人の叡智に匹敵するネットワーク推論メカニズム

現在様々なモノがネットワークを介して接続している．特に，現在普及が想定される生成AIや自動運転，スマートファクトリなどを安全かつ継続的に運用するためには，ネットワーク上を流れるトラヒックを適切に処理しなけれなならない． 近年注目を集めているネットワークのソフトウェア化とプログラマブル化は，機械学習やAIなどの情報科学との融合を加速化し，インテリジェントなトラヒック処理を可能にする． 特に，機械学習やAIは，特定の領域において，人の叡智に匹敵する能力を発揮している． 高スループットでの動作を想定したコアネットワーク上では，専用機器上にAIを搭載することで，高度なネットワーク推論を可能にしているが，導入コストと運用コストの観点から，エッジ環境への導入には懸念が残される． 本研究テーマでは，エッジ環境で省電力かつ高度なトラヒック処理を実現するために，汎用機器上に安価に導入可能なSmartNICやXDP上で，AIを活用したネットワーク推論メカニズムの創出を目指す． 人の叡智に匹敵するネットワーク推論メカニズムの創出には，ネットワーク上を流れるトラヒックの効率的な収集，トラヒック動向に追随可能な高度な学習，高速かつ高度なトラヒック分類からなる，一連のサイクルを回し続けなければならない． 本研究では，ネットワーキング・プログラミング・AIの融合を介して，このようなサイクルを円滑に遂行する枠組みを確立するとともに，生成AIや自動運転，スマートファクトリを支える省電力性・強靭性・インテリジェンス能力を備えたネットワーキングの実現を目指す．