情報通信技術の進歩により Internet of Things (IoT) に関するさまざまな研究が行われています。クラウドとエッジの連携により多様なアプリケーションの実現が期待されています。しかし、従来のクラウド・エッジコンピューティングで想定されるクラウドへデータを送信するという性質上、プライバシーの漏洩が避けられません。そこで、分散型機械学習の枠組みとして、データをクラウドに集約せずに各エッジに分散した状態で機械学習を行う、連合学習と呼ばれる仕組みが台頭しています。学習が各エッジで行われる、この枠組みを活かすためには、各エッジは性能向上や低消費電力化はもちろんのこと、熱的管理やハードウェアセキュリティ攻撃対策なども同時に行う必要があります。
- 連合学習におけるタスクのマッピング・スケジューリング
- IoTデバイスのサーマル・マネジメント
- ハードウェアセキュリティ攻撃耐性を高める技術
