Mikio Hasegawa 研究室
主宰者：Mikio Hasegawa
東京理科大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Hasegawa研究室では、大規模なIoTデバイスや次世代無線通信システムにおける効率的な通信と知的な資源管理を実現する技術の開発に取り組んでいます。特に、多数のデバイスが同時に通信する際に発生する信号の衝突を回避し、限られた周波数帯域を有効に活用する方法を研究しています。機械学習や強化学習といった人工知能技術を無線通信デバイス上に直接実装し、各デバイスが自律的に最適な通信パラメータを判断できるシステムの構築を目指しています。
また同研究室では、物理現象や数学的原理を応用した高速な意思決定手法の開発にも力を入れています。レーザーカオスやコヒーレント・イジング・マシンといった非線形現象、量子計算の原理などを活用して、複雑な最適化問題をナノ秒からマイクロ秒の超高速で解く手法を提案しています。さらに、脳の神経ネットワークの動作原理をIoTノードに組み込む「脳型計算」プラットフォームの開発を進めており、ネットワーク内で生物学的な学習メカニズムを実装することで、よりインテリジェントな無線通信システムの実現を目指しています。これらの研究は、5G/6G時代の自動運転や災害対応など、様々な実応用への展開が期待されています。
※ 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（78 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/wcnc61545.2025.10978199
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3546645
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- DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.13.318
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3179113
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics11091452
- DOI: https://doi.org/10.1109/icaiic54071.2022.9722683
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3232036
- DOI: https://doi.org/10.3390/app12157424
- DOI: https://doi.org/10.1155/2022/5205580
- DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.14.66
- DOI: https://doi.org/10.1109/wpmc52694.2021.9700435
- [2021] A Channel Selection Algorithm Using Reinforcement Learning for Mobile Devices in Massive IoT SystemDOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49032.2021.9369474
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- DOI: https://doi.org/10.1109/iscit52804.2021.9590587
- DOI: https://doi.org/10.1109/tgcn.2021.3090044
- [2021] A High-Speed Channel Assignment Algorithm for Dense IEEE 802.11 Systems via Coherent Ising MachineDOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2021.3077311
- DOI: https://doi.org/10.1109/icaiic51459.2021.9415234
- DOI: https://doi.org/10.1109/icaiic51459.2021.9415227
- DOI: https://doi.org/10.1109/icaiic51459.2021.9415221
- DOI: https://doi.org/10.1587/comex.2021xbl0033
- DOI: https://doi.org/10.1155/2021/8877660
- DOI: https://doi.org/10.3934/mbe.2022097
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-83726-8
- DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.13.72
- DOI: https://doi.org/10.1587/comex.2021xbl0165
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2021eal2038
- DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.13.84
- DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.13.101
- DOI: https://doi.org/10.1109/wpmc52694.2021.9700426
- DOI: https://doi.org/10.1109/wpmc52694.2021.9700436
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