Patrick Finnerty 研究室

主宰者：Patrick Finnerty
神戸大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Finnerty 研究室は、無線通信ネットワークと位置情報推定の最適化、および分散計算システムの効率化を主要なテーマとしています。無線センサネットワークやIoT環境では、限られた電力で長期間の動作を実現することが重要課題であり、同研究室はエネルギー効率を高めるクラスタリング手法やスケジューリングアルゴリズムを開発しています。また屋内位置特定では、RSSI（受信信号強度）を活用した低コストな測位方法を改善するために、機械学習や最適化アルゴリズムを適用しており、環境変化への適応性向上にも取り組んでいます。 さらに同研究室は、異なる通信規格が混在するヘテロジニアスネットワーク（複数の無線システムが共存するネットワーク）における通信品質の向上に注力しています。ハンドオーバー（通信の切り替え）の最適化やビークルツーエブリシング（V2X）通信による自動運転支援、車載ウルトラワイドバンド（UWB）ネットワークの実現など、実用的な応用を見据えた研究を進めています。加えて、エッジコンピューティングにおけるリソース配置の最適化や分散計算システムの負荷分散など、大規模な計算環境の効率化にも貢献しており、通信と計算の複雑な最適化問題を総合的に解決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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