Celimuge Wu 研究室
主宰者:Celimuge Wu
電気通信大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Celimuge Wu研究室は、次世代通信ネットワーク(5G・6G)とエッジコンピューティング環境における、効率的で信頼性の高い情報処理の実現を目指しています。自動運転、無人機、センサネットワーク、移動体通信など、多様な応用場面を想定し、限られた計算資源と通信帯域幅の制約下で、最適な意思決定と資源配分をいかに実現するかという課題に取り組んでいます。
研究では、深層強化学習や深層ニューラルネットワークなどの機械学習手法を主軸に、グラフニューラルネットワークやLLM(大規模言語モデル)との組み合わせで問題を解きます。トラフィック予測、タスク割り当て、経路最適化、リソース価格決定、故障対応といった実践的な最適化問題を対象としており、シミュレーションと理論解析の両面から検証しています。また、ブロックチェーン技術による信頼性確保や、生成系AIコンテンツの著作権管理など、セキュリティと透明性を必要とする課題にも展開しています。
これらの研究成果は、交通システム、農業IoT、消費者向け電子機器、災害救助など、社会的に重要な応用領域への実装を念頭に進められており、実世界の制約条件を組み込んだ実用的な解決策の開発を特徴としています。
※ 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。
外部リンク
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研究成果(100 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tce.2026.3712417
- DOI: https://doi.org/10.26599/tst.2026.9010056
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3685802
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2026.133699
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2026.112493
- DOI: https://doi.org/10.1109/mcom.001.2500415
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2026.3693332
- [2026] Energy-Aware Federated Distillation via Quantum-Driven Task Offloading in LEO Satellite NetworksDOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2026.3707524
- DOI: https://doi.org/10.1109/tce.2025.3597606
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3587453
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2025.3588246
- DOI: https://doi.org/10.1145/3748330
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2025.3586868
- DOI: https://doi.org/10.1109/tce.2025.3583767
- [2025] PPDOG: Privacy-Preserving Distributed Optimization With Performance Guarantees in Networked SystemsDOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2025.3582347
- DOI: https://doi.org/10.1109/miot.2025.3575929
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3571057
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3572037
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2025.3565316
- [2025] Uncertain Location Transmitter and UAV-Aided Warden Based LEO Satellite Covert Communication SystemsDOI: https://doi.org/10.48550/arxiv.2504.10347
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3559407
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2025.3558747
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2025.3556390
- DOI: https://doi.org/10.1109/mwc.001.2400185
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3645054
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- DOI: https://doi.org/10.1109/mcom.001.2500305
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2025.3643938
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2025.3641517
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2025.3627391
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2025.3618861
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3616356
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3601580
- DOI: https://doi.org/10.1109/tce.2025.3601144
- DOI: https://doi.org/10.1109/twc.2024.3435912
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2024.3522140
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3520642
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s44285-024-00026-z
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3491839
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3481300
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- DOI: https://doi.org/10.1142/s0218126625300016
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3421529
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcc.2024.3414440
- DOI: https://doi.org/10.1109/tiv.2024.3412916
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3406204
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124282
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3395893
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3395779
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13042-024-02149-9
- [2024] FedUSL: A Federated Annotation Method for Driving Fatigue Detection based on Multimodal Sensing DataDOI: https://doi.org/10.1145/3657291
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2024.3386740
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3372091
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics13071263
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2024.3374733
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.dcan.2024.02.007
- DOI: https://doi.org/10.1109/tce.2024.3365616
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2024.110201
- DOI: https://doi.org/10.3390/fi16010019
- DOI: https://doi.org/10.1109/lcomm.2023.3291721
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsac.2023.3345382
- DOI: https://doi.org/10.1109/twc.2023.3344637
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-46074-3
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2023.3324942
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2023.3322297
- DOI: https://doi.org/10.1109/twc.2023.3318795
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2023.3318080
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- DOI: https://doi.org/10.1109/jsac.2023.3313195
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2023.3313162
- DOI: https://doi.org/10.1109/iotm.001.2300080
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2023.3302805
- DOI: https://doi.org/10.1109/mvt.2023.3320865
- [2023] A Q-Learning-Based Load Balancing Method for Real-Time Task Processing in Edge-Cloud NetworksDOI: https://doi.org/10.3390/electronics12153254
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2023.3299732
- [2023] A Channel Perceiving-Based Handover Management in Space–Ground Integrated Information NetworkDOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2023.3297593
- DOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2023.3296879
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