Research

　スマートフォンをはじめとする無線通信機器は、複数本のアンテナを搭載したMIMO無線通信システムの一例である。近年は通信速度向上や通信信頼性向上のため、大量のアンテナを用いるMassive MIMO無線通信システムに関する研究が盛んである。

　一方、画像処理分野をはじめとしたさまざまな分野において良い結果を残している機械学習の技術を無線通信システムに応用しようという研究も近年盛んに研究されている。

　本研究では、Massive MIMOシステムの特に受信機における信号処理、具体的には雑音まじりの受信信号から雑音信号を除去して復号することで所望信号を取り出す信号検出・復号処理において機械学習の技術を適用し、信頼性向上を目指しつつ計算量を低く抑える研究をおこなっている。

　近年、台風やゲリラ豪雨により毎年のように大雨による水害が発生している。最も守るべきは人命であり、そのためには安全な場所へ早めに避難することが重要である。しかし、実際にはなかなか避難率が上がらないのが現状であり、対応策が求められている。

　本研究では、過去に提案した「避難するね！」ボタンと呼ぶ避難率向上システムを用いた避難率向上に向けた研究を行っている。現在は特にこのシステムを用いた避難状況のシミュレーション開発に注力しており、それをもとに効率的な「避難するね！」ボタンの活用方法を見出すことを目標としている。

近年、画像処理をはじめとしたさまざまな分野において目覚ましい成績を残しているのが機械学習である。情報セキュリティの分野においても機械学習を用いたセキュリティ向上について多く研究されている。

しかし、機械学習のモデルに対するセキュリティが甘くなってしまうと、モデルや各種情報資産の流出につながってしまうリスクもある。そこで、最近は機械学習におけるセキュリティに関しても活発に研究されている。

本研究では、機械学習モデルに対する攻撃手法について理解を深めつつ、その防衛策や、セキュリティに関して学ぶことができる教材開発をおこなっている。