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
0
330
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
Tweet
Share
More Decks by kumagallium
See All by kumagallium
ITRCmeet48_MasayaKUMAGAI
kumagallium
0
110
FIT2020_MasayaKUMAGAI
kumagallium
1
210
(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
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
220
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
3.3k
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
2.5k
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
1.7k
Other Decks in Research
See All in Research
Agentic AIとMCPを利用したサービス作成入門
mickey_kubo
0
540
大規模な2値整数計画問題に対する 効率的な重み付き局所探索法
mickey_kubo
1
360
利用シーンを意識した推薦システム〜SpotifyとAmazonの事例から〜
kuri8ive
1
250
Google Agent Development Kit (ADK) 入門 🚀
mickey_kubo
2
1.8k
AI エージェントを活用した研究再現性の自動定量評価 / scisci2025
upura
1
150
[輪講] SigLIP 2: Multilingual Vision-Language Encoders with Improved Semantic Understanding, Localization, and Dense Features
nk35jk
2
990
Type Theory as a Formal Basis of Natural Language Semantics
daikimatsuoka
1
290
When Submarine Cables Go Dark: Examining the Web Services Resilience Amid Global Internet Disruptions
irvin
0
300
診断前の病歴テキストを対象としたLLMによるエンティティリンキング精度検証
hagino3000
1
130
EarthSynth: Generating Informative Earth Observation with Diffusion Models
satai
3
260
SSII2025 [SS1] レンズレスカメラ
ssii
PRO
2
1.1k
ストレス計測方法の確立に向けたマルチモーダルデータの活用
yurikomium
0
1.5k
Featured
See All Featured
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
23
3.7k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
246
12k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
57
5.8k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
28
4k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
9.9k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
248
1.3M
Done Done
chrislema
185
16k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
70
4.8k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
53
2.9k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
460k
It's Worth the Effort
3n
187
28k
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