Hiroshi Esaki 研究室
主宰者:Hiroshi Esaki
東京大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
江崎寛研究室では、ネットワーク通信と機械学習を融合させた分散型システムの研究を進めています。特に力を入れているのは、中央サーバーを必要としない「無線アドホック フェデレーテッドラーニング」という技術です。これは複数のデバイスが直接通信し合うことで、プライバシーを守りながら協力して機械学習モデルを訓練するもので、スマートフォンやIoT機器などの端末同士が接触したときにパラメータを交換します。データがデバイス間で異なる分布を持つ環境での学習の安定化や、通信量を削減する工夫が研究テーマです。
自動運転技術への応用にも注力しており、道路脇に設置したセンサーと車載機器が協力して位置情報をより正確に把握する仕組みを開発しています。また、5G通信での信号品質の向上、ブロックチェーンを用いた車間通信のセキュリティ確保、リアルタイム映像配信の安定化など、通信の信頼性と効率性を高める技術も研究対象です。
さらに、デジタルツイン技術を応用して、物理空間のデータをサイバー空間に統一的に管理するシステムや、ビル自動化・太陽光パネル監視など実社会の課題への機械学習の適用も進めています。これらの研究を通じ、分散型の賢いネットワークシステムの実現を目指しています。
※ 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(78 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
- [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/ccnc65079.2026.11366402
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojits.2026.3664106
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.comcom.2025.108157
- DOI: https://doi.org/10.1109/icoin63865.2025.10993150
- DOI: https://doi.org/10.1109/icoin63865.2025.10993173
- DOI: https://doi.org/10.1109/icaiic64266.2025.10920697
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- DOI: https://doi.org/10.1109/sensors59705.2025.11330669
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3619191
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv64158.2025.11097554
- DOI: https://doi.org/10.1109/cai64502.2025.00190
- DOI: https://doi.org/10.1109/cai64502.2025.00073
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojvt.2024.3443877
- [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/icufn61752.2024.10625435
- [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/itsc58415.2024.10920101
- DOI: https://doi.org/10.1109/metacom62920.2024.00044
- DOI: https://doi.org/10.1109/icufn61752.2024.10624948
- DOI: https://doi.org/10.23919/ifipnetworking62109.2024.10619885
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv55156.2024.10588511
- DOI: https://doi.org/10.1109/infocomwkshps61880.2024.10620740
- DOI: https://doi.org/10.1109/greentech58819.2024.10520368
- [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
- DOI: https://doi.org/10.1109/icoin59985.2024.10572031
- DOI: https://doi.org/10.1109/wfcs57264.2023.10144114
- 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/10.1145/3627050.3631569
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10922-023-09778-5
- DOI: https://doi.org/10.1109/wf-iot58464.2023.10539480
- DOI: https://doi.org/10.1109/wf-iot58464.2023.10539563
- DOI: https://doi.org/10.1145/3565287.3616528
- DOI: https://doi.org/10.1109/itsc57777.2023.10421900
- DOI: https://doi.org/10.1145/3603269.3610850
- [2023] Competitive and Asynchronous Decentralized Federated Learning with Blockchain Smart ContractsDOI: https://doi.org/10.1145/3582515.3609522
- DOI: https://doi.org/10.1109/icccn58024.2023.10230170
- DOI: https://doi.org/10.3390/fi15070225
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2023-spring57618.2023.10199425
- DOI: https://doi.org/10.1109/metacom57706.2023.00049
- DOI: https://doi.org/10.1109/mcom.002.2200553
- DOI: https://doi.org/10.1109/kst57286.2023.10086811
- DOI: https://doi.org/10.1109/kst57286.2023.10086831
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51644.2023.10059601
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3343405
- DOI: https://doi.org/10.1109/tps-isa56441.2022.00030
- DOI: https://doi.org/10.1109/candar57322.2022.00013
- [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/tvt.2022.3211852
- DOI: https://doi.org/10.1109/coins54846.2022.9854959
- DOI: https://doi.org/10.1109/coins54846.2022.9855000
- DOI: https://doi.org/10.1145/3532719.3543200
- DOI: https://doi.org/10.1145/3538950.3538964
- [2022] PktpitDOI: https://doi.org/10.1145/3477314.3507025
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.30.226
- DOI: https://doi.org/10.1145/3497777.3498547
- [2021] WebRTC-based measurement tool for peer-to-peer applications and preliminary findings with real usersDOI: https://doi.org/10.1145/3497777.3498544
- DOI: https://doi.org/10.1109/tai.2021.3133819
- DOI: https://doi.org/10.1109/icnsc52481.2021.9702214
- DOI: https://doi.org/10.1145/3507509.3507511
- DOI: https://doi.org/10.1109/itsc48978.2021.9564556
- DOI: https://doi.org/10.1145/3472305.3472315
- DOI: https://doi.org/10.1109/compsac51774.2021.00214
- DOI: https://doi.org/10.1109/infocomwkshps51825.2021.9484641
- 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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