エッジAIデジタルツインコンソーシアム CBEAM

エッジAIデジタルツインコンソーシアム
CBEAM

　エッジ端末、サーバ、クラウドに階層AIを搭載し、分散階層型DBを利用してエッジAＩによるエッジセントリックデジタルツインを可能とするCBEAM技術・コンセプトが開発されました。

　この技術は、さまざまな社会実装が期待されるますが、多くの技術、多くの関係
組織・機関の連携してこそ、その効果が大きく伸びると期待されます。

　そこで当該技術の社会実装に関心・興味をいだき、普及活用に賛同される関係者の参加を得て、応用事例検討、技術のレベルアップ、技術とコンセプトの普及をめざした活動を行うことを目的とし、NEDOの委託事業としての支援を得て2023年より準備を進めて、2024年4月に設立いたしました。

【NEDO（New Energy and Industrial Technology Development Organization:国立研究開
発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）】

CBEAMの今後：社会実装とともに進歩

　まずADASに活用して人が運転するときの安全性を高めます。そして高集積度のIC化を行い、高速自動走行に展開していきます。
　また、街中を走行するシニアカーや配送ロボットなど身近に適用していき、これらのシステムをIC化することで、集積度の向上に合わせて性能向上または低消費電力化を進めていきます。

　「エッジAIデジタルツインコンソーシャム」の活動体制について、以下の組織図を用いて説明いたします。

　当コンソーシアム設立の目的を達成するために、CBEAM技術を用いて、エッジAIデジタルツインの社会実装・普及をめざした活動を行います。
　そのために、CBEAMの技術のカバー範囲、応用分野を広め、多くの参加メンバーと協力して推進いたします。

期待する参加メンバー、分野

自動車関連メーカ、サービスプロバイダー、通信キャリア、半導体メーカ、大学・研究機関、研究者個人、自治体など
［正会員］［正会員（個人）］［賛助会員］など選択可能

活動内容

エッジAIを活用したデジタルツイン構築に関する調査・協議
⇒ 〈企画・運営委員会〉
メタデータフォーマット・通信プロトコル標準化に関する調査・協議
⇒ 〈標準化準備WG〉
技術の社会実装につながるコンセプト、技術の普及活動
⇒ 〈普及WG〉

　コンソーシャムの「会員資格」「資格条件」「会費」「役割」「ベネフィット」等について下記の表にまとめました。
　とくに、このコンソーシャムに加入いただき、活動を広げていくことで社会実装が加速されますし、様々なベネフィットがあります。

　2023年にコンソーシャムを設立し、スタートアップの事業内容、そして2028年までの事業計画について以下の年表にまとめました。

CBMコンセプト、技術の普及活動

CBMコンセプト、技術に関する討議

委員と2回実施（2023年）

学会関連

ASP-DAC2023（第29回アジア・南太平洋デザインオートメーション会議）韓国インチョンにて技術展示
電子情報処理学会ICD（IC設計）（2024年2月）研究会にて論文発表
電子通信情報会RCS研究会（2024年3月）技術展示にて紹介
情報処理学会全国大会（2024年3月）にて、技術およびコンソーシアムの紹介
電子通信情報会RCS研究会（2024年3月）技術展示にて紹介
電子情報処理学会LSIとシステムワークショップ2024（2024年5月）にてポスター展示
IIAI-AAI（International COんgレssオンAdvanced Applied Informatics）2024学会論文発表

展示会関連

JMS（2023年10月）にて技術展示
オートモーティブワールド2024（2024年1月）東京にて技術展示
人とくるまのテクノロジー展横浜、名古屋2024年にて技術展示他コンソーシアムとの連携活動
ITS情報通信システム推進会議新規テーマ（Collective Perception System）SWに参加
AECC（Automobile Edge Computing Consortium）にて、技術展示にCBM出展支援

広報

公式HP制作
プロモーション動画の制作

CBEAM 要素技術

CBEAMの要素技術は、次の5つの要素から成り立っています。

分散階層型DB及びデータ授受技術
階層化AI・データ処理
移動端末間の無線通信
個人体験価値推定AI
アーキテクチャarchitecture

　端末で収集された大容量実データを端末間で共有するシステムにおいて、従来のクラウドに全てのデータを集めて処理・各端末に配信するのではなく、端末側で処理し、配信しあうシステムにおいて、端末におけるデータ処理プロセスの消費電力半減と低遅延化を実現します。
　そのためAIでメタデータ化して端末間で共有する分散階層型データベース（DB）やDBプロセスの主、AIプロセスが従となります。
　コンピューアｰキテクチャ等の構築により、FPGAボードにて、DBプライマリ・AIセコンダリコンピュータ（名付けてサイバーブレインモジュール）を開発していきます。

階層化AI部

データベース

端末で収集したデータからAIで特徴抽出したメタデータを作り。既存と比較。
新規データ時、共有マスタにIDとそのメタデータを追加し、端末間で共有する。
端末では、新規データのうち、必要な実データのみを保持端末から共有する。

ある端末が自分保持データと比較して新しいと思える事象（たとえは交通事故）を発見する
共有マスタのテーブルIDとそのメタデータを追加する。どの道路リンクのどんな新しいデータ
か、時刻、自車＃、自車位置、保持車両＃などを記入する
自端末の対応する実テーブルにデータの詳細を書き込んで保持する
共有マスタの更新分を同じ基地局エリア内のすべての端末と基地局とで共有する
この共有マスタのテーブルタグを見て、実テーブルに格納場所を用意する
他の端末が共有マスタ―テーブルを見て、データの内容、寿命、位置などから、その端末に必
要なデータと判断したら、そのデータの保持端末の位置と速度を確認する
必要とする端末と、保持している端末間の通信経路の選択のための計算を行い、候補を挙げる
保持端末が複数あるばあいは、複数行い、比較をする
最適な経路をみつけ、相手端末に通信要請と行い、通信手順を踏んで、新しいデータを受信する。
それを実テーブルに書き込む
新たにデータを保持できたら、そのデータを保持している旨、共有マスタの分岐を追加して書き
込む
新しい共有マスタが共有される
適宜なタイミングで、共有マスタはクラウドに共有される
クラウドは共有マスタを確認して、他の基地局にも共有の必要があると判断すると他の基地局に
も共有マスタを共有し、その項目については、その時点での実データもその基地局に共有させる
基地局は、寿命を超えた共有マスタの分岐はバックログをとり、対応する実テーブルがある場合
は、それを一定の条件化で保存する。そして、その分岐を共有マスタから消去するとともに、該
当実テーブルも消去する。
端末は、自車位置と速度が閾値を超えた変化をした場合も、自端末位置の情報を追加し、それを
共有マスタに追加し、古い自端末部分の共有マスタ部分を消去、もしくは、書き換え、基地局エ
リア内に共有する