Haitao Xiao 研究室

主宰者：Haitao Xiao
早稲田大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、機械学習・深層学習を用いた信号処理・通信システムの最適化に関する研究を行っています。特に無線通信環境における干渉認識と抗干渉技術が主要なテーマです。低い信号対ノイズ比の環境での干渉信号の自動判別、および既知の干渉タイプだけでなく未知の干渉への対応を目指しており、畳み込みニューラルネットワークや強化学習、知識グラフなどの手法を組み合わせた複合的なアプローチを採用しています。 同時に、異なる環境で得られたデータ間の分布のズレ（ドメインギャップ）に対応する転移学習の研究も進めています。橋梁などの構造物の損傷診断を例として、ラベル付きデータが豊富にない実運用環境でも既に訓練されたモデルを効果的に適用する手法を開発しています。オープンセット設定（未知の新しい損傷クラスが現れる場合）への対応も研究対象であり、複数のサブドメイン適応層を組み合わせた深層ネットワークを提案しています。 このほか無線ネットワークの最適化、通信セキュリティ、電力網の効率化など、実世界の複雑なシステムに対する知的意思決定技術の開発にも取り組んでいます。これらの研究は、変動する環境に対応する適応的で信頼性の高いシステムの実現に貢献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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