自動運転や遠隔医療に不可欠！　データ通信を高速化するネットワーク

データ通信の物理的な距離

パソコンやスマートフォンでウェブや電子メールなどのインターネットサービスを利用するとき、クラウド上のサーバで情報処理を実行する「クラウドコンピューティング」の技術が使われています。しかし、端末機器とクラウドサーバが物理的に遠く離れているとき、データの通信に時間がかかります。
自動運転や遠隔医療などのサービスは、データの遅延が事故につながります。解決策の一つとして、「エッジコンピューティング」が注目されています。これは、アクセスポイントや基地局など、データを必要とする端末機器の近くにサーバ群を分散配置して情報処理を行うことで、通信遅延を小さくするものです。

「行列のできない」情報処理

エッジコンピューティングの課題は、サーバがたくさんあっても、一つ一つの処理能力が小さいことです。スーパーで一つのレジに人が集中したときのように、処理をうまく分散させないと待ち時間ができて、遅延が起きてしまいます。
そこで、データの交通整理を行う研究が行われています。どの経路を通ってどのサーバでデータを処理すべきか、また、何を優先的に処理すべきかなどを自動的に判断できる、遅延のないネットワークの構築です。

キャッシュを活用して効率よく

一時的にデータをためておく「キャッシュ」の活用も、遅延をなくす方法の一つです。例えば自動運転なら、処理に時間がかかる画像データの解析結果や、リクエストされる頻度の高いデータをエッジサーバに一時保存しておけば、効率よく通信できます。しかし、どの情報をキャッシュするかを判断するのも、課題の一つです。
こうした遅延のないネットワークを社会基盤として構築できれば、自動運転や遠隔医療の普及が進むと考えられます。また、通信の効率化は消費電力を削減し、バッテリーの持続性向上にもつながります。AR、VRなど大量の画像データの処理が必要なサービスでも、エッジコンピューティングの技術でユーザの満足度向上が期待できます。

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北九州市立大学国際環境工学部情報システム工学科准教授伊藤友輔先生

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情報ネットワーク論

メッセージ

大きな目標を一つ決めて突き進むことも素晴らしいのですが、人生は長いので、いろいろやってみるのもいいと思います。高校生の間はいろいろ挑戦できるので、失敗を恐れずにたくさん経験しながら、熱中できることを見つけてほしいです。AIは今後、ますます社会に浸透していくでしょう。そんな中で情報分野に進みたいなら、AIを使いこなすだけでなく、自分でAIを構築できるくらいの力を身につけることをめざしてほしいです。AIを使って、手を動かして実際に何かやってみてください。

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北九州市立大学は、文系4学部・1学群（北方キャンパス：外国語・経済・文・法学部、地域創生学群）、理系1学部（ひびきのキャンパス：国際環境工学部）を擁する公立の総合大学です。
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