ビジュアルメディアExpoOplusEOplusEは1979年の創刊以来,光エレクトロニクスと画像工学分野において高い評価を得ている技術情報誌です。記事カテゴリー:ニュース東京理科大学,慶應義塾大学の研究グループは,強化学習によって個々のIoTデバイスが“自ら”最適なチャネルを選択する「自律分散型」のアルゴリズムを開発したと発表した。昨今,あらゆるモノが通信でつながるIoTが注目されている。250億台に達すると予測している。これほど膨大な通信機器が混在する状況では,パケットの干渉や衝突など,ネットワークの混雑によるデータ転送の失敗が大きな問題となってくる。IoTの用途の多くは工場やビル,農場などにおける様々なデータをリアルタイムかつ大量に取得して,ビッグデータとして活用することである。この際に必要な各種センサーはスマートフォンや家電とは違い,演算機能やデータを蓄えるストレージ,データ転送のために使える電力がいずれも小さいため,このようなデバイスでも安定した無線通信を可能にする技術が求められている。同じ周波数帯域(Hz)でも,異なるチャネルを使うことができればネットワークは混雑しない。デバイスへの実装には向いていないとされてきた。デバイスに実装した結果,30台以上のIoTデバイスが密集し,ネットワーク負荷が頻繁に変化するような環境でも,安定した無線通信を実現することに成功した。IoT)でも安定したネットワークを提供する無線管理技術として,応用が期待される。