Wencan Mao 研究室

主宰者：Wencan Mao
国立情報学研究所

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、移動体や無人機などの動的なシステムを含む通信・計算ネットワークにおいて、限られたリソースを効率的に配分・最適化する問題に取り組んでいます。特に、移動する車両に搭載された計算機能（フォグノード）と固定基地局を組み合わせたシステムや、無人航空機を活用した空中・地上協調ネットワークなど、従来の静的なシステムでは対応できない複雑な環境を扱います。研究の中心課題は、リアルタイムで変動する計算需要やデータ伝送要求に対して、遅延時間を短縮しながら消費エネルギーや運用コストを最小化する資源配分戦略の構築です。 手法としては、機械学習（特に強化学習）、最適化理論、シミュレーション技術を組み合わせています。動的に変化する環境を扱うため、単一時点の最適化ではなく、時間的に異なるスケールでの意思決定を同時に扱う多時間スケール強化学習や、複数の無人機が協調する際の多エージェント強化学習を開発しています。また、リモートセンシングや統合センシング・通信システムなど、異なるモダリティのデータを扱う際の課題解決にも注力しており、実環境のシミュレーションプラットフォームの構築を通じて、理論と実践の橋渡しを進めています。 これらの研究は、自動運転、ドローン配送、災害対応など、社会的に急速に需要が高まるアプリケーション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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