Hamada Rizk 研究室
主宰者：Hamada Rizk
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、センサデータの処理と機械学習を組み合わせた、スマート環境・移動体・都市システムの知能化に関する研究を展開しています。特に、カメラやGPS等の従来型センサの限界を克服するため、Wi-Fi信号やIMU（加速度センサ）、レーダ、地震波など多様なセンサからの情報を活用する点が特徴です。例えば、Wi-Fi信号の微弱な変化から人間の行動や位置を認識したり、工業現場で骨格認識データから着用型センサへの知識移転を行うなど、異なるセンサ間での情報変換を実現しています。
同時に、プライバシーやリアルタイム性、エネルギー効率といった実運用での課題に対応することを重視しています。顔認識ではなくWi-Fiデータで個人識別を行う、複数の離散的なセンサネットワークで学習を行う連合学習、太陽電池の発電電流で文脈認識を実現するなど、実装可能性を意識した手法開発が見られます。
さらに、自動運転、災害時の避難経路最適化、水関連感染症の予防監視、スマートシティの群衆管理など、社会課題解決へのセンシング技術の応用にも取り組んでいます。大規模言語モデルを活用した高度な意思決定やロボット動作制御も組み込まれており、AIと物理世界のセンシングを統合した実践的なシステム構築が研究室の中核を占めています。
※ 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（97 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/swc65939.2025.00154
- [2025] A trustworthy and explainable deep learning framework for skin lesion detection in smart dermatologyDOI: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2025.111594
- DOI: https://doi.org/10.1145/3737611.3776953
- DOI: https://doi.org/10.1145/3737611.3776621
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3737611.3776947
- DOI: https://doi.org/10.1145/3737611.3776963
- DOI: https://doi.org/10.1145/3737611.3776965
- [2025] When Sensors Talk: LLM-Guided Object-Centric Collaboration for Distributed 3D Scene UnderstandingDOI: https://doi.org/10.1145/3737611.3776964
- DOI: https://doi.org/10.1145/3737611.3776944
- DOI: https://doi.org/10.1145/3737611.3776613
- DOI: https://doi.org/10.1109/aiot66900.2025.00068
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2025-fall65116.2025.11309987
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2025-fall65116.2025.11310538
- DOI: https://doi.org/10.1109/iceccme64568.2025.11277949
- DOI: https://doi.org/10.1145/3714394.3754402
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu65253.2025.11219164
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu65253.2025.11219167
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- [2025] SelfLoc: Robust Self-Supervised Indoor Localization with IEEE 802.11az Wi-Fi for Smart EnvironmentsDOI: https://doi.org/10.3390/electronics14132675
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- [2025] LLM - Driven Adaptive Autonomous Robot Navigation via Multimodal Fusion for Diverse EnvironmentsDOI: https://doi.org/10.1109/iv64158.2025.11097694
- DOI: https://doi.org/10.1109/smartcomp65954.2025.00118
- DOI: https://doi.org/10.1109/smartcomp65954.2025.00070
- DOI: https://doi.org/10.1109/mdm65600.2025.00053
- DOI: https://doi.org/10.3390/s25103108
- DOI: https://doi.org/10.1109/tits.2025.3547418
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2025.3549473
- DOI: https://doi.org/10.3390/ai6010006
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- DOI: https://doi.org/10.3390/s24227322
- DOI: https://doi.org/10.1145/3643832.3661430
- DOI: https://doi.org/10.1145/3681768.3698503
- DOI: https://doi.org/10.1145/3678717.3691234
- DOI: https://doi.org/10.1145/3678717.3695764
- DOI: https://doi.org/10.1145/3678717.3695763
- DOI: https://doi.org/10.1109/abc61795.2024.10651907
- [2024] Privacy-preserving pedestrian tracking with path image inpainting and 3D point cloud featuresDOI: https://doi.org/10.1016/j.pmcj.2024.101914
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3678717.3695762
- DOI: https://doi.org/10.1145/3681768.3698497
- DOI: https://doi.org/10.1145/3681768.3698501
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3446844
- DOI: https://doi.org/10.1007/s40860-024-00234-y
- [2024] From Calls to Scales: Harnessing Smartphone Accelerometer and Vibration for Daily Mass MeasurementDOI: https://doi.org/10.1109/smartcomp61445.2024.00035
- DOI: https://doi.org/10.1109/smartcomp61445.2024.00021
- DOI: https://doi.org/10.1109/mdm61037.2024.00035
- [2023] LocFreeDOI: https://doi.org/10.1145/3615888.3627813
- [2023] Vehicle Classification in Intelligent Transportation Systems Using Deep Learning and Seismic DataDOI: https://doi.org/10.1109/isi58743.2023.10297252
- DOI: https://doi.org/10.1109/itsc57777.2023.10422569
- [2023] A Light-weight Learning Framework for RIS-assisted Beamforming Design with Mobile Edge ComputingDOI: https://doi.org/10.1109/iccc57788.2023.10233545
- DOI: https://doi.org/10.1109/mdm58254.2023.00045
- DOI: https://doi.org/10.1109/mdm58254.2023.00044
- DOI: https://doi.org/10.1109/mdm58254.2023.00034
- DOI: https://doi.org/10.1109/smartcomp58114.2023.00075
- DOI: https://doi.org/10.1109/smartcomp58114.2023.00049
- [2023] Virtual Graph Neural Networks: A Novel Approach for Building-Agnostic Indoor Positioning SystemDOI: https://doi.org/10.1145/3589132.3628374
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops56833.2023.10150258
- [2023] Towards Environment-Independent Activity Recognition Using Wi-Fi CSI with an Encoder-Decoder NetworkDOI: https://doi.org/10.1145/3597061.3597261
- DOI: https://doi.org/10.1109/percom56429.2023.10099061
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccta60978.2023.10969231
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom54140.2023.10437762
- DOI: https://doi.org/10.1145/3589132.3625651
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2022.3176291
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops53856.2022.9767292
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops53856.2022.9767256
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops53856.2022.9767322
- [2022] Demonstrating OmniCellsDOI: https://doi.org/10.1145/3495243.3558753
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ie54923.2022.9826773
- DOI: https://doi.org/10.1145/3539659
- DOI: https://doi.org/10.3390/buildings12060750
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22072700
- DOI: https://doi.org/10.1109/wimob55322.2022.9941552
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2022.3194540
- DOI: https://doi.org/10.1109/ie54923.2022.9826758
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.pmcj.2021.101420
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph19010237
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