S. Ono 研究室（東京大学）

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、次世代通信システムと分散機械学習を基盤として、スマートシティやIoT環境における効率的なネットワーク管理と知的なデータ処理の実現に取り組んでいます。特に5G/6G通信網において、膨大な接続要求の管理に伴う制御信号の集中や通信遅延の問題に着目し、これらを改善するための新しい通信機構の設計・実装を進めています。分散機械学習の領域では、スマートフォンやウェアラブルデバイスなど、リソースや計算能力が異なる多様なモバイル端末上で、プライバシーを保ちながら協調的に学習モデルを構築する方法を研究しています。デバイスの移動や通信環境の変化といった現実的な制約条件下で、学習の精度と効率を両立させるための適応的な制御手法を提案・検証しています。さらに、スマートシティにおけるデジタルツインの構築を通じて、都市規模のセンサーデータの処理と配信の最適化に取り組んでいます。ワイヤレスマルチホップネットワークを活用した通信負荷の分散や、機械学習によるセンサーデータの解析など、複合的なアプローチにより、都市基盤の安定性と効率性を実現することを目指しています。

※ 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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研究成果（15 件）

[2026] Priority-Weighted SLA Isolation for 5G Network Slicing
DOI: https://doi.org/10.1109/infocom59046.2026.11571673
[2026] PIC-FL:Privacy-Preserving Integrated Sensing and Communication Enabled Curriculum Federated Learning for Digital Twin Beam Selection
DOI: https://doi.org/10.1109/infocom59046.2026.11571670
[2026] Mitigating 6G Control-Plane Congestion via Group-Based Session Management Approach
DOI: https://doi.org/10.1109/wcnc65185.2026.11555292
[2026] MCP-Based Caching Framework for Intelligent Wireless Control Agents
DOI: https://doi.org/10.1109/icce67443.2026.11449867
[2026] Group-based Session Management of Massive Communication for 6G Mobile Network
DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc65079.2026.11366480
[2025] Adaptive Timing Control of Parameter Aggregation in Vehicular Federated Learning
DOI: https://doi.org/10.1109/icce63647.2025.10930106
[2025] Robust and Low-Latency Communication Through Machine-Learning Based Multi-Carrier Connection Management
DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2025-fall65116.2025.11310472
[2025] Implementation of Opportunistic Federated Learning System for Heterogeneous Resource Environments
DOI: https://doi.org/10.1109/icce63647.2025.10929971
[2024] Experimental Evaluation Toward Mobility-Driven Model Integration Between Edges
DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51664.2024.10454772
[2024] Hierarchical Federated Learning Using Client Clustering under Non-IID Data
DOI: https://doi.org/10.1109/icce-taiwan62264.2024.10673888

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[2023] Digital Twin-enabled Opportunistic Routing with Redundant Path Injection
DOI: https://doi.org/10.1109/icce-berlin58801.2023.10375650
[2023] Cooperative Local Distributed Machine Learning Considering Communication Latency and Power Consumption
DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51644.2023.10060678
[2023] Initial Path Injection-based Opportunistic Routing for Digital Twin-enabled Smart Cities
DOI: https://doi.org/10.1109/icufn57995.2023.10200645
[2023] AMoND: Area-Controlled Mobile Ad-Hoc Networking With Digital Twin
DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3304374
[2022] Detecting Face-Mask Wearing Status Using Motion Sensors in Commercially Available Smartwatches
DOI: https://doi.org/10.1109/healthcom54947.2022.9982766

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