現実世界のあらゆる情報をデジタル空間上に構築し、モニタリングやシミュレーションを可能とするデジタルツインが次世代に向けて注目されています。デジタルツインの構築において、あらゆる事象の観測・解析が重要となる一方、センサとなるスマートフォン等の通信負荷や演算コストをはじめとした多くの問題が生じます。"あちこちに分散する膨大なデータをいかに収集・活用するか"という問いに関し、無線ネットワーク、センシング、機械学習等の観点から取り組んでいます。
学術的には特に、ガウス過程を駆使した環境情報の推定や無線システム最適化に興味があります (例: 空間内挿, ベイズ最適化)。
キーワード: 無線ネットワーク, Beyond 5G/6G, センシング, 時空間統計, (分散) 機械学習, ガウス過程, ...
以下に、現在の研究テーマ例を記します。
事象の観測情報をスマートフォンやセンサからクラウドに収集し、時空間で解析するシステムの活用が期待されています。事象の解析において大前提となる端末位置の取得により、コストや適用可能アプリの制限など多くの問題が生じます。そこで、観測対象の端末間での相関構造などに着目した、端末側での測位に依存しない (もしくはしにくい)時空間データ予測手法の設計に取り組んでいます。
K. Kanzaki and K. Sato, IEEE Sens. Lett., 2024. IEEE Xplore
佐藤, 神崎, [招待講演] IEICE RCS研究会, 2025年5月.
多くの深層学習がサーバへの膨大な学習データの集約を前提とする一方、個人所有の端末の計算能力も上がってきました。そこで、近隣の端末が分散協調し、ネットワーク上で高精度なデータ解析を実施する分散型学習に関する研究を行っています。特に、無線通信路の特性を考慮した通信と学習の一体設計による学習の高効率・高精度化に取り組んでいます。
K. Sato and K. Ishibashi,IEEE Trans. Cogn. Commun. Netw., 2025. IEEE Xplore
K. Sato and D. Sugimura, IEEE Trans. Cogn. Commun. Netw., Dec. 2021. IEEE Xplore
膨大な分散データを効率的に収集・処理するためには、5GやWi-Fiの超高効率利用が必須です。これらのシステムの通信品質の実測値をクラウドに集約し、その特性を可視化・活用する技術の研究を行っています。GISで知られる空間統計に基づく内挿設計の他、イメージセンサを活用した屋内電波伝搬シミュレーション[Access-2023]や空中計算&分散学習を活用した低遅延マップ生成[TCCN-2025]など、広い観点から取り組んでいます。
K. Sato and K. Suto, IEEE Netw. Lett., 2024. IEEE Xplore
K. Sato et al., IEEE Trans. Veh. Technol., vol.70, no.1, pp.714-725, Jan. 2021. IEEE Xplore
6Gに向け、お問い合わせを頂く機会が増えました。
これまでの成果を簡単に整理します。
※手法の一般性を持たせるため、"radio map"等の用語の明記を避けた文献もあります
電波マップを作る
送信端末移動環境への拡張と拡張と車車間通信での実証 [IEEE Access, 2019]
空間内挿の周波数軸拡張とセルラでの実証 [IEEE Trans. Veh. Technol, 2021]
分散ガウス過程回帰と空中計算によるマップ構築の高速・低遅延化 [IEEE Trans. Cogn. Commun. Netw, 2025]
RGB-Dセンサを用いた屋内三次元再構成によるレイトレーシング [IEEE Access, 2023] [関連スライド]
測位に頼らない相対座標上での空間回帰分析 [IEEE Sens. Lett., 2024]
環境モニタリング全般を対象にした話です
電波マップを使う
周波数共用のためのマップの誤差を考慮した確率的干渉制御 [IEEE Trans. Cogn. Commun. Netw, 2017] [簡易デモ] [関連スライド]
電波マップに基づく周波数共用における通信路容量の理論解析 [IEEE Wireless Commun. Lett., 2019]
適応的実験計画法による基地局の配置と送信電力の事前設計 [IEEE Netw. Lett., 2024] [関連スライド]
解説等 ※迷ったら上から順にお使いください
空間内挿のPythonでの実装例 [GitHub]
デモ用のため、精度は多少割り切っています (特にセミバリオグラムのモデリング)
空間統計と電波マップに関するブックマーク集 [人工知能: 私のブックマーク, 2024]
実験データの取り扱いに役立ったツール等、論文にしづらい箇所もまとめました
ガウス過程回帰に関するチュートリアル@信号処理シンポジウム, 2023 [発表スライド]
助成いただいた各機関に感謝します。また、共同提案等のお誘いもお待ちしております。
関連HP: [KAKEN] / [日本の研究.com (※)]
※自動生成のため、記載内容は目安程度に御覧ください。
題目: "デジタルツインに資するISACの時空間展開フレームワーク"
期間: April 2025-March 2029
体制: 佐藤 (代表), 電通大 須藤克弥先生, 東京科学大 西尾理志先生
題目: "位置情報に頼らない時空間データ解析基盤の創出"
期間: October 2023-March 2027 領域HP
題目: "デジタルツイン社会に向けた境界のない無線ネットワークの設計"
期間: April 2023-
題目: "古典的無線設計から脱却した極限的性能を実現する無線通信システムの開発"
期間: October 2024-March 2030
代表: 電通大 石橋功至 先生
題目: "通信・センシング・学習の融合によるレジリエントサイバー空間生成基盤"
期間: February 2024-March 2027
代表: 電通大 須藤克弥 先生
題目: "光・無線統合センシングによる動的ディジタルツインと無線通信の相互最適化"
期間: April 2025-March 2028
代表: 芝浦工大 菅宣理 先生
代表: "DAGRASデータセット: グラフ上データ解析のための高精度データセット構築"
期間: July 2023-March 2026
代表: 大阪大 田中雄一 先生
題目: "グリーン信号情報処理: 持続可能社会を支えるためのデータ解析技術"
期間: April 2023-March 2026
代表: 大阪大 田中雄一 先生
題目: "知的反射板を活用した情報・電力同時伝送システム"
期間: April 2022-March 2027
代表: 電通大 須藤克弥 先生
題目: "深層学習を用いた能動的な新しい食事管理技術の創出"
期間: April 2022-March 2026
代表: 電通大 柳井啓司 先生
題目: "高速・高精度な無線端末間分散機械学習を実現する通信設計"
期間: April 2022-March 2025
題目: "動画像クラウドセンシングによる無線資源の開拓"
期間: October 2021-March 2024 領域HP
題目: "ブロックチェーンを用いた連合機械学習の適応設計に関する研究"
期間: April 2023-March 2024
期間: April 2019-March 2022
期間: April 2019-March 2020
期間: April 2017-March 2018
題目: "将来社会を支える次世代IoTのための有機的レジリエント・セキュア無線ネットワーク (ORACLE)"
期間: April 2021-March 2024
日本側PI: 電通大 石橋功至 先生
EU側PI: Constructer University, Prof. Giuseppe Abreu