Yasunori Owada 研究室

本研究室は、災害対応やIoT環境など、制約条件の多い通信ネットワークにおいて、限られたリソースを効率的に活用する仕組みを研究しています。具体的には、地震や水害などの自然災害後の捜索救助活動において、ロボットやドローン、スマートフォンなどの多様な通信機器が確実に連携できるような通信基盤の構築に取り組んでいます。また、5G以降の次世代通信システムで求められる低遅延・高スループットの実現と、エネルギー消費の最適化を両立させるための分散型クラウド基盤の設計も行っています。 これらの課題に対して、機械学習手法（特に強化学習やフェデレーティッド学習）を活用した最適化アルゴリズムを開発しています。フェデレーティッド学習では、IoTデバイス群が機密データを共有せずに協調的に学習モデルを構築でき、ネットワーク負荷削減と計算効率の向上を同時に実現できます。さらに、災害時の迅速な被害判定と被害者検出を単一のモデルで効率的に実行する技術や、高速移動する車両間通信の確立時間短縮技術なども開発しており、実用的なシステム実装に向けた取り組みを進めています。