RESEARCH

量子アニーリングを用いた最適化

通信分野におけるスケジューリングやリソース割り当て（後述）といった最適化問題を解く際，リアルタイム性を損なわないように短時間で解を求解することが課題である．

イジングマシンは FPGA や GPU，量子回路などに実装された専用ハードウェアであり，最適化問題を古典コンピュータよりも高速に求解することが可能である．このイジングマシンを利用して求解の高速化と大規模な問題への対応を目指す．

量子アニーリング

UWB 無線通信におけるスケジューリング問題及び
ヒューリスティック開発と検証実験

自動車には，車載機器の通信や電源供給に用いられるワイヤーハーネスという配線が張り巡らされています．車の自動化や電動化によってワイヤーハーネスは配線量や重量が増加する傾向にあり，燃費の悪化による二酸化炭素排出量の増加や，車内スペースの圧迫が懸念されています．

そこで，近年スマートフォンに搭載されるなど注目を集める無線通信である UWB（Ultra Wideband）と，電源線を活用した通信である PLC（Power Line Communication）を用いてワイヤーハーネスを一部置き換えることを目指しています．

私たちは，データの送信タイミングの最適化（スケジューリング）について研究しており，実際に UWB の無線モジュールを用いた検証実験にも取り組んでいます．

車載ハーネス

参考：https://www.denso-ten.com/jp/release/2023/03/20230322.html

特設ページ

再生エネ発電量を考量した HPC ジョブスケジューリング

近年注目されている再生可能エネルギー活用に関して，発電量の時間変化をコントロールできないという問題点がある．また，HPC クラスタにおいては消費電力の増加が問題となっている．これらの問題を解決するため，HPC クラスタの稼動ノード数を変更することで，消費電力の調整や削減を目指す．

発電量の時間変化

エッジ環境におけるマルチエージェント強化学習に基づく
動的割り当てによる低遅延な通信の実現

刻一刻と変化する状況に応じてエッジサーバを効率的に活用することで，各種センサーから生成される大量のデータをリアルタイムに処理し自動運転などのリアルタイム性の高いサービスの実現を目指す．

エッジサーバを効率的に活用するためにマルチエージェント強化学習に基づくアプローチを採用し高速な求解，安定的な低遅延性の達成を目指す．

エッジ