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J-GLOBAL ID：202002218351251353   整理番号：20A0856352

進化するエッジとクラウドにおける計算と通信制御に適合する機械学習:挑戦と将来展望【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning Meets Computation and Communication Control in Evolving Edge and Cloud: Challenges and Future Perspective

著者 (5件)： Rodrigues Tiago Koketsu (Graduate School of Information Sciences, Tohoku University, Sendai, Japan) ,  Suto Katsuya (Graduate School of Informatics and Engineering, University of Electro-Communications, Tokyo, Japan) ,  Nishiyama Hiroki (Graduate School of Engineering, Tohoku University, Sendai, Japan) ,  Liu Jiajia (School of Cyber Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Kato Nei (Graduate School of Information Sciences, Tohoku University, Sendai, Japan)
資料名： IEEE Communications Surveys & Tutorials  (IEEE Communications Surveys & Tutorials)
巻： 22  号： 1  ページ： 38-67  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2427A  ISSN： 1553-877X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイルエッジコンピューティング(MEC)は,モバイル機器への計算と通信資源を配信する最良の方法であるので,5Gネットワークとモノのインターネットの実装のための不可欠な将来のサービスであると考えられる。それは,ネットワークの端部に位置するサーバへのユーザの接続に基づいており,特に,最小待ち時間を要求する実時間アプリケーションに関連している。資源効率の良いMEC(例えば,ユーザのサービス品質の改善,サービスプロバイダの低コスト)を保証するために,各ユーザに多くのリソースが割り当てられるようなサービスモデルのいくつかの側面を考慮することが重要である。しかし,多くのユーザ,サーバおよびアプリケーションを有するMECシナリオにおいて,これらの問題は,非常に高い次元レベルのパラメータによって特徴付けられ,処理されて,効率的な構成を発見するタスクを複雑にするために多くのデータをもたらす。これは,5Gネットワークとモノのインターネットが大量のデバイスを用いるとき,特に厄介である。この問題に対処するために,最良の解は機械学習(ML)アルゴリズムを利用することであり,計算機が結論を引き出し,人間の監視なしで既存のデータに基づく予測を可能にし,高次元の問題においても迅速な近最適解を導く。実際に,多くのデータと多くのパラメータを有するシナリオにおいて,MLアルゴリズムはしばしば実行可能な代替案である。本論文において,MECシステムにおけるMLの使用に関する包括的調査を提供して,本研究区域の現在の進展に関する洞察を提供した。さらに,MEC挑戦がML解法によって解決できることを指摘することによって,役に立つ誘導を供給した。それは,フロンティアML研究における現在の傾向アルゴリズムであり,それらがMECにおいて使用することができた。これらの情報は,MLとMECを組み合わせた将来の研究を奨励する上で基本的であることを証明する。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 応用プログラム ,  *機械学習 ,  計算機械 ,  *通信制御 ,  高次元 ,  *通信 ,  ネットワーク ,  待ち時間 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適解 ,  サービスモデル ,  サービスプロバイダ ,  サービス品質 ,  モノのインターネット ,  モバイルデバイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 進化 ,  エッジ ,  クラウド ,  計算 ,  通信制御 ,  機械学習 ,  将来展望