项目标书摘要：各機関とも、それぞれが担当する研究実績の概要で示した課題(1)-(4)について検討を進めるとともに、定期的に意見交換を行うことで各課題の進捗と課題間の関連性を確認するとともに、課題の今後の方針について積極的な議論を進めている。まず(1)について、キャンパス内の複数箇所に設置したLiDARから収集した三次元点群データを解析し、ロボットや人に対応する点群を特定した上で、その位置や移動履歴をリアルタイムに計測するシステムを実現している。また、点群データやその形状を表す特徴量をブロックチェーンと分散ストレージが連携する基盤で管理し、それらの参照や比較が間違いなく行われたことを証明できる基盤を実現している。次に(2)について、時空間情報滞留の範囲を制限する送信制御手法を実装し、九州工業大学内の屋内における実験検証を通して本手法の実現可能性を評価している。さらに(3)について、STDの機密性やプライバシ性を保証するために、GCIP上のエッジサーバに実装される多層化ブロックチェーンの概念を提案した上で、上位層ブロックチェーンについてはシミュレーション評価と実機検証により有効性を検証できている。更に下位層ブロックチェーンについては、現実都市環境を模擬した広域シミュレーション評価によって有効性を着実に検証出来ている。最後に(4)について、物理空間のデータ収集から異常検知、データ処理基盤を含めた包括的な研究を遂行できている。時空間データの相関は重要なデータ価値であるため、それを保存しながらもプライバシ確保する方法を検証できており、データの安全性を判断するための異常検知の有効性も検証できている。そのような処理を物理空間近傍で実行する計算資源活用の効率化も実現できている。本研究課題は、(1)ブロックチェーンを介した仮想/現実空間循環制御、(2)現実空間におけるデバイス連携ネットワーク技術、(3)エッジコンピューティング技術を活用した機能管理技術、(4)デバイス間連携によるデータの安全性検証技術に分けて遂行した。(1)について、代表者が所属するキャンパス内で運用されている自律移動ロボットを題材として、ロボットや施設に配備されているセンサから収集したデータを解析し、ロボットやその周辺における人の位置をリアルタイムに特定するシステムを設計・試作した。また、センサから収集したデータを分散ストレージと連携するブロックチェーンに記録する基盤技術を実現した。(2)について、時空間情報滞留手法(STD-RS)を活用した各種データの滞留範囲制御技術について検討した。本手法によってデータを特定の範囲にとどめるためには、データ送信者と中継するノードがある程度位置情報を把握する必要があるため、ビーコンの受信強度に基づき屋内のみにデータの滞留範囲を制限するための送信制御手法を提案し試作した。(3)について、時空間に依存するデータ(STD)の機密性やプライバシ性を保証するためのデータ処理機能として、これまでに提案した多層化ブロックチェーンを具現化し、上位層ブロックチェーンによるSTD誤送信の検知手法の実機評価に加え、地域毎に構築される下位層ブロックチェーンによる異常ノードの検出手法の考案及び高度化を進めた。(4)について、複数デバイスのデータ安全性を検証するために、異常検知手法を提案した。複数の事業者の生成データは異なる特徴量を持つ可能性が高く、複数事業者のクレジットカードの利用履歴を類似データとして用い、個別学習したMLPモデルを動的融合する連合学習を提案した。加えて、軌跡データの類似性に基づいてプライバシ性を保持しながら情報価値を維持するLDP拡張を提案した。令和7年度は、引き続き(1)ブロックチェーンを介した仮想/現実空間循環制御の担当者が、ブロックチェーンに記録される多様なセンサデータの解析の履歴や、システム間でのセンサデータの流通の履歴を解析する技術を検討する。特に、履歴を解析することで解析・流通処理が正しく行われたことを検証するセキュリティ技術(特に、ゼロ知識証明技術)の応用についても検討する。次に(2)現実空間におけるデバイス連携ネットワーク技術については、前年度に引き続きSTD-RSにおける滞留範囲の制御について精度改善をめざす。特に、中継ノードが移動する環境を想定した送信制御手法を検討する。また、データ自体の機密性とプライバシを考慮し、転送される過程で機密性/プライバシ性が動的に変動する状況を想定した手法を検討する。さらに(3)エッジコンピューティング技術を活用した機能管理技術については、実ネットワークを想定した上位層ブロックチェーン手法の有効性についても検証出来る予定である。更に下位層ブロックチェーン手法の高度化も予定しており、実ネットワーク環境での有効性調査も視野にいれている。最後に(4)デバイス間連携によるデータの安全性検証技術については、データの安全性を検証する手法の高度化を行う。機械学習等のAIを活用して、いくつかのユースケースに対して有効性を検証し、提案技術を洗練していく予定である。Reason:各機関とも、それぞれが担当する研究実績の概要で示した課題(1)-(4)について検討を進めるとともに、定期的に意見交換を行うことで各課題の進捗と課題間の関連性を確認するとともに、課題の今後の方針について積極的な議論を進めている。まず(1)について、キャンパス内の複数箇所に設置したLiDARから収集した三次元点群データを解析し、ロボットや人に対応する点群を特定した上で、その位置や移動履歴をリアルタイムに計測するシステムを実現している。また、点群データやその形状を表す特徴量をブロックチェーンと分散ストレージが連携する基盤で管理し、それらの参照や比較が間違いなく行われたことを証明できる基盤を実現している。次に(2)について、時空間情報滞留の範囲を制限する送信制御手法を実装し、九州工業大学内の屋内における実験検証を通して本手法の実現可能性を評価している。さらに(3)について、STDの機密性やプライバシ性を保証するために、GCIP上のエッジサーバに実装される多層化ブロックチェーンの概念を提案した上で、上位層ブロックチェーンについてはシミュレーション評価と実機検証により有効性を検証できている。更に下位層ブロックチェーンについては、現実都市環境を模擬した広域シミュレーション評価によって有効性を着実に検証出来ている。最後に(4)について、物理空間のデータ収集から異常検知、データ処理基盤を含めた包括的な研究を遂行できている。時空間データの相関は重要なデータ価値であるため、それを保存しながらもプライバシ確保する方法を検証できており、データの安全性を判断するための異常検知の有効性も検証できている。そのような処理を物理空間近傍で実行する計算資源活用の効率化も実現できている。Outline of Research at the Start:ロボット/ドローンなど新技術を導入して社会システムを変革するには、運用に関わる多種ステークホルダーのシステムが相互連携し、事故回避や運用ガイドラインの継続的更新などを可能とする仕組みが求められる。本研究は、システム間でブロックチェーンを構成し、現実空間の状態を観測したデータを相互に流通して認識できる状態の種別や範囲を拡張することで、各システムが提供するサービスを高信頼化する連携基盤を実現する。特に、システム同士が仮想空間(ブロックチェーン)と連動して現実空間でも直接的に連携し、デバイス(ロボット、防犯装置など)間でのリアルタイムかつ高信頼なデータ流通を可能とするネットワークの構成を実現する。
