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2023 東工大 情報通信系 研究室紹介 (大岡山) / [email protected], Tokyo Tech (Ookayama Campus) 2023

2023 東工大 情報通信系 研究室紹介 (大岡山) / [email protected], Tokyo Tech (Ookayama Campus) 2023

Tokyo Tech ICT Dept.

February 22, 2023
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Transcript

  1. 情報通信系
    大岡山の研究室
    令和5年

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  2. メディア信号処理フィールド
    信号処理グループ

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  3. 3
    中山 研究室
    大岡山西9号棟 821号室

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  4. • 研究分野:視覚情報処理、ヒューマン・ファクタ、教育工学
    ・眼球運動、瞳孔、脳波などによる学習理解や行動の評価
    ・視覚情報の特徴とその知覚、認知過程分析
    ・e-Learningなどの教育・コミュニケーションにおける活動評価
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    学習ノート記録の内容表現
    顔表情画像への脳波反応
    研究例
    研究室のWeb
    http://www.nk.ict.e.titech.ac.jp

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  5. 逆問題フィールド
    信号処理グループ

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  6. 通信方式フィールド
    通信・ネットワーク・セキュリティグループ

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  7. No.7
    府川研究室の研究内容
    無線通信の伝送技術とネットワーク
    研究対象
    1.携帯電話
    2.無線LAN
    3.IoT (Internet of Things)
    4. M2M (Machine to Machine)
    無線通信は電波を使うので
    有線通信と較べて通信路の変動・擾乱が厳しい
    信号処理を駆使した世界最先端の研究
    + 機械学習を用いた無線ネットワークの研究

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  8. No.8
    将来の自律分散・無線通信ネットワーク (大容量・低遅延・多接続)
    研究方法: 理論,Cプログラミング,実験
    マクロセル基地局
    小型基地局
    小型基地局
    遠隔医療
    遠隔医療
    小型基地局
    自律分散ネットワーク
    自律分散
    ネットワーク
    スマート工場,IoT
    (センサーネットワーク)
    M2M
    スマート農場
    (センサーネットワーク)
    M2M
    ドローン
    アドホックネットワーク
    車車間通信
    ドローン
    無線センサ
    無線センサ
    無線センサ
    研究課題
    1) 同一チャネル干渉の抑圧技術
    2) 無線チャネルの最適割当
    3) 無線通信の低消費電力化

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  9. 情報理論フィールド
    通信・ネットワーク・セキュリティグループ

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  10. σʔλαΠΤϯε
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  11. 11

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  12. 12

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  13. 通信ネットワークフィールド
    通信・ネットワーク・セキュリティグループ

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  14. !14
    北口研究室
    研究内容︓ネットワーク運⽤技術の研究
    社会基盤となった
    情報通信ネットワーク
    枯れた技術となっておらず
    「運⽤でカバー」が残っている現状
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    Ͱղܾʂ
    運⽤
    研究
    インタークラウド環境を活用した
    広域分散システム評価手法の研究
    ユーザ視点でのネットワーク状態計測⼿法の研究
    背景 課題
    主な研究テーマ
    状態計測⼿法の確⽴
    接続性記述⼿法の定義
    IPv6時代に応じた階層的な状態計測
    標準フォーマットでの報告
    IPv6時代におけるネットワーク運用の研究
    IPv4
    203.0.113.123
    IPv6
    2001:db8:cafe:beef:1234:abf:fed:123
    互換性なし = ⼆重運⽤の課題
    IPv4アドレス
    枯渇問題
    への対処
    ・WIDEプロジェクト SINDAN WG
    ネットワーク状態計測⼿法の研究 (https://www.sindan-net.com/)
    ・ITRC RICC分科会 Distcloudプロジェクト
    広域分散システム評価⼿法の研究 (https://www.ricc.itrc.net/)
    ・iNoniusプロジェクト
    クラウド側からのネットワーク状態評価の研究 (https://inonius.net/)
    ※同じく情報通信ネットワークをテーマとする⼭岡研究室と共同運⽤しています。
    実ネットワークを利⽤した
    評価環境 (Distcloud)
    参加組織︓
    国⽴情報学研究所
    東京⼯業⼤学
    京都⼤学
    ⼤阪⼤学
    奈良先端科学技術⼤学院⼤学
    広島⼤学 他
    SRv6を⽤いた評価基盤評価
    研究プロジェクト

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  15. デジタル集積回路フィールド
    集積回路・計算機グループ

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  16. 高橋研究室
    プリント基板配線
    パッケージ配線
    デジタル集積回路
    エラー検出回復方式
    リソCAD(20nm2回露光対応マスク分割)
    配線設計
    同期回路設計
    デジタル集積回路システム設計のための
    離散構造とアルゴリズムをベースとした
    CADアルゴリズムの開発,システム開発
    16

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  17. 次世代組込みシステム × IoT/AIを研究
    ¨次世代IoT/AIに向けたディープラーニン
    グ (DL) のアーキテクチャ&モデル探索
    ¨IoTを加速するエッジコンピューティング
    向け超小型・省エネアーキテクチャ
    ¨AIを悪用した攻撃に対してロバストなIoT
    ハードウェア&ソフトウェア
    ・国内外 産学共同研究&国プロ
    ・ハードウェア&ソフトウェア
    ・最先端技術に触れられる
    ・国際力をつけたい(国際交流&国際会
    議発表など)
    原研究室
    IoTヘルス
    ケア向け
    超小型・
    省エネな
    CPU
    IoT向けDLのモデル探索
    テーマ(一例)
    http://www.cad.ict.e.titech.ac.jp/
    南3号館314~317号室
    セキュアなIoT

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  18. アナログ集積回路フィールド
    集積回路・計算機グループ

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  19. 高木研究室
    高木研究室ホームページ
    http://www.ec.ss.titech.ac.jp/
    やる気のある人を
    歓迎します!
    研究分野:アナログ集積回路
    研究例:非同期型AD変換器 (アナログ信号をディジタル信号へ変換)
    地震波や体温などの検出に有効
    消費電力の低減→長時間駆動
    防災用,防犯用,医療用
    センサネットワークの構築
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  20. 高度分散情報通信システムフィールド
    情報通信融合グループ

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  25. 佐々⽊研究室
    キーワード
    ・計算機アーキテクチャ
    ・コンピュータセキュリティ
    ・システムソフトウェア
    ・ワークロード解析
    ・IoTシステム
    普遍的でオリジナリティの⾼い研
    究に取り組みたいと思っています。
    いわゆる低レイヤ(計算機アーキ
    テクチャ、⾔語処理系やオペレー
    ティングシステムなどのシステム
    ソフトウェア)に興味がある⽅を
    歓迎します。
    計算機システムの改良(セキュリティ、電⼒効率、信頼性の向上
    など)を⽬的に、計算機アーキテクチャを中⼼にシステムソフト
    ウェアからアプリケーションまで広く対象に研究しています。
    https://titech-caras.github.io

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  26. 中原研究室
    再構成可能なLSI(主にFPGA)を⽤いた特定⽤途(主にAI)コンピュータの研究
    ディープラーニングの⾼速・低電⼒化
    ロボティクス 回路設計⼿法 理論的(主に多値論理)解析
    再構成アーキテクチャ
    (主にFPGA)
    FPGAによる⾃動運転⽤障害物認識
    テーマ
    ⾝につくスキル
    世界初実装
    成果例
    論⽂誌・国際会議で
    成果発表
    受賞多数
    RA制度あり, 福利厚⽣充実
    他分野でも
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  27. ⻄尾研究室
    無線ネットワークや機械学習を中⼼に、情報の収集(Sensing)・
    伝送(Networking)・処理(Computing)が融合した新技術を研究
    キーワード: Wireless Networks, Vision & Wireless, Machine Learning, Networked AI, Internet of Knowledge,
    Cooperative System, Proactive Control
    カメラ画像と深層学習による無線信号強度の未来予測
    世界初実証し、最⾼峰論⽂誌に掲載 [IEEE JSAC 2019]
    分散協調深層学習: Federated Learning
    「できない」を可能にするような反直感的で驚きのある技術の
    実現を志向し、柔軟で⾃由な発想に基づく研究に取り組みます
    興味のある⼈は是⾮個別説明会に参加ください

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