Verification of AI based 3C resource utilization efficiency in 6G

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令和4年度は、初期の研究計画に基づき、ネットワーク全体の性能向上を目指して、3C（通信、計算、キャッシュ）リソースの知的な制御方法に関する研究課題に取り組んだ。具体的には、以下の3つのタスクを実行した：（1）3Cリソースの全体最適化管理、（2）リソースシェアのインセンティブ向上、（3）連合学習のリソース同期統合の実装。主な研究成果は次の通りである：まず、複数の連合学習タスクを迅速かつ正確に完了した。ネットワークスライシング環境におけるエネルギーコスト、通信容量、計算容量などの要素を分析し、仮想キューベクトルと関連するリャプノフ漂流を提案した。これにより、キューバックログパフォーマンスを評価し、各スライスのKPI（キーパフォーマンスインジケータ）を最適化できるようにした。また、時変環境下での割り当てポリシー計算問題に対処するため、サービス指向の連合学習（FL）に基づく割り当てポリシー計算アルゴリズムを設計した。研究成果の一部は、高いインパクトファクターを持つ国際論文誌であるIEEE Transactions on Green Communications and Networking（TGCN）に掲載されている。また、AIタスクの物理的な効益を反映するため、収束効率に基づく効用関数を提案し、仮想キューのリャプノフ漂流を使用してタスク割り当てプロセスをモデル化し、最適化目標に一致する公平な割り当て戦略を設計した。さらに、この研究成果の一部は、現在、IEEE Transactions 国際論文誌に投稿中である。