2026年電子情報通信学会ソサイエティ大会

座長:武政 淳二(大阪大学)

データや計算資源、さらには管理主体の分散化・大規模化に伴い、多数ノードを協調させるネットワークは、AIを支える基盤技術となっている。AIワークロードでは、モデル同期やパラメータ集約に代表される集合通信の効率化、分散AI推論処理における低遅延・高効率なデータ共有、エッジ環境における動的かつ不均一なノード間協調、さらにはデータやモデルに対するセキュリティ・プライバシ保護など、従来のネットワークシステムとは異なる固有の課題が顕在化している。本セッションでは、AI向けネットワークにおける課題を抽出するとともに、本研専で蓄積されてきた次世代ネットワークに関する知見を基に、その解決方策や今後の研究の方向性を議論する。