されたネットワーク環境を想定して Physical-Virtual NoN (PV-NoN) モデルを提案する。本モデルは、トラフィック変動と PN、VN 間の依存性を考慮して、NoN の可用性を表現するモデルである。シミュレーション評価を通じて、脳機能ネットワークに基づく相補的な依存性を応用した設計が、VN 間の干渉を防ぎつつ、最も優れた可用性と通信性能を実現することを明らかにした。

[関連発表論文]

1.4. 脳の情報処理機能の情報ネットワーク制御技術への応用に関する研究

1.4.1. ベイズ推定にもとづく仮想ネットワーク再構成手法に関する研究

我々の研究グループでは、対地間トラヒックマトリクスの情報を用いない手法として、人間の認知・意思決定の振る舞いをモデル化したベイジアンアトラクターモデル (BAM) を応用したVN 再構成手法を研究してきた。この手法は、特定のトラヒック状況(アトラクター)およびそれに対して良好な性能を示す仮想ネットワーク (VN) を複数保持しておき、ベイズ推定により現在のトラヒック状況を同定し、適したVN を構成する。トラヒック状況を表す情報としては、対地間トラヒックマトリクスより容易に利用可能なエッジルータにおけるトラヒック流出入量を用いる。本手法は、あらかじめ特定した複数のトラヒック状況が与えられた上で、トラヒックを観測する度に現在のトラヒック状況がそれらの状況に合致する確率(確信度)を更新し、それが閾値に達したときトラヒック状況を同定する。BAMは人間の認知・意思決定の振る舞いをモデル化したものであるが、VN 再構成の迅速性や正確性を得るにあたっては、閾値やそれに関連するモデルパラメータを適切に設定することとBAM のパラメータに応じて保持するアトラクターを適切に設計することが重要である。

本研究では、BAM を応用した VN 再構成手法を発展させ、VN 再構成の迅速性と正確性の双方を満たす VN 再構成手法を提案した。迅速性と正確性はトレードオフの関係にあるので、迅速性を高めるパラメータ設定による環境認知経路を持つ BAM と正確性を高めるパラメータ設定による環境認知経路を持つ BAM を用意し、これら2つの BAM を組み合わせてトラヒック状況の認知を行い、また、迅速性を高めた BAM の認知結果に応じて正確性を高める BAM のアトラクターを更新することによって、迅速性と正確性の双方を満たす VN 再構成を実現する。SDNで構成されたIoTネットワークを実機を用いて構築し、IoTネットワークのトラヒック量とリンク帯域利用率を数秒単位で監視、2つのBAMを用いてネットワーク全体の状態を認知、自動的にネットワークの構成(経路、トポロジ)を変更し、帯域の利用効率を最適化(平準化)するシステムを構築した。このシステムに接続された任意の2端末間で人の移動を模したトラヒックを発生させ、特定リンクの帯域利用率が急激に上昇した際、BAMが異常を検知し、トラヒックを分散、平均化し、ネットワーク全体の帯域利用率を最小化する機能を評価した。その結果、突然の帯域増加に対し、帯域利用率を50%以上低減していること確認した。

ヒトの認知経路モデル
2 つの認知経路を用いた VN 再構成手法
SDNを用いたIoT実験ネットワーク
[関連発表論文]

1.4.2. 脳の情報処理機構に基づく予測型ネットワーク制御技術の確立(NTT ネットワーク基盤技術研究所との共同研究)

Internet of Things (IoT) デバイスなどの機器の登場とともに、ネットワークを介して提供されるサービスも多様化している。ネットワークには、各サービスが要求する品質を満たすように、各サービスのトラヒックを収容することが求められ、ネットワークスライシング技術の研究が進められている。ネットワークスライシング技術を用いることにより、ネットワークを仮想的に分割し、ネットワークスライスを構築することができる。スライス化されたネットワークでは、各ネットワークスライスへの資源割り当てが重要な課題となる。各ネットワークスライスが収容するトラヒックは、人の行動などの現実世界の状況の影響を受けて時々刻々変化するため、状況に合わせて資源不足をさけるように動的に資源割当制御を行うことが必要となる。動的な資源割当制御のためには、資源不足のリスクを把握する必要があり、資源不足のリスクの把握には、現在ネットワーク内を流れているトラヒック量のみではなく、現実世界の情報を用いることが有効であると考えられる。しかしながら、実世界情報を含む、観測情報と将来とのトラヒック量との関係は一般的にモデル化が困難であり、また、現実世界でセンシングされた情報をもちいる場合、現実世界に配置された多種多様なセンサーのすべてから、短い周期で情報を収集することは困難であると考えられる。

そこで我々は、そのように欠損をふくむ現実世界の情報をもとに資源不足のリスクを把握し、動的な資源割当を行う制御手法の検討を進めている。本検討において、我々は、人の脳が曖昧・不完全な観測情報をもとに認知を行う仕組みにもとづく手法を検討しており、本手法を用いることにより、逐次得られる情報をもとに、資源不足のリスクを判断し、適格に資源割当を行うことを確認している。

[関連発表論文]

1.4.3. 曖昧な情報に対する脳の情報処理機構に基づいたネットワーク制御手法(一部、NECシステムプラットフォーム研究所との共同研究)

あらゆる情報に通信ネットワークを介して享受できる時代が近づく中、ユーザやサービス提供者の求める様々な品質要求に対して、柔軟に対応できるネットワークの実現が望まれている。しかしながら、ネットワークの大規模化やアプリケーションの多様化によって、従来のようにネットワークから必要な情報を収集し、最適化を図る方法では対応が困難な状況が増加している。時々刻々と変化するネットワークの情報を取得し、その情報に基づいて最適な制御を決定して、ネットワークに与えるまでに、ネットワークの状況が変動している可能性が増すためである。そこで、ネットワークから観測した情報が、時空間的に不十分なものであったとしても、うまく対応できる制御手法が必要となる。我々の研究グループでは、不確かな観測情報に基づく脳の情報認知を模したベイジアンアトラクターモデルを以下の3つのネットワーク制御に応用し、その有効性を示した。1つ目は動画像ストリーミングの通信状況の認知である。パッシブな観測情報を元に利用可能帯域と動画プレーヤーの再生バッファ長を推定することで、状況にみあったレート制御が実現できることを示した。2つ目と3つ目は、LPWAネットワークにおける無線チャネルの混雑度合の推定を行うものである。それぞれ、時間的、空間的な混雑状況の推定を行い、推定結果に基づき、LPWAネットワークにおけるチャネル割当制御、データレート制御に応用することで、スループットの向上が可能であることを示した。

[関連発表論文]

1.4.4. 動画視聴中のユーザの心理的効果のモデル化

ネットワーク仮想化などユーザの需要に合わせて柔軟な制御が可能となり始めた今日では、ユーザが体感するサービス品質(QoE: Quality of Experience)を考慮した制御が望まれている。このようなユーザ QoEのモデル化に関する研究は、従来進められてきたものの、ユーザの心理的効果によってQoEに影響を及ぼすため、従来のモデルではモデル化が困難な状況が生じる。一方で、人の認知状態及び意思決定を表現するモデルとして、近年、量子意思決定が注目され始めており、これは、従来の認知モデルでは表現が困難な、人の心理的効果も含めたモデルとなっている。本研究では、量子意思決定モデルにより動画視聴中のユーザのQoEのモデルを提案した。提案モデルでは、認知バイアスの時間発展を表すアンカリング効果と量子意思決定を統合することで、時間発展を扱うことができるように量子意思決定モデルを拡張し、ユーザのQoEの時間変化をモデル化している。また、実際の動画視聴時のユーザのQoEを計測したデータベースを用いて、提案モデルの評価を行った。評価の結果、量子意思決定を用いた QoE モデルによってユーザの認知バイアスとその時間変化が表現可能であることが示された。

[関連発表論文]