NbEC狭帯域エッジコンピューティング
研究の背景と狙い
現状のIoTサービスは，IoTマシンなどで生成・収集されたデータを全てインターネット内のデータセンター(クラウド)まで一旦転送し，データセンター内でデータ処理を行うクラウド型が主流です(上図左)．近年になって，IoTマシン制御遅延時間の短縮や，転送データ量の削減による通信費用の削減などを目的に，IoTマシンやユーザに物理的に近い装置，すなわちネットワークの端(エッジ)で一部のデータ処理を行う，エッジコンピューティングが提案されています．ただし，ネットワークのエッジに新たに機能を設置する必要があり，また，IoTサービスの種類によって必要な機能が異なるため，普及が困難な問題があります．
そこで，小川研では，IoTマシン自体でデータ処理を実施し，処理結果を，極めて狭帯域ではありますが通信費用が極めて安価なLPWA網を経由してクラウドに通知する，Narrow Bandwidth Edge Computing (NbEC)を提案しています(上図右)．IoTマシンは自律でデータを収集し解析した結果のみを，LPWA網を使用して定期的にクラウドに通知します．
無理を承知で「はちみつ」に例えると，従来のクラウド型の場合，植物を巣まで運び巣で花から「みつ」を抽出するやり方に近いと言えます．これに対し，NbECでは，みつばちが自律で花から蜜を収集して，抽出した「はちみつ」のみを巣までを運ぶやり方に近いと言えると思います．
NbECでは，ネットワークの端ではなく，IoTマシン自身でデータ処理を行うため，ネットワークへの機能追加が不要です．またIoTマシンとネットワークの接続にLPWANを適用することで，従来のクラウド型IoTサービスに比べて，通信費用が大幅に安価になります．
研究状況
小川研では，マシン支援基盤で提供するサンプリアプリケーションとして，NbECに基づくAIカメラのPoC(Proof of concept)を開発しています．
本「AIカメラ」は，2019年5月に発売されたIoTマシン用の汎用小型PCであるJetson Nanoと，フリーウェアの動画解析ソフトであるYoloを使用し，AIカメラ自身で歩行者数をカウントしたり，異常の検出(公園内へのラケットの持ち込み検出など)を行います．またマシン支援基盤が提供する機能により，AIカメラが撮影した画像を，市民の皆様のスマートフォン(端末)を介してクラウドまで回収したり，動画解析機能の機能追加などが可能です．
本「AIカメラ」の概要は，マシン支援基盤と合わせて，イノベーション・ジャパン2019(2019.8.29-30)で展示いたしました．
今後の予定
AIカメラ+NbECの可能性を追求するとともに，NbECの概念を活かす新しいIoTサービスの創出に取り組みます．
参考文献
- 小川猛志,"［依頼講演］LPWANとスマートフォンを活用したマシン支援基盤 ～ 研究開発状況のご紹介 ～," 信学技報, vol. 119, no. 107, NS2019-73, pp. 151-152, 2019年7月.