通信データ独占を克服するための疑似データ生成プラットフォームの構築

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本研究課題では，Generative Adversarial Network (GAN)やVariational AutoEncoder (VAE)などに代表される生成系技術を活用し， 量的・質的な意味で限られた実データから，実データの代わりに利用可能な擬似データを無限に生 成可能な生成器を開発することで，実環境の特性を保存した通信実験環境を提供するプラットフォ ームを構築する.開発する生成器は，実ネットワークの特性を多面的に再現しつつ，か つ任意の特性の調整を可能にすることで，柔軟なシミュレーション・実験を可能にする.研究はトラヒックデータの生成とネットワークトポロジデータの生成の両面から進め，両データの生成器の開発に成功した．開発した生成器はトラヒックデータについては平均，分散，トレンドなど，ネットワークトポロジデータについては平均最短経路長，クラスタリング係数，モジュラリティ，平均次数などを任意に調整することが可能である．研究成果は国内外の学会及び論文誌で，発表している．特にネットワークトポロジの生成技術はグラフ生成技術の文脈で，特徴量を連続的に調整可能にすることを可能にする最初の技術であり，その成果は当該分野のトップジャーナルの一つであるIEEE Transactions on Network Science and Engneering で発表してる．当該研究課題で得られた成果から，学習データの分布外のデータ生成を実現し，想定外の事象を予測・検出する技術開発の着想を得て，新たな研究フィールドの開拓につながった．