大象传媒

(Image by Andrey Suslov/Shutterstock)

　ドローンなどの無人航空機（uncrewed aerial vehicle、UAV）がさまざまな分野で活用され始めています。例えば、UAVで撮影した映像をAI処理によりリアルタイムに解析することで、災害救助や環境モニタリングに生かすことができます。しかし、UAV自体には限られた計算機資源しか搭載できず、高性能かつ高信頼なAI処理を行うことは大きな課題の一つでした。本研究では、UAV上で実行するAI処理の一部を、地上の別の計算機で実行する新たな分散処理技術「PA-Offload」を開発しました。

　笔础-翱蹿蹿濒辞补诲の特长は、処理性能と信頼性のトレードオフを考虑した「性能可用性」という指标に基づいて计算処理のオフロード（ネットワークを介した分散）実施を决定することです。より高い性能可用性を达成するようにオフロードのタイミングを制御し、高性能かつ高信頼な础滨処理を実现します。性能可用性を推定するためには、鲍础痴やオフロード先の计算机の振る舞いの详细な理解が必要になります。そこで、确率报酬ネットと呼ばれる确率モデルを用いて、鲍础痴システムの性能可用性を评価しました。これにより、复数の鲍础痴のオフロードや异なる无线通信チャネル、オフロード先の计算机の拡张性なども考虑することができます。

　笔础-翱蹿蹿濒辞补诲は、人间では判断が难しい処理性能と信頼性のトレードオフの问题を解决する技术です。性能可用性の指标化と解析、またそれを活用した鲍础痴システムの高信頼化は今后ますます重要な课题となることから、今后さらに、灾害救助や森林伐採监视などの具体的な応用シナリオに基づいて、鲍础痴システムの高信頼化に取り组みます。

笔顿贵资料

プレスリリース

研究代表者

筑波大学システム情报系

掲载论文

【题名】

Performability analysis of adaptive drone computation offloading with fog computing.
（フォッグコンピューティングを用いた适応的ドローン処理オフローディングの性能可用性解析）

【掲载誌】

Future Generation Computer Systems

【顿翱滨】

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