Internet of Things (IoT) の普及や社会インフラの高度IT化といった、社会構造の急速な変化に伴い、データセンタはセンサ情報や機器情報などの膨大なデータを管理することが求められています。 一方で、温暖化ガスの削減や消費電力削減など、地球温暖化対策への貢献が社会のメガトレンドとなる中、データセンタおいても消費電力の削減が大きな課題となっています。 当研究室では、AIや仮想化技術に着目した最適な空調管理システムや柔軟なタスク割り当てシステムを構築することにより、データセンタへ求められる厳しい要求に対応し社会へ貢献することを目指しています。
また、多数の企業と共同で研究を行っており、社会のニーズに合わせ、時代のトレンドを掴んだ取り組みを進めています。
ミーティングでは企業の方々とも議論を重ねます
実際のデータセンタでの実験データを利用
多数のセンサ端末を利用した実証実験
PC、ノートPC、他必要な機材の支給
出張費用のサポート、など
定期的な研究進捗ミーティング
週1回の英語論文輪講
必要に応じて勉強会、発表練習、など
yf.hsudummy-text@cmc.
kanagawadummy-text@cmc.
kobayashi-natdummy-text@cmc.
s-abedummy-text@ist.
h-tkmtdummy-text@ist.
r-douharadummy-text@ist.
lingdongdummy-text@ist.
dongxindummy-text@ist.
a-kuwanodummy-text@ist.
yamada.shinyadummy-text@ist.
liangxiaodummy-text@ane.
araki.ryuseidummy-text@ics.es.
kawagoshi.jundummy-text@ics.es.
keta.kouheidummy-text@ics.es.
yushinleedummy-text@ics.es.
sogawa.yukidummy-text@ics.es.
IoTやクラウドサービスの成長に伴い、データセンタの消費電力の増大が問題となっている。本研究テーマでは、データセンタの消費電力の最小化技術を研究している。 データセンタの消費電力は主にICT機器、空調機器、電源が大半を占め、特にICT機器と空調機器は互いに消費電力に影響を及ぼしあう。そこで、ICT機器と空調機器の 挙動をAIが学習し制御することで、空調の消費電力を最小にし、サーバ負荷を最適に分散する技術について取り組む。また、空冷と水冷といったサーバの冷却技術に代わる、 サーバを非伝道液に浸して冷却する液体浸潤冷却技術を研究している。
[主な研究]
Workroad Allocation Optimization
Liquid Immersion Cooling Technology
Data Center Cooling Optimization
様々なWebサービスにAIが導入され、効率化や高機能化が進められている。AIは、人では認識できないデータの特徴を認識することに優れており、既存技術を超えるポテンシャルを持っている。本研究テーマでは、そのAIの利点を活用する技術の研究を行っている。具体的には、ファイルのアクセス情報をAIが学習することで、ストレージへの配置を最適化するホット/コールドストレージ技術、オフィス内の人の心拍や体温を学習することで、電灯の色や空調の設定を最適化し快適な環境を作り出すスマートオフィス技術、サーバへのアクセス情報やパケット情報を学習することで、サーバへの様々な攻撃を検知し未然に防ぐ侵入検知技術に取り組む。
[主な研究]
Cloud Storage System
Smart Office
IDS
あらゆるモノがインターネットに接続され、情報を送受信し、制御されることによって新たな価値を生み出す Internet of Things (IoT) が発展しつつある。これらの IoT デバイスが発信する大量の情報を処理する手法として、デバイスの近くにサーバを分散配置するエッジコンピューティングが注目されている。本研究では、省電力や低レイテンシを実現する、分散エッジコンピューティングシステムにおけるタスクの最適配置手法を研究している。特に Osmotic Computing と呼ばれる、浸透圧の原理に基づいてタスクを分散させる手法に着目し研究に取り組んでいる。
[主な研究]
5G Osmotic Computing
Cellular-IoT Network Architecture
近年、スマートフォン/タブレットやIoT機器の増大に伴い、ネットワークトラヒックの量や種類が急増しており、それに対応するための技術の1つとして、ネットワーク機能仮想化技術(NFV)があります。NFVにおいては機能配置や資源割当、経路制御などを適切かつ動的に行う必要があり、我々の研究グループでは自律分散性や自己組織性の高い生化学機構をモデル化することで、それらを実現する手法を提案しています。
[主な研究]
Biochemical-inspired Autonomous Control of Virtualized Network Functions
