Yusheng Ji 研究室
主宰者：Yusheng Ji
国立情報学研究所
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Yusheng Ji研究室は、次世代の無線通信ネットワークと知能システムの最適な動作を実現するための研究を行っています。通信・制御システムの協調設計、UAVやロボットなどの移動体を活用したセンシング・通信・計算の統合、それらのシステムにおける効率的なリソース配分と経路計画が主要な研究対象です。6G以降の高度なネットワークや、自動運転・スマートシティなどの実応用を視野に、複雑に絡み合った最適化問題を解くための手法開発を進めています。
主な研究手法として、強化学習や深層学習などの機械学習技術を活用しています。特に、複数の意思決定主体が協調する状況での最適化には、マルチエージェント強化学習を適用し、実際の通信品質や環境の不確実性を考慮した堅牢な制御を目指しています。また、地理情報や移動パターンなどの既知情報を効果的に取り入れることで、計算量を削減しながら実用的な解を得られるアプローチを探求しています。
これらの研究を通じて、同研究室は以下の知見を得ています：移動体（UAVやロボット）の軌跡計画と通信リソース配分を同時に最適化することにより、ミッション完了時間やエネルギー消費を大幅に改善できる可能性、および分散型の機械学習フレームワークを活用することで、従来の中央集約的な制御方式の課題である単一障害点や通信オーバーヘッドを軽減できることが示されています。
※ 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（66 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3606201
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcomm.2025.3599902
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcomm.2025.3591748
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3591850
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3590043
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2025.3588246
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmc.2025.3586749
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- DOI: https://doi.org/10.1109/miot.2025.3575929
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2025.3585254
- [2025] Edge Intelligence Enabled Data Transmission in IoV: Integrating Link Optimization and Packet RoutingDOI: https://doi.org/10.1145/3731246
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3577682
- DOI: https://doi.org/10.1080/13632469.2025.2492247
- DOI: https://doi.org/10.1109/mwc.003.2400478
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- DOI: https://doi.org/10.1109/taffc.2025.3549017
- [2024] Boosting Rare Scenario Perception in Autonomous Driving: An Adaptive Approach With MoEs and LoRADOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3475390
- DOI: https://doi.org/10.1109/mnet.2024.3520983
- DOI: https://doi.org/10.1109/tits.2024.3516828
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmc.2024.3399876
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- DOI: https://doi.org/10.1109/thms.2023.3264247
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2023.3261325
- [2023] Multi-Robot Systems and Cooperative Object Transport: Communications, Platforms, and ChallengesDOI: https://doi.org/10.1109/ojcs.2023.3238324
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcoms.2023.3271765
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22186949
- DOI: https://doi.org/10.1109/tgcn.2022.3188026
- DOI: https://doi.org/10.1109/thms.2022.3163189
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsc.2022.3164149
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics11050832
- DOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2022.3146908
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcs.2022.3163620
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcsvt.2022.3220669
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcs.2021.3102045
- DOI: https://doi.org/10.23919/jcc.2021.06.004
- [2021] Computation Offloading in Beyond 5G Networks: A Distributed Learning Framework and ApplicationsDOI: https://doi.org/10.1109/mwc.001.2000296
- DOI: https://doi.org/10.1109/twc.2021.3062885
- [2021] Information Cofreshness-Aware Grant Assignment and Transmission Scheduling for Internet of ThingsDOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2021.3052007
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2021.3055827
- DOI: https://doi.org/10.3390/s21082793
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2021.3051960
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3063246
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3072280
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcs.2021.3070714
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcs.2021.3054759
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3067662
- DOI: https://doi.org/10.1155/2021/5523273
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsac.2021.3126075
- DOI: https://doi.org/10.1109/mnet.101.2000364
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2021.3102236
- DOI: https://doi.org/10.1109/lnet.2021.3086489
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