Deepika Saxena 研究室
主宰者：Deepika Saxena
会津大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Saxena研究室は、クラウドコンピューティングと物理的システムの融合領域における情報技術の安全性と信頼性の向上に取り組んでいます。特にクラウド上のデジタルツインやスマートグリッドなど、リアルタイム監視が必要な複雑なシステムに対して、異なるデータ形式の統合処理、機械学習を用いた異常検出、量子計算の活用などの多様な手法を組み合わせた総合的なセキュリティフレームワークを開発しています。複数のデータソースから得られる情報を統合的に処理し、進化する脅威に対応できるシステム構築を目指しています。
同時に、農業や医療、都市交通管理といった実社会の課題解決にも機械学習や最適化技術を応用しています。果物の保存期間延長、スマートシティにおける配送ルート最適化、スマートグリッドの電力予測と需要管理、洪水予測などの問題に対して、アンサンブル学習や進化計算に基づく予測モデルを構築しています。さらに、生体認証としての歩行パターン認識にも取り組み、様々な環境変化下での個人識別の精度向上を実現しています。
加えて、デジタルヘルスケアと医療データのセキュリティ、大規模言語モデルの持続可能性、電子銀行サービスの採用要因など、急速に発展するデジタル技術がもたらす社会的課題に対して、実装上の課題分析と対策提案を行っています。これらの多角的な取り組みを通じて、技術の安全性と実用性の両立を追求しています。
※ 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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研究成果（68 件）
- DOI: https://doi.org/10.48084/etasr.17731
- DOI: https://doi.org/10.1145/3832321
- DOI: https://doi.org/10.14445/22315381/ijett-v74i5p113
- DOI: https://doi.org/10.1109/tdsc.2025.3639685
- DOI: https://doi.org/10.1109/mitp.2025.3611712
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsmc.2025.3621341
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-17937-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2025.129133
- DOI: https://doi.org/10.33545/2618060x.2025.v8.i3g.2695
- DOI: https://doi.org/10.1109/tdsc.2025.3588072
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tcc.2025.3581697
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2025.3577721
- DOI: https://doi.org/10.1109/tfuzz.2025.3574149
- DOI: https://doi.org/10.1109/tii.2025.3540498
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42979-025-03760-5
- DOI: https://doi.org/10.1680/jgrma.25.00001
- [2025] Evolutionary learning driven load forecasting and demand response management model for smart gridDOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.113169
- DOI: https://doi.org/10.1109/tits.2025.3557826
- DOI: https://doi.org/10.33545/2618060x.2025.v8.i4b.2746
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00607-025-01434-x
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsmc.2025.3525956
- DOI: https://doi.org/10.1109/tifs.2025.3633585
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijgenvi.2025.10073169
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijgenvi.2025.150930
- DOI: https://doi.org/10.31018/jans.v16i3.5706
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2024.3470853
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2024.109630
- DOI: https://doi.org/10.9734/jabb/2024/v27i91379
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsc.2024.3445379
- DOI: https://doi.org/10.1109/tpami.2024.3402061
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsusc.2024.3393357
- DOI: https://doi.org/10.1177/ijim.241232469
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111519
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10586-023-04263-9
- DOI: https://doi.org/10.1109/tce.2024.3373912
- DOI: https://doi.org/10.1109/tgcn.2024.3356065
- DOI: https://doi.org/10.52783/jier.v4i1.595
- DOI: https://doi.org/10.52783/jier.v4i1.712
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3325839
- DOI: https://doi.org/10.47974/jdmsc-1757
- DOI: https://doi.org/10.31794/nldimsr.7.1.2023.41-47
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsmc.2023.3288081
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42979-023-01899-7
- DOI: https://doi.org/10.1109/tase.2023.3319373
- DOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2023.3259942
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsyst.2023.3248118
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-023-05096-4
- DOI: https://doi.org/10.1109/tpds.2023.3240567
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-27703-3
- [2023] A Quantum Controlled-NOT Neural Network-Based Load Forecast and Management Model for Smart GridDOI: https://doi.org/10.1109/jsyst.2023.3309324
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsyst.2023.3272611
- DOI: https://doi.org/10.5958/2249-877x.2023.00009.7
- DOI: https://doi.org/10.47893/imr.2022.1125
- [2022] A Fault Tolerant Elastic Resource Management Framework Toward High Availability of Cloud ServicesDOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2022.3170379
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsc.2022.3206417
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01504-3
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsyst.2022.3218894
- DOI: https://doi.org/10.1109/lnet.2022.3215248
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12652-022-04367-x
- DOI: https://doi.org/10.1109/lnet.2022.3200724
- DOI: https://doi.org/10.47893/imr.2022.1131
- DOI: https://doi.org/10.1080/09720529.2022.2072417
- DOI: https://doi.org/10.47893/imr.2021.1119
- DOI: https://doi.org/10.22495/cgsrv5i3p4
- DOI: https://doi.org/10.17492/jpi.manthan.v8i1.812104
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcc.2021.3059096
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