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J-GLOBAL ID：202002264618077148   整理番号：20A2132985

人工知能技術を用いたエッジ計算環境における計算オフローディング【JST・京大機械翻訳】

Computation offloading in Edge Computing environments using Artificial Intelligence techniques

著者 (5件)： Carvalho Goncalo (Univ Coimbra, Centre for Informatics and Systems of the University of Coimbra, Department of Informatics Engineering, Portugal) ,  Cabral Bruno (Univ Coimbra, Centre for Informatics and Systems of the University of Coimbra, Department of Informatics Engineering, Portugal) ,  Pereira Vasco (Univ Coimbra, Centre for Informatics and Systems of the University of Coimbra, Department of Informatics Engineering, Portugal) ,  Bernardino Jorge (Polytechnic of Coimbra - ISEC, Portugal) ,  Bernardino Jorge (Univ Coimbra, Centre for Informatics and Systems of the University of Coimbra, Department of Informatics Engineering, Portugal)
資料名： Engineering Applications of Artificial Intelligence  (Engineering Applications of Artificial Intelligence)
巻： 95  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0797A  ISSN： 0952-1976  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エッジコンピューティング(EC)は,待ち時間と帯域幅ボトルネックを低減する目的でエンドユーザに近い計算をもたらす最近のアーキテクチャパラダイムであり,5G技術がさらに低減され,一方,より高い信頼性を達成している。ECはエンドデバイスからエッジノードへの計算オフロードを可能にする。作業が負荷をかけるべきかどうか,あるいはそうではないかは自明ではない。さらに,タスクをオフロードするかどうかの決定は,より硬く,不適切なまたはオフタイム決定を,ECアプローチを弱めることができる。最近,機械学習(ML)のような人工知能(AI)技術が,ECシステムがこの問題に対処するのを助けるために使用されてきた。AIは,正確な決定,より高い適応性と携帯性を約束して,このように,意思決定のコストと誤差の確率を減少する。本研究では,AI技術の有無によるECシステムにおける計算オフロードに関する文献レビューを行った。著者らは,いくつかのAI技術,特にMLベースを,有望な結果を示して,オフロード協調を計算するための現在のアプローチの欠点を克服して,より良い解析のためのクラスにMLアルゴリズムをソートし,特に,Vehicle Edgeコンピューティングネットワークにおけるオフロードの使用に関する詳細分析を提供し,特に,Vehicle Edgeコンピューティングネットワークにおけるオフロードの利用事例において,計算およびデータオフロードのための膨大な量の解決策を可能にする,実際の1つの技術,特に,Vehicle Edgeコンピューティングネットワークにおけるオフロードの使用事例において,その使用に関する詳細解析を提供した。また,AI技術の使用の有無で,オフロードの主な利点と限界を論じた。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  意思決定 ,  適応性 ,  文献展望 ,  *人工知能 ,  ソーティング ,  帯域幅 ,  待ち時間 ,  携帯型 ,  計算機アーキテクチャ ,  機械学習
準シソーラス用語： エンドユーザ ,  高信頼性 ,  *オフローディング ,  第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人工知能 ,  計算オフローディング ,  エッジコンピューティング ,  機械学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工知能技術 ,  エッジ ,  計算 ,  環境 ,  オフローディング