JPWO2022138232A5 - - Google Patents

Claims (38)

1. ディープニューラルネットワークへの入力を送信するかまたは前記ディープニューラルネットワークの一連の計算の少なくとも一部を担当して前記計算の結果を送信する通信端末と、前記一連の計算の少なくとも一部を担当し得るサーバーと、の通信を中継する通信ネットワークのリソースに関する情報を受信し、
   前記リソースに関する情報に基づき、前記通信端末と、前記サーバーと、前記通信ネットワーク内の通信ノードと、のうちから、前記一連の計算を分担するエンティティを決定する、
   情報処理装置。
2. 前記通信ノードの少なくとも一つを前記一連の計算を分担するエンティティとして決定する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記リソースに関する情報に基づき、前記一連の計算を分担するエンティティが担当する計算範囲を決定する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記通信端末と、前記サーバーと、の通信ルート上に存在する前記通信ノードの少なくとも一つを、前記一連の計算を分担するエンティティとして決定する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
5. 前記リソースには、前記通信ネットワーク内の通信リンクの通信容量または通信品質が含まれ、
   前記通信容量または前記通信品質に基づき、前記通信ノードの少なくとも一つを、前記一連の計算を分担するエンティティとして決定する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
6. 前記通信容量または前記通信品質に基づいて前記通信ノードによる計算の結果が前記通信リンクを介して送信される通信時間を推定し、前記通信時間に基づいて前記通信ノードの少なくとも一つを前記一連の計算を分担するエンティティとして決定する、
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記リソースには、前記通信ノードの計算余力が含まれ、
   前記通信ノードの計算余力に基づき、前記通信ノードの少なくとも一つを前記一連の計算を分担するエンティティとして決定する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
8. 前記通信ノードの計算余力に基づいて前記通信ノードによる計算に要する計算時間を推定し、前記計算時間に基づいて前記通信ノードの少なくとも一つを前記一連の計算を分担するエンティティとして決定する、
   請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記リソースには、前記通信ネットワーク内の通信リンクの通信容量または通信品質と、前記通信ノードの計算余力と、が含まれ、
   前記通信容量または前記通信品質に基づき、前記通信ノードによる計算の結果が前記通信リンクを介して送信される通信時間を推定し、
   前記通信ノードの計算余力に基づき、前記通信ノードによる計算に要する計算時間を推定し、
   前記通信時間および前記計算時間の和が所定閾値を超えないという条件に基づき、前記通信ノードの少なくとも一つを前記一連の計算を分担するエンティティとして決定する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
10. 前記通信端末の位置に関する情報をさらに受信し、
    前記通信端末の移動に伴う前記通信ルートの変更に応じて、前記一連の計算を分担するエンティティを変更する
    請求項４に記載の情報処理装置。
11. 前記通信ネットワークのトポロジーに関する情報をさらに受信し、
    前記トポロジーの変更に伴う前記通信ルートの変更に応じて、前記一連の計算を分担するエンティティを変更する
    請求項４に記載の情報処理装置。
12. 複数のＳｐｌｉｔｔｉｎｇ ｍｏｄｅのうちの一つを、前記リソースに基づいて選択することにより、前記一連の計算を分担するエンティティが担当する計算範囲を決定する、
    請求項３に記載の情報処理装置。
13. 前記リソースには、前記通信端末の位置が含まれ、
    前記通信端末の移動によって変更された前記通信ルート上に所定の通信ノードが存在しなくなったときに、前記Ｓｐｌｉｔｔｉｎｇ ｍｏｄｅを再作成する
    請求項１２に記載の情報処理装置。
14. 前記リソースの変動に基づいて前記一連の計算を分担するエンティティが担当する計算範囲を増減させることにより、前記一連の計算を分担するエンティティが担当する計算範囲を変更する、
    請求項３に記載の情報処理装置。
15. 前記一連の計算を分担するエンティティとして決定された通信ノードに対し、前記計算範囲を送信する、
    請求項３に記載の情報処理装置。
16. 前記通信ルート上の無線通信リンクの品質が向上する設定値を決定し、
    前記通信ルート上に存在する前記通信ノードに対し、前記通信ルート上の無線通信リンクの品質が向上する設定値を送信する
    請求項１５に記載の情報処理装置。
17. ディープニューラルネットワークに基づく一連の計算の一部を、担当する計算範囲として受信し、
    前記計算範囲の計算を行い、
    前記計算範囲の計算結果を指定先に送信し、
    計算余力、または、前記計算結果が送信される通信リンクの通信容量もしくは通信品質、に関する情報を取得し、
    取得された情報を前記計算範囲の指示元に送信し、
    前記指示元から前記計算範囲の変更に関する情報を受信する、
    情報処理装置。
18. 前記計算範囲の変更に関する情報は、複数のＳｐｌｉｔｔｉｎｇ ｍｏｄｅのうちの一つを示す情報である、
    請求項１７に記載の情報処理装置。
19. 前記計算結果が前記一連の計算の途中終了のための条件を満たした場合に、前記計算結果を前記指定先ではなく、前記一連の計算の最終的な計算結果の受信先に送信する、
    請求項１７に記載の情報処理装置。
20. ディープニューラルネットワークへの入力を送信するかまたは前記ディープニューラルネットワークの一連の計算の少なくとも一部を担当して前記計算の結果を送信する通信端末と、前記一連の計算の少なくとも一部を担当し得るサーバーと、の通信を中継する通信ネットワークのリソースに関する情報を受信するステップと、
    前記リソースに関する情報に基づき、前記通信端末と、前記サーバーと、前記通信ネットワーク内の通信ノードと、のうちから、前記一連の計算を分担する複数のエンティティを決定するステップと、
    を備える情報処理方法。
21. ディープニューラルネットワークへの入力を送信するかまたは前記ディープニューラルネットワークの一連の計算の少なくとも一部を担当して前記計算の結果を送信する通信端末と、前記一連の計算の少なくとも一部を担当し得るサーバーと、の通信を中継する通信ネットワークに属する複数の通信ノードを備え、
    前記複数の通信ノードは、前記通信ネットワークのリソースに関する情報を、前記複数の通信ノードのうちの所定の通信ノードに送信し、
    前記所定の通信ノードは、
    前記リソースに関する情報を受信し、
    前記リソースに関する情報に基づき、前記通信端末と、前記サーバーと、前記通信ノードと、のうちから、前記一連の計算を分担する複数のエンティティを決定する、
    情報処理システム。
22. ディープニューラルネットワークの一連の計算の第１担当範囲を処理する装置が前記第１担当範囲を決定するための条件を受信するステップと、
    ここで、前記条件は、前記装置が検出する前記装置内の指標に関する条件であり、
    受信した前記条件に基づいて、前記装置がディープニューラルネットワークの一連の計算の第１担当範囲を決定するステップと、
    前記装置が前記第１担当範囲の計算を実行するステップと、
    前記第１担当範囲の前記計算の結果として、前記装置が前記第１担当範囲の最後のレイヤに含まれるノードの識別情報および出力値を含む第１情報を前記装置以外の他の装置に送信するステップと、
    前記他の装置が前記第１情報を受信するステップと、
    前記第１情報に含まれる前記識別情報に基づき、前記他の装置が前記第１情報に含まれる前記出力値を入力すべきノードを識別するステップと、
    識別されたノードに前記第１情報に含まれる前記出力値を入力することにより、前記他の装置が前記ディープニューラルネットワークの残りの計算または第２担当範囲の計算を実行するステップと、
    を備える情報処理方法。
23. 前記ディープニューラルネットワークの前記残りの計算または前記第２担当範囲の計算の結果を、前記第１担当範囲の計算結果の送信元に返信するステップ
    をさらに備える請求項２２に記載の情報処理方法。
24. 前記第１担当範囲を決定するための条件を受信するステップ
    をさらに備え、
    前記条件に基づいて前記第１担当範囲が決定される、
    請求項２２に記載の情報処理方法。
25. 前記条件に、前記第１担当範囲を計算するエンティティの計算余力に関するものが含まれる、
    請求項２４に記載の情報処理方法。
26. 前記条件に、前記第１担当範囲を計算するエンティティと所定のエンティティとの間の通信品質に関するものが含まれる、
    請求項２４に記載の情報処理方法。
27. 前記通信品質は、遅延時間、データレート、およびチャンネル占有率の少なくとも１つに基づいて算出される、
    請求項２６に記載の情報処理方法。
28. 前記ディープニューラルネットワークの前記残りの計算または前記第２担当範囲の計算を実行するエンティティと、前記第１担当範囲を決定するための条件を送信するエンティティと、が異なる、
    請求項２４に記載の情報処理方法。
29. ディープニューラルネットワークを利用したアプリケーションを実行し、
    前記ディープニューラルネットワークの一連の計算の第１担当範囲を、前記第１担当範囲を決定するための条件に基づいて決定し、
    前記第１担当範囲の計算を実行し、
    前記第１担当範囲の計算の結果として、前記第１担当範囲の最後のレイヤに含まれるノードの識別情報および出力値を含む第１情報を送信する、
    情報処理装置。
30. 前記第１情報を、前記ディープニューラルネットワークの一連の計算を次に行うエンティティに送信し、
    前記ディープニューラルネットワークの残りの計算または第２担当範囲の計算の結果を、前記第１情報の返信として受信する、
    請求項２９に記載の情報処理装置。
31. 前記条件には自身の計算余力に関するものが含まれており、
    前記計算余力に応じて前記第１担当範囲が決定される、
    請求項２９に記載の情報処理装置。
32. 前記条件には、自身と、所定のエンティティとの間の通信品質に関するものが含まれており、
    前記通信品質に応じて前記第１担当範囲が決定される、
    請求項２９に記載情報処理装置。
33. 前記通信品質は、遅延時間、データレート、およびチャンネル占有率の少なくとも１つに基づいて算出される、
    請求項３２に記載の情報処理装置。
34. ディープニューラルネットワークの一連の計算の第１担当範囲の計算の結果として、前記第１担当範囲の最後のレイヤに含まれるノードの識別情報および出力値を含む第１情報を受信し、
    前記第１情報に含まれる前記識別情報に基づき、前記第１情報に含まれる前記出力値を入力すべきノードを識別し、
    識別されたノードに前記第１情報に含まれる前記出力値を入力することにより、前記ディープニューラルネットワークの残りの計算または第２担当範囲の計算を実行する、
    情報処理装置。
35. 前記ディープニューラルネットワークの前記残りの計算または前記第２担当範囲の計算の結果を、前記第１担当範囲の計算結果の送信元に返信する
    請求項３４に記載の情報処理装置。
36. 前記第２担当範囲は、前記第２担当範囲を決定するための条件に基づいて決定され、
    前記条件に自身の計算余力に関するものが含まれる、
    請求項３５に記載の情報処理装置。
37. 前記第２担当範囲は、前記第２担当範囲を決定するための条件に基づいて決定され、
    前記条件に、自身と所定のエンティティとの間の通信品質に関するものが含まれる、
    請求項３５に記載の情報処理装置。
38. 前記通信品質は、遅延時間、データレート、チャンネル占有率の少なくとも１つに基づいて算出される、
    請求項３７に記載の情報処理装置。