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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-09-09 14:30 ［依頼講演］エッジ端末間で協調的最適化が可能な適応的分散圧縮センシングの提案と実装 ○関根理敏・岡野謙悟・伊加田恵志（OKI）  NS2021-64 |
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| 抄録 | （和） | 近年，社会インフラや工場の機器の監視において，IoTを活用したモニタリングシステムが重要となっている．そこでは，複数個所からのセンサデータの情報の劣化を抑制しつつ，エッジ側で送信量を削減することが重要である．我々は，エッジ側の送信端末や中継端末が協調し，マルチエージェント深層強化学習に基づき最適な圧縮比や復元パターンを学習することで，個々の送信端末及び受信端末が独立してそれぞれ圧縮・復元する場合よりも送信量を削減可能なマルチエージェント方式を提案している．本稿ではその手法を紹介するとともに，MEMS加速度センサを具備したRaspberry Pi Zero WHで構成されたセンサ端末を利用した分散環境での性能評価を行う．その結果，復元誤差を抑制しつつ，シングルエージェント方式より送信量を削減できることが分かった． |
| （英） | In recent years, monitoring systems that utilize IoT have become important in monitoring social infrastructure and factory equipment. It is important to reduce the amount of transmission on the edge side while suppressing the deterioration of quality of sensor data from multiple locations. We propose a highly efficient multi-agent method for compressing and reconstructing with a smaller amount of transmitted data than our single-agent method. It coordinates transmitting terminals and relay terminals and learns the optimal compression ratio based on multi-agent deep reinforcement learning. In this paper, we introduce the method and evaluate the performance in a distributed environment using sensor nodes composed of Raspberry Pi Zero WH equipped with MEMS accelerometer. As a result, we found that the amount of data transmission can be reduced compared to the single-agent method while suppressing the reconstruction error. | |
| キーワード | （和） | 分散圧縮センシング / マルチエージェント深層強化学習 / センサデータ / エッジ端末 / / / / |
| （英） | distributed compressed sensing / multi-agent deep reinforcement learning / sensor data / edge device / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 170, NS2021-64, pp. 42-47, 2021年9月. | |
| 資料番号 | NS2021-64 | |
| 発行日 | 2021-09-02 (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 | NS2021-64 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN NS CS NV |
| 開催期間 | 2021-09-09 - 2021-09-10 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| 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 | 2021-09-IN-NS-CS-NV |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | エッジ端末間で協調的最適化が可能な適応的分散圧縮センシングの提案と実装 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Proposal and Implementation of Adaptive Distributed Compressed Sensing with Cooperative Optimization among Edge Devices |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分散圧縮センシング / distributed compressed sensing |
| キーワード(2)（和/英） | マルチエージェント深層強化学習 / multi-agent deep reinforcement learning |
| キーワード(3)（和/英） | センサデータ / sensor data |
| キーワード(4)（和/英） | エッジ端末 / edge device |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 関根 理敏 / Masatoshi Sekine / セキネ マサトシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 沖電気工業株式会社 (略称： OKI) Oki Electric Industry Co., Ltd. (略称： OKI) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡野 謙悟 / Kengo Okano / オカノ ケンゴ |
| 第2著者 所属（和/英） | 沖電気工業株式会社 (略称： OKI) Oki Electric Industry Co., Ltd. (略称： OKI) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊加田 恵志 / Satoshi Ikada / イカダ サトシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 沖電気工業株式会社 (略称： OKI) Oki Electric Industry Co., Ltd. (略称： OKI) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-09-09 14:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2021-64 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.170 |
| ページ範囲 | pp.42-47 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-09-02 (NS) |
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