業績 2023

2023 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. カエルのサテライト行動のLoRaネットワークにおけるカバレッジ制御への応用に関する研究
• 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. 生物の進化適応性を有するCore-Periphery構造に着想を得たネットワーク仮想化システムの設計技術に関する研究
  • 1.2.2. 生物進化における多様性に着目した仮想ネットワーク制御手法
  • 1.2.3. 遺伝子制御ネットワークを用いた分散型映像分析システムの省電力制御に関する研究

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
• 2.2. ニューロダイバーシティを理解し尊重するデジタル・ウェルビーイング空間の実現に関する研究
  • 2.2.1. 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. 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（確率的デジタルツイン）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. ロボット制御のための時空間確率モデルによる実世界予測に関する研究（NEC B5G協働研究所の成果）
  • 3.2.2. ロボット・動的障害物間のインタラクションを考慮した移動ロボット制御に関する研究
  • 3.2.3. 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. スマートホーム環境における安全安心かつ豊かで質の高いホームオートメーションの為のマルチモーダル感情推定の活用
  • 3.3.1. 認知症患者の日常生活の様子から認知症患者の心理状態を推定する指標の提案（NEC B5G協働研究所の成果）
  • 3.3.2. 日常生活環境における認知症患者のマルチモーダル情報を活用した不安度合いの推定に関する研究（NEC B5G協働研究所の成果）

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. セルラーV2Xのための移動体通信サービスに関する研究
  • 4.1.1. 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（一部、KDDI総合研究所との共同研究）
  • 4.1.2. 5G 通信技術を用いたVRアプリケーションの体感品質に関する研究
• 4.2. 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
  • 4.2.1. 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
• 4.3. B5G時代における車載光ネットワークに関する研究
  • 4.3.1. 車載光ネットワークに関する研究
• 4.4. 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
  • 4.4.1. 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
• 5.2. セルラーV2Xのための移動体通信サービスにおけるエッジクラウド連携制御に関する研究
  • 5.2.1. 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（一部、KDDI総合研究所との共同研究）【4.1.1項再掲】
• 5.3. 脳や生物の情報処理機構の応用による端末-エッジ-クラウド連携制御に関する研究
  • 5.3.1. 遺伝子制御ネットワークを用いた分散型映像分析システムの省電力制御に関する研究【1.2.3項再掲】
  • 5.3.2. 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)【2.1.2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. ネットワークサービスのエコシステム実現に関する研究
  • 6.1.1. API エコノミーによる持続発展可能なネットワークサービスに関する研究
• 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