モノのインターネットのためのグリーンインテリジェントエッジコンピューティングメタデータ

言語: English
出版者:
公開日: 2022-12-19
キーワード (Ja):
キーワード (En):作成者: シュ, シャ
メールアドレス:所属:

URL

https://doi.org/10.15118/00010869

氏

名

学位論文題目ZHU SHA(ｼｭ ｼｬ)Green Intelligent Edge Computing for Internet of Things（モノのインターネットのためのグリーンインテリジェントエッジコンピューティング）

論文審査委員

主査

教授

太田教

授

董教

授

工藤上級准教授蘇香
冕雄
康生
春華（会津大学上級准教授）

論文内容の要旨
人工知能（AI）駆動型 IoT は、AI 分野の深層学習テクノロジーが数十億の IoT デバイスからの膨大な量のデータを効率的に吸収して評価するため、将来の IoT の新たな機会である。ただし、AI タスクを処理するためのエネルギー消費量は、IoT 環境の一般的なタスクよりもはるかに高くなる。この論文は、IoT デバイスからの AI タスクを処理する際のエネルギー効率を改善するためのグリーンインテリジェントエッジコンピューティングソリューションを紹介する。
IoT 向けのグリーンインテリジェントエッジコンピューティングフレームワークの研究には、3 つの主要なチャレンジがある。最初のチャレンジは、IoT 向けのインテリジェントエッジコンピューティングのインフラストラクチャを構築することである。さらに、提案されたフレームワークのエネルギー消費を最適化するためのスケジューリング戦略も紹介する。2 番目のチャレンジは、主に業界の IoT（IIoT）環境におけるインテリジェントエッジコンピューティングフレームワークのエネルギー効率に焦点を当てている。2 番目のチャレ
ンジは、エネルギー消費を削減し、AI 駆動型 IIoT の処理遅延を保証して、深層強化学習ベースのオンラインスケジューリング戦略の効率を示している。最後のチャレンジでは、提案されたインテリジェントエッジコンピューティングフレームワークのアプリケーションを紹介する。これにより、肺がんの早期診断のためのサービス容量が向上できる。

ABSTRACTArtificial intelligence (AI) driven IoT is an emerging opportunity for the future IoT
since the deep learning technology in the AI area efficiently absorbs and assesses thehuge amount of data from billions of IoT devices. However, the energy consumption forprocessing AI tasks is much higher than general tasks in the IoT environment. Thisdissertation presents a green intelligent edge computing solution to improve the energy
efficiency in processing AI tasks from IoT devices.
There are three major challenges in work on the green intelligent edge computing
framework for IoT. The first challenge is to build the infrastructure of intelligent edge
computing for IoT. Moreover, the first challenge also introduces a scheduling strategy tooptimize the energy consumption of the proposed framework. The second challenge
mainly focuses on the energy efficiency of the intelligent edge computing framework in
the industry IoT (IIoT) environment. The second challenge shows the efficiency of a deep
reinforcement learning-based online scheduling strategy in reducing the energy
consumption and guaranteeing the processing latency for AI-driven IIoT. Finally, the lastchallenge introduces an application of the proposed intelligent edge computingframework, which improves the service capacity for early lung cancer diagnosis.

論 文審査 結果 の要旨
本稿では、Society 5.0で実現が期待される人工知能（AI）駆動型のIoTネット ワー ク の 構 築 に 必 要 不 可 欠 な エ ネ ル ギ ー 効 率 化 問 題 に 着 目 し 、 IoT向 け の グ リ ー ン イ
ンテリジェントエッジコンピューティングフレームワークの構築のために次の３つの主要課題に取り組んだ。
１ つ 目 は 、 IoT向 け の イ ン テ リ ジ ェ ン ト エ ッ ジ コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ の イ ン フ ラ ス
トラクチャを構築し、エネルギー消費量を最適化するためのスケジューリング戦 略を提案した。性能評価はシミュレーションによる実験を行い、提案手法のエネル ギー消費は既存手法より低いことを示しその効果を実証した。
２つ目は、主に産業IoT（IIoT）環境におけるインテリジェントエッジコンピュー
ティングフレームワークのエネルギー効率に焦点を当て、AI駆動型IIoTにおける タスクの処理待ち時間を保証するために、深層強化学習を用いたオンラインスケジ ューリング戦略を提案した。性能評価では小規模なテストベッドを構築し、インテ リジ ェ ン ト エ ッ ジ コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ に よ る AI駆 動 型 IIoTア プ リ ケ ー シ ョ ン の エ ネ
ルギー効率について検証し、結果により有用性が示された。また、大規模なシミ ュレーション実験による検証結果は、提案したオンラインスケジューリング戦略の 消費エネルギーは、スタティックスケジューリングの８０％未満、先入れ先出し（FIFO）スケジューリングの７０％未満であることを示し、その効果を実証している。
３つ目は、提案技術の応用として、医療分野にインテリジェントエッジコンピューティングフレームワークを適用したアプリケーションを提案した。提案したア プ
リケーションを利用することにより肺がんの早期診断のサービスキャパシティが向上できることを示した。
以上のように、提出論文は新規性、有用性 ともに評価することができ、また、提出論文の基幹をなすアルゴリズムについてはシミュレーション実験および実機実験を通してその信頼性を確認している。よって、本論文は博士（工学）の学位を 授与される資格があると認められる。