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。
PA-Offloadの特長は、処理性能と信頼性のトレードオフを考慮した「性能可用性」という指標に基づいて計算処理のオフロード（ネットワークを介した分散）実施を決定することです。より高い性能可用性を達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AI処理を実現します。性能可用性を推定するためには、UAVやオフロード先の計算機の振る舞いの詳細な理解が必要になります。そこで、確率報酬ネットと呼ばれる確率モデルを用いて、UAVシステムの性能可用性を評価しました。これにより、複数のUAVのオフロードや異なる無線通信チャネル、オフロード先の計算機の拡張性なども考慮することができます。
PA-Offloadは、人間では判断が難しい処理性能と信頼性のトレードオフの問題を解決する技術です。性能可用性の指標化と解析、またそれを活用したUAVシステムの高信頼化は今後ますます重要な課題となることから、今後さらに、災害救助や森林伐採監視などの具体的な応用シナリオに基づいて、UAVシステムの高信頼化に取り組みます。
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プレスリリース
研究代表者
筑波大学システム情報系
町田 文雄 准教授
掲載論文
【題名】 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適応的ドローン処理オフローディングの性能可用性解析） 【掲載誌】 Future Generation Computer Systems 【DOI】 10.1016/j.future.2023.03.027