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
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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
160
ITRCmeet48_MasayaKUMAGAI
kumagallium
0
140
FIT2020_MasayaKUMAGAI
kumagallium
1
250
(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
3.3k
私の研究のこれまでとこれから2019 / My past research and my future research
kumagallium
1
270
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
データサイエンティストの就労意識~2015 → 2026 一般(個人)会員アンケートより
datascientistsociety
PRO
0
580
長時間動画QAにおけるマルチエージェント推論 ・SVAgent: Storyline-Guided Long Video Understanding via Cross-Modal Multi-Agent Collaboration
murakawatakuya
1
180
Apache Gravitinoで実現する Icebergカタログ統合とアクセスの一元化
matsumooon
0
410
Fukui Shibiten 39 - AI Art
butchi
0
170
[Fishers] DIVER OSINT CTF 2026 特化AIエージェントハーネスで挑戦するOSINT CTF
analokmaus
0
460
HAKARI-Bench - 実運用視点での情報検索モデル評価ベンチマーク
hotchpotch
1
650
多様なデータを許容し学習し続ける模倣学習 / Advanced Imitation Learning for VLA
prinlab
0
270
Cross-Media Human-Information Interaction
signer
PRO
0
170
COMETAを用いたデータ民主化運動の歴史
sazimai
0
200
kintone リサーチ副部/UXリサーチャー 業務紹介
cybozuinsideout
PRO
0
130
AIで最適化を解けるか?
mickey_kubo
0
150
論文紹介 "ReSim: Reliable World Simulation for Autonomous Driving"
kogo
0
730
Featured
See All Featured
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
5.1k
Music & Morning Musume
bryan
47
7.3k
Noah Learner - AI + Me: how we built a GSC Bulk Export data pipeline
techseoconnect
PRO
0
350
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
249
1.3M
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
46
2.9k
WCS-LA-2024
lcolladotor
0
790
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
52
6k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.9k
Crafting Experiences
bethany
1
250
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
1
790
Why Your Marketing Sucks and What You Can Do About It - Sophie Logan
marketingsoph
0
360
DevOps and Value Stream Thinking: Enabling flow, efficiency and business value
helenjbeal
1
310
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