Qianqian Pan 研究室
主宰者：Qianqian Pan
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、次世代通信ネットワーク（5G・6G）とAI・機械学習の融合領域における、安全で効率的な分散学習システムの構築を主な研究テーマとしています。具体的には、IoT（インターネット・オブ・シングス）デバイスやドローン、自動運転車など、多数の小型端末が協力して学習・通信を行う環境での課題に取り組んでいます。プライバシー保護、悪意のあるデータ（攻撃）への耐性、限られた電力・通信帯域の効率的な活用といった、実運用で生じる複雑な要件を同時に満たすシステムの開発が主要な関心事です。
研究の手法としては、分散学習（特に連合学習と呼ばれる手法）、深層強化学習、デジタルツイン（物理世界と仮想空間の同期技術）、暗号化技術など、複数の技術を組み合わせたアプローチを採用しています。通信品質の予測から異常検知、リソース最適配置まで、ネットワークの様々なレイヤーを対象とした実装・検証を行うことで、理論と実践の両面から問題解決を進めています。
これらの研究を通じて、本研究室は今後の高度なネットワーク社会において、個人情報を守りながら協力的な学習と通信を可能にする基盤技術の確立を目指しています。防災応急対応、自動運転、スマート医療など、社会的に重要な応用分野での実装も視野に入れています。
※ 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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研究成果（39 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc54725.2025.10975860
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3522191
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcwkshp64532.2024.11100429
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3409610
- DOI: https://doi.org/10.1109/mcom.001.2300378
- DOI: https://doi.org/10.1109/tgcn.2024.3435796
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- [2024] IRS-Aided Federated Learning with Dynamic Differential Privacy for UAVs in Emergency ResponseDOI: https://doi.org/10.1109/iotm.001.2400021
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdatasecurity62737.2024.00037
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc51166.2024.10622506
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc51166.2024.10622219
- DOI: https://doi.org/10.1109/smartcloud62736.2024.00008
- DOI: https://doi.org/10.1109/ids62739.2024.00015
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3389656
- [2024] Toward Byzantine-Robust Distributed Learning for Sentiment Classification on Social Media PlatformDOI: https://doi.org/10.1109/tcss.2024.3361465
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom54140.2023.10436783
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom54140.2023.10437533
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom54140.2023.10437789
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom54140.2023.10437300
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom54140.2023.10436814
- [2023] Leveraging Digital Twin and DRL for Collaborative Context Offloading in C-V2X Autonomous DrivingDOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2023.3333243
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- [2023] A Survey on Digital Twin for Industrial Internet of Things: Applications, Technologies and ToolsDOI: https://doi.org/10.1109/comst.2023.3297395
- [2023] Privacy-Preserving Federated Learning of Remote Sensing Image Classification With Dishonest MajorityDOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2023.3276781
- DOI: https://doi.org/10.1109/tfuzz.2022.3172991
- DOI: https://doi.org/10.1109/tits.2022.3152677
- DOI: https://doi.org/10.7498/aps.70.20210850
- DOI: https://doi.org/10.1515/jisys-2022-0014
- [2021] Side-Channel Analysis-Based Model Extraction on Intelligent CPS: An Information Theory PerspectiveDOI: https://doi.org/10.1109/ithings-greencom-cpscom-smartdata-cybermatics53846.2021.00050
- DOI: https://doi.org/10.1109/tii.2021.3105492
- [2021] Differential Privacy and IRS Empowered Intelligent Energy Harvesting for 6G Internet of ThingsDOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2021.3104833
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