Research

情報数理工学研究室では、数理的な手法を使って通信ネットワーク、セキュリティ、スマート農業などの問題を解決しています。見えにくい問題を数で表し、コンピュータで比較・評価できる形に変えることで、よりよい制御や配置を探します。

通信の混雑、異常検知、農業ロボットの認識などを、グラフ、確率、最適化、機械学習の問題として定式化します。たとえば「どこに置くか」「どの通信経路を使うか」「異常らしさをどう数値化するか」を、変数・制約・目的関数で表します。

モデル化した問題に対してアルゴリズムを設計し、シミュレーションや実環境のデータで性能を評価します。

$数式を使った数理的な問題解決の流れ$

UAV Network

UAVを通信ノードとして利用すると、災害時、広域観測、イベント会場など、地上設備だけではカバーしにくい場所にも柔軟にネットワークを構成できます。一方で、移動、電力、通信品質、障害物、接続性を同時に考える必要があります。

ドローン数、カバレッジ半径、ケーブル長、重量上限を変えると、配置とカバーできるセンサが変化します。

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Anomaly Detection

ネットワークには、混雑、故障、攻撃、不正利用など、通常とは異なるふるまいが現れます。通信ログやトラフィック特徴を機械学習で分析し、異常を早期に検出する方法を検討します。

DoS攻撃でトラヒックが急増する状況を想定し、ルータで機械学習ベースの異常スコアを監視して検知・遮断する流れを示します。

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QoE Control

ネットワークの性能は、速度や遅延だけでなく、利用者が実際に感じる品質で評価することが重要です。動画、通話、ゲーム、授業端末などの利用状況を想定し、QoEを高めるための制御を研究します。

来場者が常に移動する展示会場で、人が多い場所だけをAPとRISで重点的にカバーし、QoEを保つ様子を示します。

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Smart Agriculture

スマート農業では、センサ、ロボット、AI、通信ネットワークを組み合わせて、作物の状態把握や作業支援を行います。圃場や温室で得られる情報をもとに、灌水、観測、ロボット動作を効率よく制御します。