Hideya Ochiai 研究室
主宰者:Hideya Ochiai
東京大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、IoTデバイスやエッジデバイス上での機械学習の実現と、プライバシーを保護した分散協調学習に関する研究を展開しています。特に、中央サーバを経由せずにデバイス間で直接通信・パラメータ交換を行う「ワイヤレスアドホック連合学習」という枠組みを開発し、複数のデバイスが協力して機械学習モデルを訓練できる仕組みを構築しています。大規模言語モデルの効率的な適応や音声認識、物体検出、視覚質問応答など、様々なタスクでこのアプローチの有効性を検証しています。
同時に、建物の照明制御やHVAC管理といった建築自動化への応用も進めており、カメラ画像から直接制御信号を生成する手法や、プライバシーを損なわない分散学習による建築自動化システムを提案しています。さらに、デバイス間通信における通信効率の向上、非均質なデータ分布への対応、バックドア攻撃などのセキュリティ脅威への防御といった、実運用に向けた課題解決にも取り組んでいます。
加えて、デジタルツイン技術やミリ波ビームフォーミング、太陽光パネルの遠隔診断など、無線通信や物理システムの制御に関連した応用研究も実施しており、エッジ側での学習と通信技術を統合した包括的なシステム設計に力を入れています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果(77 件)
- DOI: https://doi.org/10.1109/cai68641.2026.11536207
- [2026] Robust Training of Large Language Models under Non-IID Data in Wireless Ad Hoc Federated LearningDOI: https://doi.org/10.1109/cai68641.2026.11536528
- [2026] Singular Value Fine-Tuning for Efficient Device-to-Device Adaptation of Large Language ModelsDOI: https://doi.org/10.1109/cai68641.2026.11536638
- DOI: https://doi.org/10.1002/jsid.70068
- [2026] An Emulation Platform for Wireless Ad Hoc Federated Learning: Design, Implementation, and Case StudyDOI: https://doi.org/10.1109/kst67832.2026.11431966
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2026.3712217
- DOI: https://doi.org/10.1109/cai64502.2025.00190
- DOI: https://doi.org/10.1109/sensors59705.2025.11330669
- [2025] Fully Decentralized Collaborative Learning for Visual Question Answering in Distributed ScenariosDOI: https://doi.org/10.1109/cai64502.2025.00220
- DOI: https://doi.org/10.1109/icoin63865.2025.10993173
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- DOI: https://doi.org/10.1109/cai64502.2025.00073
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3593616
- DOI: https://doi.org/10.1145/3714394.3756302
- DOI: https://doi.org/10.1109/tps-isa67132.2025.00083
- DOI: https://doi.org/10.36463/idw.2025.0314
- [2025] Associative TransformerDOI: https://doi.org/10.1109/cvpr52734.2025.00426
- DOI: https://doi.org/10.5220/0012434400003648
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3397495
- DOI: https://doi.org/10.5220/0012409700003648
- DOI: https://doi.org/10.1109/greentech58819.2024.10520368
- DOI: https://doi.org/10.1109/wimob61911.2024.10770328
- [2024] Neuron Personalization of Collaborative Federated Learning via Device-to-Device CommunicationsDOI: https://doi.org/10.1109/wimob61911.2024.10770527
- DOI: https://doi.org/10.1109/metacom62920.2024.00044
- DOI: https://doi.org/10.1109/icufn61752.2024.10625435
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn60899.2024.10651460
- DOI: https://doi.org/10.1109/jcsse61278.2024.10613628
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v38i19.30158
- [2024] Building Automation with Vision Transformer Using Synthetic Indoor Images for Room Light ControlDOI: https://doi.org/10.1109/kst61284.2024.10499683
- [2024] Device-to-Device Collaborative Learning for Self-Localization with Previous Model UtilizationDOI: https://doi.org/10.1109/kst61284.2024.10499694
- [2024] Augmenting Room Light Patterns for Building Automation with Camera Images and Vision TransformerDOI: https://doi.org/10.1109/kst61284.2024.10499691
- [2024] Tuning Personalized Models by Two-Phase Parameter Decoupling with Device-to-Device CommunicationDOI: https://doi.org/10.1109/kst61284.2024.10499649
- [2024] Optimizing mmWave Beamforming for High-Speed Connected Autonomous Vehicles: An Adaptive ApproachDOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51664.2024.10454766
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3366493
- DOI: https://doi.org/10.1109/kst57286.2023.10086811
- DOI: https://doi.org/10.1109/wf-iot58464.2023.10539480
- DOI: https://doi.org/10.1109/wf-iot58464.2023.10539517
- DOI: https://doi.org/10.1109/ithings-greencom-cpscom-smartdata-cybermatics60724.2023.00105
- DOI: https://doi.org/10.1109/fnwf58287.2023.10520500
- DOI: https://doi.org/10.1109/fnwf58287.2023.10520530
- DOI: https://doi.org/10.1109/wf-iot58464.2023.10539563
- DOI: https://doi.org/10.1145/3565287.3616528
- [2023] Competitive and Asynchronous Decentralized Federated Learning with Blockchain Smart ContractsDOI: https://doi.org/10.1145/3582515.3609522
- DOI: https://doi.org/10.1109/tai.2023.3280155
- DOI: https://doi.org/10.1109/mcom.002.2200553
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdatasecurity-hpsc-ids58521.2023.00016
- DOI: https://doi.org/10.1109/wfcs57264.2023.10144120
- DOI: https://doi.org/10.1109/wfcs57264.2023.10144114
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccae56788.2023.10111132
- DOI: https://doi.org/10.1109/kst57286.2023.10086831
- DOI: https://doi.org/10.1109/tps-isa56441.2022.00030
- [2022] Unsupervised Anomaly Detection in RS-485 Traffic using Autoencoders with Unobtrusive MeasurementDOI: https://doi.org/10.1109/ipccc55026.2022.9894318
- DOI: https://doi.org/10.1109/wimob55322.2022.9941516
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc53654.2022.9945584
- DOI: https://doi.org/10.1109/fnwf55208.2022.00126
- DOI: https://doi.org/10.1109/coins54846.2022.9854959
- DOI: https://doi.org/10.1109/coins54846.2022.9855000
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn55064.2022.9891990
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-022-01448-6
- DOI: https://doi.org/10.1109/sds54800.2022.00015
- DOI: https://doi.org/10.1145/3538950.3538964
- DOI: https://doi.org/10.1155/2022/1403200
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117073
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3142899
- [2021] Sensor Selection for Maneuvering Target Tracking in Wireless Sensor Networks With UncertaintyDOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2021.3136546
- DOI: https://doi.org/10.1145/3497777.3498547
- DOI: https://doi.org/10.1109/tai.2021.3133819
- DOI: https://doi.org/10.1145/3507509.3507511
- [2021] Application of <scp>Q‐Learning</scp> in Routing of <scp>Software‐Defined</scp> Wireless Mesh NetworkDOI: https://doi.org/10.1002/tee.23527
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc52423.2021.9658652
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2021-fall52928.2021.9625324
- [2021] Network Flows-Based Malware Detection Using A Combined Approach of Crawling And Deep LearningDOI: https://doi.org/10.1109/icc42927.2021.9500920
- DOI: https://doi.org/10.1109/ecti-con51831.2021.9454785
- DOI: https://doi.org/10.1109/icaiic51459.2021.9415195
- DOI: https://doi.org/10.1109/icim52229.2021.9417147
- DOI: https://doi.org/10.1109/ciss50987.2021.9400241
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49032.2021.9369654
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