生成AIが自律ネットワークを強化：博士研究の深掘り

ノースカロライナ州立A&T大学コンピューターサイエンス学科の博士課程3年生であるシャガエグ・シャジャリアン（シャーリー）氏は、生成AIをコンピューターネットワークに応用する先駆的な研究を進めています。自律サイバーセキュリティ・レジリエンス研究室にて、サジャド・ホルサンドルー博士とマフムード・アブデルサラム博士の指導のもと、彼女の研究はネットワーク管理における手作業を大幅に削減し、完全に自律した自己運用型ネットワークへの道を切り開くことを目指しています。

シャジャリアン氏の研究は、主に重要なネットワーク操作を自動化するために設計されたAI駆動型エージェントの開発に焦点を当てています。これらのエージェントは、ネットワークログの分析、技術的な問題のトラブルシューティング、包括的なドキュメントの生成といったタスクを支援するために設計されています。全体的なビジョンは、ネットワークが自律的に構成、最適化、修復、および自己保護できるようにし、それによって人間の介入を最小限に抑えることです。この核心分野に加え、シャジャリアン氏はネットワークサイバーセキュリティにも強い関心を持っており、転移学習を用いた悪意のあるドメインの分類に関する発表論文や、マルウェア分析における説明可能なAI（XAI）技術の調査研究がその証拠となっています。

彼女の研究の特に説得力のある側面は、大規模言語モデル（LLM）をネットワークシステム内のインテリジェントエージェントとして活用することです。現代のコンピューターネットワークがますます複雑になるにつれて、手動管理はコストがかかり、持続不可能になっています。シャジャリアン氏は、LLMが膨大な量のログデータを解釈し、問題を正確に特定し、人間のような会話形式でその調査結果を伝える能力があるため、その可能性に魅了されています。この能力は、ネットワークオペレーターをサポートし、半自律型ネットワークへの移行を促進するために不可欠です。半自律型ネットワークでは、LLM駆動型エージェントがルーチンタスクを処理し、人間は検証と重要な意思決定のために監視を維持します。最終的に、この研究は、絶え間ない人間の入力なしで運用、適応、応答できる完全に自律的なネットワークの展望を近づけます。

今後、シャジャリアン氏は、現実世界のテレメトリとネットワークログを統合することで、研究を拡大する予定です。これにより、状況認識が向上し、動的なネットワーク環境でのより効果的な意思決定がサポートされます。彼女の今後の研究では、LLMベースのエージェントの現実世界での実用的な展開も探求し、その信頼性と変化するネットワーク条件への適応性に焦点を当てます。重要な目標は、これらのシステムがネットワークの問題を自律的に特定、診断、文書化する方法を評価しつつ、常に重要な決定点において人間の監視が維持されることを確実にすることです。

シャジャリアン氏のAI、特にLLMへの道のりは、コンピューターソフトウェア工学の学部および修士課程中に始まりました。そこで彼女は、機械学習モデルがどのように人間の推論を模倣できるかに興味を惹かれました。LLMの急速な進歩は、特にコンピューターネットワークのような複雑な領域での応用に関して、彼女の好奇心をさらに掻き立てました。彼女は、システム自律性を促進するLLMの能力が、オペレーターの負担を軽減し、手作業による介入の必要性を減らす上で不可欠であると信じています。

この学際的な分野での博士課程を検討している人々に対して、シャジャリアン氏は、柔軟性、好奇心、そして最新の開発状況に常に注意を払うことの重要性を強調しています。AIとコンピューターネットワークを組み合わせた博士課程は、両分野における深い知識を要求し、多様な技術的基盤のバランスを取るための規律が必要です。彼女は、研究を志す人々に、自分の興味と真に一致する指導教員と研究テーマを選ぶように助言しています。なぜなら、この一致が困難な時期に不可欠なモチベーションを提供するからです。最終的に、彼女は学位のためだけでなく、質問を投げかけ、答えを見つけ、この分野に有意義な貢献をしたいという根深い願望のために博士課程を追求するよう奨励しています。

画期的な研究の傍ら、シャジャリアン氏は情熱的な料理人でもあり、ミシュランの星を獲得することを夢見ています。彼女は料理を自分の創造的なはけ口であり、他者と繋がるお気に入りの方法だと考えています。