Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
超個体型データセンターにおける群知能クラスタリングの利用構想 / Clustering usi...
Search
kumagallium
April 18, 2019
Research
380
0
Share
超個体型データセンターにおける群知能クラスタリングの利用構想 / Clustering using swarm intelligence for data center like superorganism
kumagallium
April 18, 2019
More Decks by kumagallium
See All by kumagallium
研究所が作る実験科学者向けノート eureco
kumagallium
0
110
ITRCmeet48_MasayaKUMAGAI
kumagallium
0
140
FIT2020_MasayaKUMAGAI
kumagallium
1
240
(長尺版)超個体型データセンターにおける群知能クラスタリングの利用構想 / [Long version] Clustering using swarm intelligence for data center like superorganism
kumagallium
0
3.2k
私の研究のこれまでとこれから2019 / My past research and my future research
kumagallium
1
260
分野横断的思考を活かした機械学習の取り組み〜材料工学×情報工学〜 / Application of cross-disciplinary thinking for machine learning
kumagallium
2
3.5k
疎構造学習およびグラフ畳み込みニューラルネットワークによる異常検知 / Anomaly detection by the method combined with sparse structure learn- ing and graph convolutional neural network
kumagallium
0
2.7k
侵入検知システムのためのグラフ構造に基づいた機械学習および可視化 / Graph Based Machine Learning and Visualization for Intrusion Detection System
kumagallium
0
1.9k
Other Decks in Research
See All in Research
Φ-Sat-2のAutoEncoderによる情報圧縮系論文
satai
4
620
2026-01-30-MandSL-textbook-jp-cos-lod
yegusa
1
1.2k
The mathematics of transformers
gpeyre
0
270
通時的な類似度行列に基づく単語の意味変化の分析
rudorudo11
0
280
Aurora Serverless からAurora Serverless v2への課題と知見を論文から読み解く/Understanding the challenges and insights of moving from Aurora Serverless to Aurora Serverless v2 from a paper
bootjp
6
1.7k
AIスーパーコンピュータにおけるLLM学習処理性能の計測と可観測性 / AI Supercomputer LLM Benchmarking and Observability
yuukit
1
870
データセンター事業者を取り巻く近年の状況とその中での研究開発動向、テストベッドへの貢献の可能性
kikuzo
1
120
進学校の生徒にはア行の苗字が多いのか
ozekinote
0
400
SOTAのさらに先へ:厳しい推論制約下での高性能モデルのPost-Training
analokmaus
0
770
それ、チームの改善になってますか?ー「チームとは?」から始めた組織の実験ー
hirakawa51
0
1.1k
ローテーション別のサイドアウト戦略 ~なぜあのローテは回らないのか?~
vball_panda
0
330
2026 東京科学大 情報通信系 研究室紹介 (すずかけ台)
icttitech
0
3.3k
Featured
See All Featured
The Mindset for Success: Future Career Progression
greggifford
PRO
0
330
How to build a perfect <img>
jonoalderson
1
5.5k
Kristin Tynski - Automating Marketing Tasks With AI
techseoconnect
PRO
0
250
Organizational Design Perspectives: An Ontology of Organizational Design Elements
kimpetersen
PRO
1
690
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
52k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
58k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
281
24k
<Decoding/> the Language of Devs - We Love SEO 2024
nikkihalliwell
1
210
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.4k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
515
110k
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
380
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
38
2.9k
Transcript
超個体型データセンターにおける 群知能クラスタリングの利⽤構想 2019年 4⽉18⽇(⽊曜⽇) さくらインターネット研究所 研究員 熊⾕ 将也 ©SAKURA Internet
Inc. q-tech Meeting X "Special Day" @ 石狩
⾃⼰紹介 2 ࢯ໊ ۽୩ ক ࡀ ܦྺ ۀߴઐֶߍ ۀߴઐֶߍ ઐ߈Պ
େࡕେֶେֶӃ ֶݚڀՊ ڥɾΤωϧΪʔֶઐ߈ म࢜՝ఔ େࡕେֶେֶӃ ֶݚڀՊ ڥɾΤωϧΪʔֶઐ߈ ത࢜՝ఔ ͘͞ΒΠϯλʔωοτגࣜձࣾ ݚڀॴ ཧԽֶݚڀॴ "*1ηϯλʔ ֶश ɾ੍ޚֶɿʢतۀɺϩϘίϯ ఔʣ ɾࡐྉֶɿ ɾػցֶशɿ ੍ ޚ ֶ ແ ػ ࡐ ྉ ֶ 5XJUUFS !LVNBHBMMJVN 2JJUB .@,VNBHBJ
これからの研究 3 ݚڀॴͷίϯηϓτɿ ʮݸମܕσʔληϯλʔʯ ݱࡏσʔληϯλʔʹڊେͳίϯϐϡʔςΟϯάϦιʔε͕ଘࡏ͍ͯ͠ ·͕͢ɼࠓޙϨΠςϯγʗηΩϡϦςΟʗίετͷཁ͔݅Βɼ͋Β ΏΔॴࣾձɼ৫ʹίϯϐϡʔςΟϯάϦιʔε༹͕͚ࠐΜͰ͍͘ ͜ͱʹͳΓ·͢ɽ
ͦΕΒࢄͨ͠ίϯϐϡʔςΟϯάϦιʔεɼ୯ಠͰίϯϐϡʔςΟϯ άύϫʔΛఏڙ͢Δʹཹ·ΒͣɼͦͷॴࣾձͷཁٻʹԠͯ͡ɼࣗత ʹɼࢄ͋Δ͍༗ػతʹ݁߹͠ɼݱɾΫϥυͦΕͧΕ͕ॎԣʹ݁ͼ ͍ͭͨϋΠϒϦουߏΛͱΔΑ͏ʹػೳ͠·͢ɽ ͜ͷΑ͏ͳγεςϜʹΑΓ࣮ݱ͞ΕΔͷɼਓʑͷۙʹଘࡏ͠ɼϦΞ ϧλΠϜ͔ͭΠϯςϦδΣϯεʹϢʔβΛࢧ͑ͳ͕Βɼ͔͠͠ಉ࣌ʹόο ΫΤϯυଆ͕༗ػతʹ݁߹͢Δ͜ͱʹΑΓɼ͔ͭͯͳ͍ϚγϯύϫʔͱϦ ιʔεྔΛಈһ͢Δ͜ͱͰݱ࠷ద͔ͭશମ࠷దΛ࣮ݱ͢Δ4VQFS 0SHBOJ[FE8PSMEͰ͢ɽ 1) https://research.sakura.ad.jp/2019/02/22/concept-vision-2019//
これからの研究 4 ݚڀॴͷίϯηϓτɿ ʮݸମܕσʔληϯλʔʯ ݱࡏσʔληϯλʔʹڊେͳίϯϐϡʔςΟϯάϦιʔε͕ଘࡏ͍ͯ͠ ·͕͢ɼࠓޙϨΠςϯγʗηΩϡϦςΟʗίετͷཁ͔݅Βɼ͋Β ΏΔॴࣾձɼ৫ʹίϯϐϡʔςΟϯάϦιʔε༹͕͚ࠐΜͰ͍͘ ͜ͱʹͳΓ·͢ɽ
ͦΕΒࢄͨ͠ίϯϐϡʔςΟϯάϦιʔεɼ୯ಠͰίϯϐϡʔςΟϯ άύϫʔΛఏڙ͢Δʹཹ·ΒͣɼͦͷॴࣾձͷཁٻʹԠͯ͡ɼࣗత ʹɼࢄ͋Δ͍༗ػతʹ݁߹͠ɼݱɾΫϥυͦΕͧΕ͕ॎԣʹ݁ͼ ͍ͭͨϋΠϒϦουߏΛͱΔΑ͏ʹػೳ͠·͢ɽ ͜ͷΑ͏ͳγεςϜʹΑΓ࣮ݱ͞ΕΔͷɼਓʑͷۙʹଘࡏ͠ɼϦΞ ϧλΠϜ͔ͭΠϯςϦδΣϯεʹϢʔβΛࢧ͑ͳ͕Βɼ͔͠͠ಉ࣌ʹόο ΫΤϯυଆ͕༗ػతʹ݁߹͢Δ͜ͱʹΑΓɼ͔ͭͯͳ͍ϚγϯύϫʔͱϦ ιʔεྔΛಈһ͢Δ͜ͱͰݱ࠷ద͔ͭશମ࠷దΛ࣮ݱ͢Δ4VQFS 0SHBOJ[FE8PSMEͰ͢ɽ 1) https://research.sakura.ad.jp/2019/02/22/concept-vision-2019// ϨΠςϯγʗηΩϡϦςΟʗίετͷཁ݅ʹΑΓ େنूத͔Βࢄʹมભ͍ͯ͘͠ ͨͩ͠ɺͨͩͷࢄͰͳ͘ lࣗతʹzࢄ͋Δ͍༗ػతʹ݁߹͠ ϋΠϒϦουߏΛऔΔ ݱ࠷దԽ͔ͭશମ࠷దԽΛ࣮ݱ͠ɺ զʑͷΑΓۙͳଘࡏͱͯ͠ ϦΞϧλΠϜ͔ͭΠϯςϦδΣϯεʹϢʔβΛࢧ͑Δ ະདྷͷσʔληϯλʔͰ͋Δ ˞ࢲͳΓͷղऍ
これからの研究 5 ͦͦݸମͱɼ • ʮଟͷݸମ͔Βܗ͞Εɼ·ΔͰҰͭͷݸମͰ͋Δ͔ͷΑ͏ʹৼΔ͏ ੜͷूஂͷ͜ͱʯ • ʮݶఆతͳೳͱใ͔࣋ͨ͠ͳ͍ݸମ͕ଟू·ͬͯݸମͷೳྗΛ͑ ͨେ͖ͳ͜ͱΛ͛͠Δͷʯ Ͱ͋Δʢ8JLJQFEJBΑΓʣɽ
1) https://ja.wikipedia.org/wiki/超個体 2) http://www.flickr.com/photos/bakkenes/4205012347/ 3) https://fy10119700527i.com/tv/matayoshi-naoki-knowing-the-society-of-ants-3485/ ਤ ϛππϘΞϦͷ ਤ Γௗͷ7ࣈୂྻ
これからの研究 6 ݚڀॴͷίϯηϓτɿ ʮݸମܕσʔληϯλʔʯ ݱࡏσʔληϯλʔʹڊେͳίϯϐϡʔςΟϯάϦιʔε͕ଘࡏ͍ͯ͠ ·͕͢ɼࠓޙϨΠςϯγʗηΩϡϦςΟʗίετͷཁ͔݅Βɼ͋Β ΏΔॴࣾձɼ৫ʹίϯϐϡʔςΟϯάϦιʔε༹͕͚ࠐΜͰ͍͘ ͜ͱʹͳΓ·͢ɽ
ͦΕΒࢄͨ͠ίϯϐϡʔςΟϯάϦιʔεɼ୯ಠͰίϯϐϡʔςΟϯ άύϫʔΛఏڙ͢Δʹཹ·ΒͣɼͦͷॴࣾձͷཁٻʹԠͯ͡ɼࣗత ʹɼࢄ͋Δ͍༗ػతʹ݁߹͠ɼݱɾΫϥυͦΕͧΕ͕ॎԣʹ݁ͼ ͍ͭͨϋΠϒϦουߏΛͱΔΑ͏ʹػೳ͠·͢ɽ ͜ͷΑ͏ͳγεςϜʹΑΓ࣮ݱ͞ΕΔͷɼਓʑͷۙʹଘࡏ͠ɼϦΞ ϧλΠϜ͔ͭΠϯςϦδΣϯεʹϢʔβΛࢧ͑ͳ͕Βɼ͔͠͠ಉ࣌ʹόο ΫΤϯυଆ͕༗ػతʹ݁߹͢Δ͜ͱʹΑΓɼ͔ͭͯͳ͍ϚγϯύϫʔͱϦ ιʔεྔΛಈһ͢Δ͜ͱͰݱ࠷ద͔ͭશମ࠷దΛ࣮ݱ͢Δ4VQFS 0SHBOJ[FE8PSMEͰ͢ɽ 1) https://research.sakura.ad.jp/2019/02/22/concept-vision-2019// ϨΠςϯγʗηΩϡϦςΟʗίετͷཁ݅ʹΑΓ େنूத͔Βࢄʹมભ͍ͯ͘͠ ͨͩ͠ɺͨͩͷࢄͰͳ͘ lࣗతʹzࢄ͋Δ͍༗ػతʹ݁߹͠ ϋΠϒϦουߏΛऔΔ ݱ࠷దԽ͔ͭશମ࠷దԽΛ࣮ݱ͠ɺ զʑͷΑΓۙͳଘࡏͱͯ͠ ϦΞϧλΠϜ͔ͭΠϯςϦδΣϯεʹϢʔβΛࢧ͑Δ ະདྷͷσʔληϯλʔͰ͋Δ ݸମత ˞ࢲͳΓͷղऍ
未来のビジョンと機械学習 8 ϒϩά͔ΒͷҾ༻ ֤ίϯϐϡʔςΟϯάಠཱͨ͠ݸମͱͯ͠ػೳ͠ͳ͕Βɼ૯ମͱͯ͠ ౷͞Ε͍ͯΔΑ͏ʹݟ͑ɼখɾதنσʔληϯλʔ͕ϋϒͱͳͬͯɼ݁ Ռతʹશମ͕͏·͘ܨ͕Εߏ͞Ε͍ͯ͘ɽ 1) https://research.sakura.ad.jp/2019/02/22/concept-vision-2019/ ֤ίϯϐϡʔςΟϯάஞֶ࣍शʹΑΔಈతͳಛϕΫτϧΛܗ͠ͳ͕ ΒɼෳͷΫϥελʹ·ͱΊΒΕ͍ͯΔΑ͏ʹݟ͑ɼʢҎԼུʣɽ
ಛϕΫτϧͷੜ ΫϥελϦϯά ػցֶशతΠϝʔδ ˞ࢲͳΓͷղऍ
クラスタリング⼿法の⽐較 9 1) https://www.antecanis.com/texts/group_04/ ҰൠతͳΫϥελϦϯάख๏ ܈ೳ ,NFBOT ֊ܕ ܭࢉίετ ˓
✕ ˚ վྑੑ ˓ ✕ ˓ ࠶ݱੑ ✕ ˓ ˓ ֊ੑ ✕ ˓ ˓ ೖΕࢠߏ ✕ ˓ ˓ ύϥϝʔλ ˚ ˓ ˚ ͦΕͧΕͷख๏͝ͱʹಘҙෆಘҙ͕͋Δͷͷɺ܈ೳΛ༻͍ͨख๏ ൺֱతଟ͘ͷʹରͯ͠༗ޮͰ͋ΔՄೳੑ͕͋Δɻ ද ΫϥελϦϯάख๏ͷൺֱ
群知能 11 ٜίϩχʔ࠷దԽʢ"$0 ٜͷ࠾ӤߦಈʹணΛಘͨ࠷దԽख๏ɻ ٜϥϯμϜʹͷपΓΛ୳ࡧ͠ɺ໘ʹϑΣϩϞϯΛ͢ɻӤΛݟͭ ͚ΔͱϑΣϩϞϯྔΛิڧ͠ͳ͕ΒʹΔɻଞͷٜϑΣϩϞϯ͕ڧ͍ ಓΛબͼɺϑΣϩϞϯΛ͞Βʹิڧ͢ΔɻҰํɺϑΣϩϞϯৠൃ͢Δͨ Ίɺ༨ܭͳಓফ͑ͯӤ·Ͱͷ࠷ڑ͕ࣗಈతʹબ͞ΕΔɻ https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%9F%BB%E3%82%B3%E3%83%AD%E3%83%8B%E3%83%BC%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96 ܈ೳͱ
ݸମؒͷہॴతͰ؆୯ͳΓऔΓΛ௨͠ɺ ूஂͱͯ͠ߴͳಈ͖Λ͢Δݱ Λ฿ͨ͠ਓೳٕज़
群知能 16 ٜίϩχʔ࠷దԽʢ"$0 ٜͷ࠾ӤߦಈʹணΛಘͨ࠷దԽख๏ɻ ٜϥϯμϜʹͷपΓΛ୳ࡧ͠ɺ໘ʹϑΣϩϞϯΛ͢ɻӤΛݟͭ ͚ΔͱϑΣϩϞϯྔΛิڧ͠ͳ͕ΒʹΔɻଞͷٜϑΣϩϞϯ͕ڧ͍ ಓΛબͼɺϑΣϩϞϯΛ͞Βʹิڧ͢ΔɻҰํɺϑΣϩϞϯৠൃ͢Δͨ Ίɺ༨ܭͳಓফ͑ͯӤ·Ͱͷ࠷ڑ͕ࣗಈతʹબ͞ΕΔɻ https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%9F%BB%E3%82%B3%E3%83%AD%E3%83%8B%E3%83%BC%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96 ܈ೳΛར༻ͨ͠
දతͳΫϥελϦϯάख๏ Λ͝հ
群知能によるクラスタリング 17 ٜίϩχʔΫϥελϦϯάϞσϧʢ"$$.ʣ ٜ͕༮ͷ͚Λ͢Δߦಈʹج͍ͮͨΫϥελϦϯάΞϧΰϦζϜɻ ٜ֮ൣғʹಉ͡छྨͷ༮͕ଘࡏ͢Δ߹ʹԼΖ͢࡞ۀΛ܁Γฦ ͢ɻͦΕʹΑΓɺখ͞ͳΫϥελॖখɺফ໓͠ɺେ͖ͳΫϥελΑΓ େ͖ͳͷʹ͢Δɻ र͏ ஔ͘ र͏
群知能とデータマイニング:アジス・アブラハム 他、東京電機大学出版局、2012年 ΤʔδΣϯτʢٜʣΛา͔ͤ ࠷దͳΫϥελΛͭ͘ΒͤΔ
群知能によるクラスタリング 18 ٜίϩχʔΫϥελϦϯάϞσϧʢ"$$.ʣ ٜ͕༮ͷ͚Λ͢Δߦಈʹج͍ͮͨΫϥελϦϯάΞϧΰϦζϜɻ ٜ֮ൣғʹಉ͡छྨͷ༮͕ଘࡏ͢Δ߹ʹԼΖ͢࡞ۀΛ܁Γฦ ͢ɻͦΕʹΑΓɺখ͞ͳΫϥελॖখɺফ໓͠ɺେ͖ͳΫϥελΑΓ େ͖ͳͷʹ͢Δɻ र͏ ஔ͘ र͏
群知能とデータマイニング:アジス・アブラハム 他、東京電機大学出版局、2012年
群知能によるクラスタリング 20 ཻࢠ܈࠷దԽ๏ʢ140 'MPDLΞϧΰϦζϜ ௗͳͲͷ܈Εͷಈ͖Λ฿ͨ͠ΞϧΰϦζϜɻ ಉछͰͳ͍܈Ε͔ΒΕɺಉछͷ܈Εͷۙ͘ʹΛ߹Θͤͯཹ· ΔɻͦΕʹΑΓɺछྨผͷΫϥελϦϯά͕ߦΘΕΔɻ 群知能とデータマイニング:アジス・アブラハム 他、東京電機大学出版局、2012年
িಥճආˠඇྨࣅϊʔυͷࢄ ௐ 'MPDLΫϥελϦϯάˠྨࣅϊʔυͷूத িಥճආ 'MPDL ΫϥελϦϯά ݸମʢௗʣͦͷͷ͕ ࠷దͳΫϥελΛࣗൃతʹܗ͢Δ
群知能によるクラスタリング 21 ཻࢠ܈࠷దԽ๏ʢ140 'MPDLΞϧΰϦζϜ ௗͳͲͷ܈Εͷಈ͖Λ฿ͨ͠ΞϧΰϦζϜɻ ಉछͰͳ͍܈Ε͔ΒΕɺಉछͷ܈Εͷۙ͘ʹΛ߹Θͤͯཹ· ΔɻͦΕʹΑΓɺछྨผͷΫϥελϦϯά͕ߦΘΕΔɻ 群知能とデータマイニング:アジス・アブラハム 他、東京電機大学出版局、2012年
িಥճආˠඇྨࣅϊʔυͷࢄ ௐ 'MPDLΫϥελϦϯάˠྨࣅϊʔυͷूத িಥճආ 'MPDL ΫϥελϦϯά
群知能 22 ٜίϩχʔ࠷దԽʢ"$0 ٜͷ࠾ӤߦಈʹணΛಘͨ࠷దԽख๏ɻ ٜϥϯμϜʹͷपΓΛ୳ࡧ͠ɺ໘ʹϑΣϩϞϯΛ͢ɻӤΛݟͭ ͚ΔͱϑΣϩϞϯྔΛิڧ͠ͳ͕ΒʹΔɻଞͷٜϑΣϩϞϯ͕ڧ͍ ಓΛબͼɺϑΣϩϞϯΛ͞Βʹิڧ͢ΔɻҰํɺϑΣϩϞϯৠൃ͢Δͨ Ίɺ༨ܭͳಓফ͑ͯӤ·Ͱͷ࠷ڑ͕ࣗಈతʹબ͞ΕΔɻ https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%9F%BB%E3%82%B3%E3%83%AD%E3%83%8B%E3%83%BC%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96 ΫϥελϦϯάͯ͠
݁ہԿΛ͢Δ͔
応⽤アイデア 23 Ԡ༻ΞΠσΞ ϝτϦοΫͳͲΛར༻ͨ͠ಛϕΫτϧ ˠྨࣅ༻్Ϋϥελʹجͮ͘ҟৗݕɾ༧ ௨৴ස௨৴༰Λར༻ͨ͠ಛϕΫτϧ ˠϧʔςΟϯάͷॖɼʢΩϟογϡʣαʔόͷ࠷దஔ
ཧతҐஔΛར༻ͨ͠ಛϕΫτϧ ˠՄൖܕαʔόɺσʔληϯλʔͷ࠷దஔ 8FCαʔό ҟৗ ҙใ ࣌ؒ ҟৗݕ ҟৗ༧
まとめ 24 • ίϯϐϡʔςΟϯάϦιʔε͕ࣗతʹࢄɾूதߏΛͱΓɺ༗ػతʹ ࠷దԽ͢ΔݸମܕσʔληϯλʔΛ࣮ݱ͍ͨ͠ • ʮಛϕΫτϧͷੜʯͱʮΫϥελϦϯάʯʹ Ϗδϣϯͱํੑ ͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ •
Ϋϥελʔ͔Βͷ֎Εݕ • ಉҰΫϥελʔͷҟৗΛڞ༗ɺҙใൃྩʢҟৗ༧ʹͭͳ͕Δʁʣ • ܦ࿏ͷ࠷దԽʢΩϟογϡʣαʔό࠷దஔ • Մൖܕσʔληϯλʔͷ࠷దஔ ܈ೳΫϥελϦϯά ߟ͑ΒΕΔԠ༻ྫ • ҰൠతͳΫϥελϦϯάख๏ΑΓଟ͘ͷ໘Ͱ༗ޮͰ͋ΔՄೳੑ • ΤʔδΣϯτͷ༗ແͰख๏͕ͭʹେผ͞ΕΔ