Hampei Sasahara 研究室
主宰者：Hampei Sasahara
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、ネットワーク化された複雑なシステムの安定性と安全性を確保するための制御理論的アプローチを展開しています。特に、大規模な生物学的ネットワークや電力系統といった高次元システムを対象に、収集できるデータが限定的な現実的な状況での問題解決に取り組んでいます。研究の問いは、こうしたシステムの不安定化につながる危機的転移をいかに早期に予測し、その後の急速な劣化を制御によって防ぐかという点にあります。
手法としては、限定的なデータ量から系の本質的な特徴を抽出する統計的制御手法と、データセットへの悪意ある改ざんに対する脆弱性を調べる敵対的機械学習の視点を組み合わせています。微生物学的システムでは遺伝子制御ネットワークの状態を追跡し、電力系統ではサイバー攻撃に対する検知と防御を実装しています。計算効率の高いニューラルネットワークアーキテクチャや、従来の最適化理論を用いた分析を活用することで、実際の応用を想定した実装可能性を重視しています。
これらの研究を通じて、本研究室の主要な成果は次の点にまとめられます。限定的な情報からでも、系の支配的な固有値や臨界領域を推定することで、フィードバック制御による安定化が可能であること、また同時に、データ駆動型制御自体が巧妙な攻撃に対して本質的な脆弱性を有することを明らかにしています。このように防御と攻撃の両側面から、現実的で堅牢なシステム設計の理論的基盤を構築しています。
※ 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（27 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1080/18824889.2025.2597566
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- DOI: https://doi.org/10.23919/acc63710.2025.11107752
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-08338-y
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2025.3526671
- DOI: https://doi.org/10.1109/cai64502.2025.00194
- [2024] Re-Stabilizing Large-Scale Network Systems Using High-Dimension Low-Sample-Size Data AnalysisDOI: https://doi.org/10.1109/tetci.2024.3442824
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ccta60707.2024.10666542
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacsc.2024.100245
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.1691
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc49753.2023.10383531
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2023.3340978
- DOI: https://doi.org/10.1002/rnc.6720
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2023.3234919
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3274530
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.738
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc51059.2022.9992570
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc51059.2022.9992845
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc45484.2021.9682989
- [2021] Disconnection-Aware Attack Detection and Isolation With Separation-Based Detector ReconfigurationDOI: https://doi.org/10.1109/tcst.2021.3118213
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2021.3082513
- [2021] ネットワーク制御系に対する攻撃の検出と隔離の統合設計
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