機械学習を用いたリアルタイムなIoT データ活用のためのネットワーク制御技術

摘要

環境や人々の移動などに関わる様々なデータを収集するIoT(Internet of Things) に期待が集まっている。IoT データを蓄積し、機械学習により分析すれば、環境や人々の移動の変化の予測などが可能となる。しかし、従来の分析はあくまで蓄積されたデータに対して行われており、リアルタイムに実現しようとすると、大容量のデータを扱った場合に通信帯域が逼迫し輻輳が発生するおそれがあった。そこで、機械学習により、各々のデータがリアルタイムな予測推定精度の向上にどれくらい寄与するかを定量的に推定し、その値を重要度として、これに基づきネットワークにおいて優先制御を行う方式を考案した。通信帯域が逼迫した状況でも、リアルタイムに高い予測推定精度を達成できる。実データを用いた結果からその有効性を示す。