MURATA LAB.
Advanced Network Architecture
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業績 2024
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2024 年度研究業績の概要
1. 生物の環境適応性・進化適応性に着想を得たネットワーク設計制御手法に関する研究
1.1. 生物の環境適応性に基づく自己組織化制御技術の確立に関する研究
1.1.1. ニホンアマガエルの合唱行動のモデル化と通信ネットワークへの応用(筑波大学との共同研究)
1.2. 生物の進化適応性に基づく情報ネットワークアーキテクチャに関する研究
1.2.1. 量子遺伝子制御ネットワークを用いたモバイルネットワークスライス埋め込みに関する研究
2. 脳の情報処理機能に着想を得たネットワーク化プラットフォームに関する研究
2.1. 脳の情報処理機能のネットワーク化プラットフォームへの応用に関する研究
2.1.1. 脳の情報処理機構に着想を得たマルチモーダルオブジェクト認識技術に関する研究(NEC B5G協働研究所の成果)
2.1.2. Magnitude-Sensitivityを用いたエッジ-クラウド連携制御に関する研究(NECブレイン・インスパイヤード・コンピューティング協働研究所における成果)
2.1.3. 能動推論を用いた観測・制御ループ統合型ビームフォーミング制御に関する研究
2.1.4. 能動推論の搬送ロボット制御への適用に関する研究
2.1.5. 能動推論を用いた物理空間状態の実時間把握に関する研究
2.1.6. IoT センサ情報収集に基づく偽情報分析技術に関する研究
3. 確率的表現を用いた実世界/仮想世界融合プラットフォーム(デジタルツイン)に関する研究
3.1. 確率的デジタルツインによる実世界状態表現と実世界/仮想世界インタラクションに関する研究
3.1.1. 脳の情報処理機構に着想を得たマルチモーダルオブジェクト認識技術に関する研究(NEC B5G協働研究所の成果)【2.1.1項再掲】
3.1.2. 能動推論を用いた観測・制御ループ統合型ビームフォーミング制御に関する研究【2.1.3項再掲】
3.1.3. 能動推論を用いた物理空間状態の実時間把握に関する研究【2.1.5項再掲】
3.2. 確率的デジタルツインによるロボット制御に関する研究
3.2.1. 能動推論の搬送ロボット制御への適用に関する研究【2.1.4項再掲】
3.3. パーソナルデジタルツインを用いたデジタル・ウェルビーイング空間の実現に関する研究
3.3.1. ウェルビーイング空間制御手法に関する研究(ダイキン工業株式会社との共同研究)
3.3.2. 作業内容・作業環境による人の状態変化をとらえたパーソナルデジタルツインの構築に関する研究
3.3.3. 認知バイアスを考慮した人の温熱感覚の推定に関する研究
3.3.4. 個人の認知バイアスを推定し支援するトレーニングシステムに関する研究
3.4. スマートホーム環境における安全安心かつ豊かなホームオートメーションに関する研究
3.4.1. 日常生活環境におけるマルチモーダル情報を活用した心理状態推定に関する研究(NEC B5G協働研究所の成果を含む)
4. 次世代移動体通信ネットワーク (Beyond 5G/6G) に関する研究
4.1. B5G時代に向けたセルラーシステムの高度化に関する研究
4.1.1. 5G 通信技術のための小型移動基地局の実現に関する研究
4.2. セルラーV2Xのための移動体通信サービスに関する研究
4.2.1. エッジコンピューティング技術を活用したセルラーV2Xにおける衝突検知手法に関する研究
4.3. 6G向け統合センシング・通信システム (ISAC: Integrated Sensing and Communication) に関する研究
4.3.1. 能動推論を用いた観測・制御ループ統合型ビームフォーミング制御に関する研究【2.1.3項再掲】
5. 次世代エッジコンピューティングに関する研究
5.1. マイクロデータセンターにおけるリソース分離型アーキテクチャに関する研究
5.1.1. マイクロデータセンターにおけるリソース分離型アーキテクチャに関する研究
5.1.2. エッジコンピューティング技術を活用したセルラーV2Xにおける衝突検知手法に関する研究【4.2.1項再掲】
5.1.3. Magnitude-Sensitivityを用いたエッジ-クラウド連携制御に関する研究(NECブレイン・インスパイヤード・コンピューティング協働研究所における成果)【2.1.2項再掲】
6. 次世代サービスネットワークアーキテクチャに関する研究
6.1. 脳波センシングによるユーザQoE向上制御
6.1.1. 動画像視聴中のユーザのQoEを向上するビットレート選択手法の実装と評価
6.2. サイバーセキュリティの高度化に関する研究
6.2.1. 多数のセンサからの情報を入力として用いる機械学習モデルに対する攻撃とその対策に関する研究
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