| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-03-08 |
| タイトル |
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タイトル |
分散機械学習MicroDeepのエナジーハーベスト実装と実証実験 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
機械学習 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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大阪大学基礎工学部情報科学科 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
| 著者所属 |
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株式会社KDDI総合研究所 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nara Institute of Science and Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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KDDI Research, Inc. |
| 著者名 |
Gereltod, Sengun
山口, 弘純
東野, 輝夫
安本, 慶一
田上, 敦士
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Beyond 5G 時代の将来 IoT 環境では，超多数の IoT 機器の偏在による実世界のセンシング・解析と理解，ならびにフィードバックのループであるサイバーフィジカルシステムの実現が期待されている．しかし超多数の IoT 機器からのデータ集約に伴うクラウド側データ処理やセンサデータ伝送電力の増大，プライバシの社会問題化が懸念されている．これに対し，我々の研究グループでは，これまでクラウド側で実行されていた機械学習機能をエッジ側の端末連携で自律分散的に実現する機構である MicroDeep の開発を進めている．MicroDeep では，無線センサネットワークにおいて，個々のセンサノードが有する限られたメモリや計算機能を連携させて機械学習処理を行うとともに，それらを環境発電により動作させることで，機械学習処理をカーボンフリーで実行する概念を提唱している．本研究ではこの概念を実証する試みを紹介する．まず，太陽光発電パネルと省電力マイコン，省電力人感センサ，ならびに蓄電池を有する環境発電駆動型のセンサノード「MD-Board」を開発し，それらの連携動作を実現する MicroDeep 実行基盤を開発した．この MicroDeep 実行基盤上に軽量 CNN を分散実装し，各センサノードの人感センサの検出値に基づくセンサ領域内の人物の転倒検知機能を実現した．36 台の MD-Board からなる MicroDeep 実行基盤において人物転倒検知実験を実施した結果，太陽光が得られる明るい環境下において環境発電のみで転倒検知判定が実行可能であることを確認した．また，各センサノードの電力消費量を測定した結果，消費電力は最大で 88.4mW であり，明るい屋内における MD-Board の太陽光発電パネルの発電量とほぼ同等であることがわかった．現在，MicroDeep 実行基盤を奈良先端科学技術大学院大学が有するスマートホーム環境に設置し，連続稼働実験を実施している． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11235941 |
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータセキュリティ（CSEC）
巻 2021-CSEC-92,
号 62,
p. 1-8,
発行日 2021-03-08
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8655 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-CSEC21092062.pdf (11.1 MB)
